AgentLayer è una piattaforma innovativa che aumenta la sicurezza e la funzionalità delle applicazioni finanziarie attraverso l’integrazione avanzata di AI e blockchain. Al suo nucleo, il sistema operativo AgentOS permette una gestione sicura dei dati, collaborazione multi-agente e comunicazione fluida, garantendo che le operazioni finanziarie siano efficienti e protette.
Con funzionalità come la crittografia dei dati, il controllo degli accessi e la rilevazione proattiva delle vulnerabilità, AgentLayer soddisfa le esigenze della finanza moderna, proteggendo le informazioni sensibili. BeInCrypto ha parlato con il team di AgentLayer su come la loro piattaforma affronta problemi reali nella tecnologia finanziaria usando AI e blockchain. Niente fronzoli, solo un’analisi approfondita di ciò che funziona, ciò che non funziona e dove sta andando l’industria.
Puoi dettagliare come il sistema operativo principale, AgentOS, migliora la sicurezza e la funzionalità delle applicazioni finanziarie? Quali caratteristiche o metodi speciali utilizza per mantenere le operazioni finanziarie sicure ed efficienti?
AgentOS rende le applicazioni finanziarie sicure ed efficienti. Protegge i dati sensibili crittografandoli durante la trasmissione e l’archiviazione, assicurando che informazioni critiche come la cronologia delle transazioni, lo stato del registro e i contratti intelligenti rimangano al sicuro.
AgentOS sfrutta la tecnologia blockchain per decentralizzare e proteggere i dati, assicurando che nessuno possa alterarli o manometterli. Il sistema controlla anche chi può accedere e modificare i dati attraverso una gestione precisa dei permessi. Questo garantisce che solo gli agenti autorizzati possano apportare modifiche, aumentando la sicurezza complessiva.
AgentOS gestisce la rete regolando i nodi (punti di connessione) che operano al suo interno. Questi nodi sono registrati sulla blockchain e gli operatori devono bloccare un deposito per ogni istanza che possiedono. Se un nodo si comporta in modo malevolo, un meccanismo a prova di frode penalizza l’attore cattivo, aiutando a mantenere l’integrità della rete. Il team di sviluppo utilizza anche strumenti come la verifica formale e la scansione statica del codice per rilevare e correggere proattivamente le vulnerabilità nel codice del sistema.
Sul lato della funzionalità, AgentOS supporta la collaborazione multi-agente attraverso il protocollo AgentLink. Questo permette a diversi agenti di comunicare, collaborare e condividere incentivi, migliorando il processo decisionale e l’efficienza nelle applicazioni finanziarie. Il sistema si integra anche con la tecnologia blockchain, utilizzando la sua natura decentralizzata e trasparente per aumentare
Quando gli sviluppatori creano un agente, possono scegliere tra una gamma di modelli, incluso il modello proprietario TrustLLM, basato sull’approccio Mixture of Experts (MoE). Questo modello aiuta a migliorare le prestazioni, la sicurezza e le capacità di generazione multimodale, rendendolo ideale per le applicazioni finanziarie. AgentOS facilita anche la registrazione e la gestione dei servizi, permettendo agli sviluppatori di distribuire agenti secondo le loro esigenze aziendali e registrarli sulla blockchain con permessi specificati.
Il protocollo di instradamento del sistema garantisce che tutti gli agenti possano operare efficacemente insieme, permettendo loro di comunicare e collaborare per completare compiti complessi. Questo migliora le prestazioni complessive e la flessibilità delle applicazioni finanziarie.
Come aiutano i protocolli AgentLink gli agenti AI a comunicare e gestire le transazioni in modo sicuro? Quali specifici passaggi di sicurezza adotti per mantenere queste interazioni sicure e private?
I protocolli AgentLink assicurano una comunicazione e transazioni sicure tra gli agenti AI, utilizzando diversi meccanismi chiave.
AgentLink definisce come le informazioni sono organizzate e condivise nella rete. Questa struttura garantisce una trasmissione efficiente dei dati, anche con larghezza di banda limitata, riducendo errori o interruzioni. Semplificando e rendendo i messaggi più prevedibili, AgentLink migliora l’affidabilità della comunicazione tra gli agenti AI.
Per organizzare queste interazioni, AgentLink fornisce un framework strutturato all’interno dello strato AgentNetwork. Questo framework stabilisce chiari protocolli di comunicazione che dettano come gli agenti condividono la conoscenza, scambiano informazioni, inviano comandi e recuperano risultati. Un approccio così strutturato non solo semplifica la comunicazione ma aumenta anche la sicurezza minimizzando il rischio di incomprensioni o accessi non autorizzati. Gli agenti sanno sempre dove e come inviare specifici tipi di informazioni, riducendo le vulnerabilità.
AgentLink incorpora anche lo scambio di dati asincrono attraverso una coda di messaggi condivisa. Questa coda funge da buffer, permettendo agli agenti di inviare e ricevere messaggi senza necessità di elaborazione immediata. Questa configurazione offre significativi vantaggi di sicurezza: se un agente ha problemi o subisce un attacco, non influenzerà immediatamente gli altri. Inoltre, elabora i messaggi in modo controllato, riducendo il rischio di sovraccaricare il sistema e prevenendo vulnerabilità.
Per ulteriormente proteggere la comunicazione, AgentLink formatta e instrada correttamente i messaggi. Una formattazione standardizzata aiuta a rilevare e filtrare messaggi dannosi o errati, mentre un chiaro sistema di instradamento assicura che i messaggi raggiungano i destinatari corretti senza intercettazioni o deviazioni da parte di soggetti non autorizzati.
Il middleware, come la coda di messaggi condivisa, aggiunge un ulteriore strato di affidabilità. Funziona come un’area di sicurezza per i messaggi, proteggendo contro la perdita o la corruzione dei dati durante la trasmissione. Rigidi controlli di accesso e crittografia aumentano la sicurezza nella coda, assicurando che solo gli agenti autorizzati vi accedano e mantenendo i messaggi confidenziali.
Infine, la separazione dei processi di comunicazione dall’elaborazione in tempo reale aiuta a proteggere dagli attacchi mirati all’elaborazione immediata dei messaggi. In caso di attacco, la coda conserva i messaggi fino alla risoluzione del problema.
Potresti fornire un esempio concreto in cui gli agenti AI riescono a rilevare e prevenire una violazione della sicurezza?
Un ottimo esempio è l’agente AGIS, che si è dimostrato incredibilmente efficace nel rilevare e prevenire violazioni della sicurezza, specialmente nel mondo della blockchain. AGIS è uno strumento guidato dall’AI che audita i contratti intelligenti analizzando il codice alla ricerca di potenziali vulnerabilità. Impressionantemente, ha identificato 21 vulnerabilità da solo prima del suo completo dispiegamento, dimostrando la sua potenza ed efficacia.
AGIS utilizza modelli AI avanzati, come il suo proprietario TrustLLM, specificamente progettati per analizzare in profondità il codice dei contratti intelligenti. Questi modelli esaminano il codice alla ricerca di segni di problemi, come difetti di sicurezza o errori logici. AGIS segue un processo dettagliato in cui continua a scandire e validare questi potenziali problemi, riducendo le possibilità di falsi allarmi e assicurandosi di catturare anche le questioni più elusive. Durante una recente competizione, AGIS non solo ha trovato queste vulnerabilità ma ha anche vinto un premio significativo, evidenziando le sue capacità di primo livello.
Una volta che il sistema rileva una minaccia, AGIS adotta un approccio collaborativo all’auditing. Permette agli utenti di creare compiti e impostare parametri, come ricompense e scadenze, per attirare revisori che possono portare prospettive diverse. Questi revisori poi discutono e concordano sui problemi, garantendo una revisione approfondita. Per mantenere tutti onesti, AGIS utilizza un sistema di staking con il proprio token, USD AGIS. I revisori devono mettere in gioco questi token per partecipare, il che significa che hanno qualcosa in gioco. Se sbagliano, rischiano di perdere la loro posta, il che incoraggia un lavoro attento e accurato.
AGIS traccia anche la reputazione dei suoi revisori e validatori, premiando chi fa un buon lavoro e penalizzando chi non lo fa. In caso di disaccordo sui risultati, AGIS ha un processo di risoluzione delle controversie in atto, che può coinvolgere anche un arbitro terzo se necessario.
Nel complesso, AGIS agisce come un “guardiano intelligente” altamente affidabile per la sicurezza della blockchain, imparando e migliorando continuamente per stare al passo con le minacce potenziali. È disponibile sulla testnet di AgentLayer, dove collabora con altri agenti AI per spingere i limiti di ciò che è possibile nella sicurezza Web3. Guardando avanti, AGIS continuerà a perfezionare le sue capacità di auditing e a espandere le sue funzionalità.
Come aiutano i grandi modelli linguistici (LLM) a rilevare frodi e migliorare la sicurezza nel sistema AgentLayer? Puoi dare esempi di dove gli LLM sono stati particolarmente efficaci?
I grandi modelli linguistici hanno un ruolo importante nell’aumentare la sicurezza e rilevare frodi nell’ecosistema AgentLayer analizzando a fondo il codice e monitorando le interazioni.
Un modo chiave in cui gli LLM aiutano è conducendo audit dettagliati dei contratti intelligenti. Strumenti come AGIS, parte di AgentLayer, usano LLM avanzati come GPT-4, Llama 3 e TrustLLM per esaminare il codice alla ricerca di difetti di sicurezza, errori logici e inefficienze. Questi modelli sono eccellenti nel rilevare vulnerabilità che i truffatori potrebbero sfruttare. Possono persino individuare problemi complessi e nascosti che potrebbero sfuggire agli auditor umani, rendendo i contratti intelligenti molto più sicuri.
Gli LLM sono cruciali anche per comprendere il contesto e rivedere i contenuti in tempo reale. Ad esempio, quando i chatbot interagiscono con gli utenti, gli LLM possono distinguere tra richieste legittime e potenzialmente dannose. Se qualcuno tenta di manipolare un chatbot per rivelare informazioni sensibili, l’LLM può rilevare l’intento malevolo e rispondere di conseguenza, prevenendo una violazione della sicurezza. Questo monitoraggio in tempo reale aiuta a garantire che i chatbot forniscano solo risposte sicure e appropriate, proteggendo ulteriormente le informazioni sensibili.
Quando si tratta di integrare i chatbot con i sistemi backend, gli LLM aiutano prendendo decisioni più intelligenti sul controllo degli accessi. Possono valutare se una richiesta di dati sensibili è legittima basandosi su regole predefinite, prevenendo accessi non autorizzati. Anche se qualcuno tenta di sfruttare una vulnerabilità, l’integrazione sicura gestita dagli LLM garantisce che i dati critici del backend rimangano protetti.
Gli LLM giocano anche un ruolo nella verifica delle fonti di dati esterne. Possono analizzare il contenuto e le origini dei dati provenienti dall’esterno del sistema per determinare se sono affidabili. L’LLM può bloccare dati rischiosi o inaffidabili dall’entrare nel sistema, riducendo la possibilità di comprometterlo.
In termini di applicazioni reali, gli LLM hanno dimostrato la loro efficacia in competizioni di alto profilo per l’audit di contratti intelligenti. Ad esempio, AGIS, equipaggiato con LLM, ha identificato 21 potenziali vulnerabilità autonomamente. Questa rilevazione precoce aiuta a prevenire frodi, come l’accesso non autorizzato ai contratti intelligenti o la manipolazione dei termini del contratto.
Quali strategie e tecnologie impiega AgentLayer per proteggere la privacy dei dati, in particolare quando si tratta di informazioni finanziarie sensibili? Puoi discutere l’approccio della piattaforma alla conformità con le normative sulla protezione dei dati e gli standard di crittografia utilizzati?
AgentLayer utilizza una varietà di strategie e tecnologie per garantire la privacy dei dati, specialmente quando gestisce informazioni finanziarie sensibili.
Per iniziare, la piattaforma integra strumenti avanzati di validazione e pulizia degli input nei suoi chatbot. Questi strumenti identificano e bloccano eventuali prompt dannosi che potrebbero prendere di mira i dati finanziari. Ad esempio, se qualcuno inserisce qualcosa di sospetto, come parole chiave associate a frodi, il sistema può rilevarlo e impedirne l’elaborazione.
AgentLayer adotta anche misure aggiuntive per proteggere come i suoi chatbot interagiscono con i sistemi backend. Utilizza controlli di accesso rigorosi, il che significa che i chatbot possono accedere solo alle informazioni necessarie per i loro compiti. Ad esempio, un chatbot potrebbe vedere solo dati aggregati anziché transazioni individuali. Quando si tratta di dati provenienti da fonti esterne, il sistema verifica attentamente la reputazione della fonte, i certificati di sicurezza e il contenuto per garantire che sia sicuro. Questo aiuta a prevenire l’infiltrazione di dati dannosi.
La piattaforma impiega anche meccanismi avanzati di comprensione del contesto e revisione dei contenuti. Questi aiutano i chatbot a distinguere tra richieste finanziarie legittime e quelle che potrebbero essere dannose. Se un chatbot sta per rispondere con informazioni finanziarie sensibili, il sistema rivede la risposta in tempo reale per garantire che non esponga dettagli critici.
Quando si tratta di conformità con le normative sulla protezione dei dati come il GDPR, AgentLayer prende molto sul serio questa questione. La piattaforma probabilmente ha un team o un processo dedicato a garantire che le sue pratiche soddisfino tutti i requisiti legali necessari. Audit e revisioni regolari mantengono tutto in linea con le normative. Gli utenti hanno anche il controllo sulle impostazioni della privacy dei loro dati, inclusa la possibilità di rinunciare a determinate attività di raccolta dati o richiedere la cancellazione dei loro dati.
Come utilizzano gli agenti AI sulla piattaforma AgentLayer l’analisi predittiva per identificare e ridurre i rischi finanziari? Quali tipi di dati e metodi di analisi utilizzano per prevedere e affrontare questi rischi?
Gli agenti AI sulla piattaforma AgentLayer utilizzano l’analisi predittiva per individuare e gestire potenziali rischi finanziari in alcuni modi chiave. Iniziano eseguendo audit dettagliati dei contratti intelligenti. Ad esempio, AGIS, uno degli agenti AI, esamina attentamente il codice alla ricerca di vulnerabilità, come difetti di sicurezza o errori logici, che potrebbero portare a problemi finanziari. Rilevando questi problemi in anticipo, la piattaforma aiuta a garantire l’integrità delle transazioni finanziarie.
Un altro modo in cui la piattaforma raccoglie dati utili è attraverso i suoi chatbot, che interagiscono con gli utenti. Questi chatbot possono raccogliere preoccupazioni o domande relative alle transazioni finanziarie, e queste informazioni vengono analizzate per individuare rischi emergenti. Il sistema è anche attrezzato per rilevare prompt potenzialmente dannosi durante queste interazioni, aiutando a prevenire frodi prima che si verifichino.
AgentLayer non si ferma qui: attinge anche a fonti di dati esterne, come dati di mercato finanziario e tendenze del settore. Questo aiuta la piattaforma a comprendere il contesto più ampio in cui avvengono le transazioni, dandole una migliore possibilità di prevedere i rischi.
Sul lato tecnico, la piattaforma utilizza modelli linguistici avanzati come GPT-4 e TrustLLM per analizzare i dati raccolti. Questi modelli possono identificare schemi o anomalie che potrebbero indicare rischi finanziari. Ad esempio, se una conversazione con un chatbot include segni di confusione o preoccupazione, il sistema può segnalare questo come un problema potenziale.
La piattaforma è anche eccellente nel comprendere il contesto di queste interazioni. Può distinguere tra richieste finanziarie legittime e quelle che potrebbero essere sospette. Monitorando e rivedendo continuamente gli output dei chatbot in tempo reale, può individuare e affrontare potenziali rischi prima che si aggravino.
Quando si tratta di prevedere rischi specifici, gli agenti AI utilizzano modelli sofisticati per assegnare punteggi di rischio a diversi scenari. Analizzando i dati passati, possono prevedere la probabilità di certi rischi, come la possibilità che un contratto intelligente venga sfruttato. Questo permette alla piattaforma di prendere misure proattive, come notificare agli utenti, rafforzare la sicurezza o aggiustare le impostazioni del contratto per minimizzare l’esposizione.
Quando viene rilevato un rischio, la piattaforma può prendere misure immediate. Questo potrebbe includere l’invio di avvisi alle parti interessate o il rafforzamento delle misure di sicurezza, come controlli di accesso più rigorosi o un aumento della crittografia. La piattaforma supporta anche l’audit collaborativo, dove auditor esperti possono lavorare insieme per rivedere e risolvere potenziali rischi.
Infine, AgentLayer monitora costantemente l’efficacia di queste misure e utilizza i feedback per migliorare la sua analisi predittiva. Imparando dalle esperienze passate, gli agenti AI diventano più abili nel rilevare e gestire i rischi in futuro.
Come aiutano i protocolli AgentLink gli agenti AI a lavorare insieme in modo sicuro ed efficiente nella gestione dei dati finanziari? Quali sono le principali misure di sicurezza in atto per prevenire violazioni dei dati e garantire una gestione fluida dei dati?
I protocolli AgentLink assicurano che più agenti AI lavorino insieme in modo efficiente e sicuro, specialmente nella gestione di dati finanziari sensibili. Definiscono come le informazioni e i messaggi vengono formattati e trasmessi nella rete, ottimizzando il processo anche con banda limitata. Questo riduce la probabilità di errori o interruzioni che potrebbero compromettere i dati finanziari.
La piattaforma fornisce un framework strutturato per l’interazione, facilitando la condivisione di conoscenze, lo scambio di informazioni, l’invio di comandi e il recupero dei risultati tra gli agenti. Questo processo di comunicazione ben organizzato aiuta a minimizzare il rischio di comunicazioni errate o accessi non autorizzati, poiché gli agenti sanno esattamente dove e come inviare tipi specifici di informazioni.
AgentLink utilizza anche lo scambio di dati asincrono, con una coda di messaggi condivisa che permette agli agenti di inviare e ricevere messaggi senza necessità di elaborazione immediata. Questo è particolarmente vantaggioso nella gestione dei dati finanziari, poiché assicura che se un agente incontra un problema o subisce un attacco, non influenzi gli altri. La coda di messaggi controlla anche il flusso di informazioni, prevenendo il sovraccarico del sistema e riducendo i rischi di sicurezza.
Inoltre, separare il processo di comunicazione dall’elaborazione immediata aiuta a proteggere dagli attacchi in tempo reale. Se un attaccante tenta di interrompere l’elaborazione dei messaggi finanziari, la coda può ancora trattenere e memorizzare questi messaggi fino alla risoluzione del problema. Questa separazione permette controlli di sicurezza più approfonditi sui messaggi, migliorando la sicurezza generale quando gli agenti gestiscono dati finanziari.
Puoi spiegare i passaggi coinvolti nell’addestramento di un agente AI sulla piattaforma AgentLayer per compiti finanziari specifici? Quali sono le fasi principali, dalla raccolta dei dati alla messa a punto dei modelli, e come si misura la performance dell’agente?
Addestrare un agente AI sulla piattaforma AgentLayer per gestire compiti finanziari specifici comporta diverse fasi chiave. Inizia con l’acquisizione dei dati, dove l’agente accede a vari tipi di dati. Ad esempio, può analizzare audit di smart contract per rilevare vulnerabilità e rischi potenziali cercando difetti di sicurezza, errori logici e inefficienze che potrebbero impattare le transazioni finanziarie.
Le interazioni con i chatbot sono un’altra fonte di dati preziosa. Mentre i chatbot interagiscono con gli utenti, raccolgono dati su richieste finanziarie e preoccupazioni, fornendo intuizioni su problemi comuni e necessità degli utenti. Inoltre, l’agente può integrare fonti di dati esterne, come dati di mercato finanziario, indicatori economici e tendenze del settore, per comprendere meglio il contesto più ampio dei compiti finanziari a cui si sta lavorando.
Una volta raccolti, i dati subiscono una preelaborazione e preparazione. Questo comporta la pulizia dei dati per rimuovere rumore e informazioni irrilevanti, come filtrare prompt dannosi o input finanziari errati. Per le informazioni finanziarie sensibili, i dati rimangono anonimi per proteggere la privacy degli utenti.
Segue la selezione del modello e l’addestramento iniziale. Sulla piattaforma AgentLayer, gli sviluppatori scelgono un modello di base appropriato tra opzioni come Mistral, Llama o il proprietario TrustLLM. L’addestramento iniziale comporta l’alimentazione dei dati preelaborati nel modello e l’aggiustamento dei suoi parametri per apprendere schemi e relazioni all’interno dei dati finanziari.
Dopo l’addestramento iniziale, il modello subisce una messa a punto. Questo passaggio utilizza dataset finanziari specifici relativi al compito mirato, come l’analisi di bilanci, permettendo al modello di specializzarsi ulteriormente. Tecniche come l’apprendimento trasferito e l’adattamento al dominio rendono il modello più efficace per le applicazioni finanziarie, mentre metodi avanzati come la tecnologia di generazione potenziata dal recupero (RAG) e l’abbinamento delle conoscenze migliorano la capacità del modello di gestire dati finanziari complessi.
Infine, la valutazione delle prestazioni è critica per assicurare che l’agente raggiunga i suoi obiettivi. Questo comporta la misurazione dell’accuratezza delle previsioni o dei risultati dell’agente, come la sua capacità di prevedere rischi finanziari o analizzare dati finanziari. Il feedback degli utenti aiuta a comprendere come l’agente si comporta nelle applicazioni reali, includendo valutazioni e suggerimenti per miglioramenti. Si conducono anche test nel mondo reale applicando l’agente in scenari finanziari reali o ambienti controllati per simulare transazioni e compiti reali, assicurando che funzioni efficacemente fuori dall’ambiente di addestramento.
Come fa AgentLayer a garantire che i suoi agenti AI rispettino le normative e gli standard finanziari globali? Quali processi sono in atto per mantenerli aggiornati con le normative in cambiamento?
AgentLayer adotta diversi passaggi per assicurare che i suoi agenti AI rispettino le normative e gli standard finanziari globali. Per iniziare, la piattaforma utilizza strumenti di validazione degli input e pulizia dei dati nei suoi chatbot per bloccare prompt dannosi e anonimizzare informazioni finanziarie sensibili. Questo aiuta a proteggere la privacy degli utenti e assicura che la gestione dei dati personali e finanziari soddisfi i requisiti normativi. Inoltre, AgentLayer si integra con sistemi backend usando controlli di accesso rigorosi e gestione dei ruoli, che limitano chi può accedere ai dati finanziari sensibili, garantendo la conformità alle normative sulla sicurezza dei dati.
L’audit e il monitoraggio sono anche componenti chiave della strategia di conformità di AgentLayer. Agenti AI come AGIS eseguono audit completi di smart contract per rilevare vulnerabilità che potrebbero influenzare le transazioni finanziarie. Securizzando queste operazioni, AgentLayer si allinea agli standard normativi che governano i sistemi finanziari. La piattaforma impiega anche meccanismi di comprensione e revisione dei contenuti nei suoi chatbot per monitorare e filtrare le risposte, prevenendo la fuga di informazioni sensibili e aderendo alle normative sulla protezione dei dati.
Per tenere il passo con i cambiamenti nelle normative globali, AgentLayer probabilmente ha un team o un processo dedicato che monitora continuamente gli aggiornamenti normativi. Questo potrebbe comportare l’iscrizione a newsletter del settore, la partecipazione a forum normativi e la collaborazione con esperti legali e finanziari per rimanere informati su nuovi o emergenti standard. Le revisioni regolari di questi cambiamenti normativi aiutano la piattaforma a valutare il loro impatto e assicurare che i suoi agenti AI rimangano conformi.
La piattaforma è progettata per essere flessibile, permettendo di adattarsi rapidamente ai nuovi requisiti normativi. Questo significa che AgentLayer può facilmente aggiornare i suoi agenti AI e sistemi secondo necessità, come migliorare gli standard di crittografia o rafforzare i controlli di accesso in risposta a nuove normative.
La collaborazione è un altro aspetto chiave dell’approccio di AgentLayer. La piattaforma lavora con enti normativi, associazioni di settore e istituzioni accademiche per ottenere intuizioni sulle ultime tendenze e migliori pratiche. Questo approccio proattivo aiuta AgentLayer ad anticipare i cambiamenti normativi e adattare di conseguenza le sue operazioni. La piattaforma cerca anche consigli di esperti legali e finanziari per garantire una conformità continua, che può includere audit e revisioni regolari da parte di esperti esterni.
Puoi condividere nuove funzionalità o aggiornamenti di AgentLayer? Come aiuteranno questi cambiamenti la piattaforma a gestire meglio le minacce emergenti?
AgentLayer sta apportando aggiornamenti chiave alla sua piattaforma. Il 10 settembre, la funzionalità di staking per i token AGENT e i rendimenti APGN sono stati lanciati, permettendo agli investitori di ottenere rendimenti sostanziali. Con solo una settimana rimasta prima dell’Evento di Generazione Token (TGE), si incoraggiano gli investitori a sfruttare l’opportunità di staking.
Stiamo anche preparando la quotazione del token nativo di AgentLayer su importanti scambi di criptovalute come Gate.io, BingX, Uniswap e Aerodrome. La quotazione, prevista per il 18 settembre 2024 alle 19:00 ora di Singapore, aumenterà le opportunità di trading per gli investitori e migliorerà l’ecosistema finanziario.
AgentLayer sta anche potenziando l’uso di grandi modelli di linguaggio (LLM) come TrustLLM per rilevare meglio frodi complesse e schemi insoliti nei dati finanziari. Lavorando con dataset più diversificati e applicando tecniche avanzate, la piattaforma mira a individuare nuovi tipi di truffe.
La piattaforma sta migliorando i suoi strumenti di analisi del rischio. Usa l’apprendimento automatico per studiare i dati passati e le tendenze di mercato. Questo aiuterà a identificare le minacce in anticipo. Monitorerà anche le attività finanziarie in tempo reale per individuare comportamenti sospetti, come modelli di transazione insoliti.
Sul fronte della sicurezza, AgentLayer sta esplorando tecnologie di crittografia avanzate, inclusi metodi resistenti al quantum. Saranno introdotti anche l’autenticazione multi-fattore e biometrica per aumentare la sicurezza degli utenti.
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