AgentLayer is een innovatief platform dat de beveiliging en prestaties van financiële applicaties verbetert door middel van geavanceerde AI en blockchain-integratie. Het kerncomponent van het platform, AgentOS, faciliteert veilig gegevensbeheer, samenwerking tussen meerdere agents en soepele communicatie, wat resulteert in efficiënte en goed beveiligde financiële operaties.
Met functies zoals gegevensversleuteling, toegangsbeheer en proactieve kwetsbaarheidsdetectie, biedt AgentLayer de bescherming die moderne financiële systemen vereisen. Het platform beschermt gevoelige informatie en voldoet aan de strengste beveiligingsnormen. BeInCrypto sprak met het AgentLayer-team over hoe hun platform echte uitdagingen binnen de financiële technologie oplost met behulp van AI en blockchain. Geen loze beloften — alleen een diepgaande analyse van wat werkt, wat niet, en de toekomst van de industrie.
Kun je uitleggen hoe het kernbesturingssysteem, AgentOS, de beveiliging en functionaliteit van financiële applicaties verbetert? Welke speciale functies of methoden gebruikt het om financiële operaties veilig en efficiënt te houden?
AgentOS maakt financiële applicaties zowel veilig als efficiënt. Het beschermt gevoelige gegevens door deze te versleutelen tijdens verzending en opslag, zodat kritieke informatie zoals transactiegeschiedenis, grootboekstatus en smart contracts veilig blijven.
AgentOS benut blockchaintechnologie om gegevens te decentraliseren en te beveiligen, waardoor deze niet gewijzigd of gemanipuleerd kunnen worden. Het systeem beheert nauwkeurig wie toegang heeft tot de gegevens en wie wijzigingen mag aanbrengen, dankzij geavanceerd toestemmingsbeheer. Hierdoor kunnen alleen geautoriseerde agenten aanpassingen doen, wat de algehele beveiliging van het platform aanzienlijk versterkt.
AgentOS reguleert het netwerk door toezicht te houden op de nodes (verbindingspunten) die actief zijn. Deze nodes worden geregistreerd op de blockchain, en operators moeten een borg vastzetten voor elke instantie. Wanneer een node zich kwaadaardig gedraagt, wordt deze bestraft via een fraudebestendig mechanisme, wat bijdraagt aan het behoud van de netwerkintegriteit. Daarnaast maakt het ontwikkelteam gebruik van geavanceerde tools, zoals formele verificatie en statische codeanalyse, om proactief kwetsbaarheden in de systeemcode op te sporen en op te lossen.
Op het gebied van functionaliteit ondersteunt AgentOS multi-agent samenwerking via het AgentLink-protocol. Dit protocol stelt verschillende agenten in staat om effectief te communiceren, samen te werken en incentives te delen, wat leidt tot verbeterde besluitvorming en verhoogde efficiëntie in financiële applicaties. Daarnaast integreert het systeem naadloos met blockchaintechnologie, gebruikmakend van de gedecentraliseerde en transparante eigenschappen van blockchain om de algehele beveiliging en betrouwbaarheid te versterken.
Wanneer ontwikkelaars een agent creëren, kunnen ze kiezen uit verschillende modellen, waaronder het eigen TrustLLM-model, dat is gebaseerd op de Mixture of Experts (MoE)-aanpak. Dit model verbetert de prestaties, beveiliging en multimodale generatiecapaciteiten, waardoor het bijzonder geschikt is voor financiële applicaties. Daarnaast faciliteert AgentOS de registratie en het beheer van diensten, zodat ontwikkelaars agenten kunnen inzetten op basis van hun specifieke zakelijke behoeften. Deze agenten worden geregistreerd op de blockchain met nauwkeurig gespecificeerde toestemmingen, wat zorgt voor een veilige en gecontroleerde uitvoering.
Het routeringsprotocol van het systeem zorgt ervoor dat alle agenten effectief samen kunnen werken, waardoor ze kunnen communiceren en samenwerken om complexe taken te voltooien. Dit verbetert de algehele prestaties en flexibiliteit van financiële applicaties.
Hoe helpen AgentLink protocollen AI-agenten om veilig te communiceren en transacties te behandelen? Welke specifieke beveiligingsstappen neem je om deze interacties veilig en privé te houden?
AgentLink protocollen zorgen voor veilige communicatie en transacties tussen AI-agenten, met gebruik van verschillende belangrijke mechanismen.
AgentLink bepaalt hoe informatie binnen het netwerk wordt georganiseerd en gedeeld, wat resulteert in een efficiënte gegevensoverdracht, zelfs wanneer de bandbreedte beperkt is. Dit vermindert het risico op fouten of onderbrekingen. Door berichten te vereenvoudigen en voorspelbaarder te maken, verhoogt AgentLink de betrouwbaarheid van de communicatie tussen AI-agenten, wat cruciaal is voor het soepel functioneren van financiële applicaties.
Om deze interacties te organiseren, biedt AgentLink een gestructureerd raamwerk binnen de AgentNetwork-layer. Dit raamwerk legt duidelijke communicatieprotocollen vast die dicteren hoe agenten kennis delen, informatie uitwisselen, commando’s versturen en resultaten ophalen. Zo’n gestructureerde aanpak stroomlijnt niet alleen de communicatie, maar verbetert ook de beveiliging door het risico op miscommunicatie of ongeautoriseerde toegang te minimaliseren. Agenten weten altijd waar en hoe ze specifieke soorten informatie moeten versturen, waardoor kwetsbaarheden worden verminderd.
AgentLink omvat tevens asynchrone gegevensuitwisseling via een gedeelde berichtenwachtrij. Deze wachtrij fungeert als buffer, waardoor agenten berichten kunnen verzenden en ontvangen zonder dat onmiddellijke verwerking vereist is. Deze opzet biedt aanzienlijke beveiligingsvoordelen: als een agent problemen ondervindt of wordt aangevallen, heeft dit geen directe impact op de andere agenten. Daarnaast zorgt de gecontroleerde verwerking van berichten ervoor dat het systeem niet overbelast raakt, wat het risico op kwetsbaarheden en mogelijke storingen vermindert.
Om de communicatie verder te beveiligen, zorgt AgentLink ervoor dat berichten op de juiste manier worden geformatteerd en gerouteerd. De gestandaardiseerde formattering helpt bij het opsporen en filteren van kwaadaardige of incorrecte berichten, terwijl het heldere routeringssysteem garandeert dat berichten hun beoogde ontvangers bereiken. Dit voorkomt onderschepping of verkeerde levering door onbevoegde partijen, waardoor de algehele veiligheid en integriteit van het systeem wordt verbeterd.
Middleware, zoals de gedeelde berichtenwachtrij, biedt een extra laag van betrouwbaarheid door te fungeren als een veilige opslagruimte voor berichten. Dit voorkomt gegevensverlies of corruptie tijdens de overdracht. Door strikte toegangscontroles en versleuteling wordt de beveiliging verder versterkt, zodat alleen geautoriseerde agenten toegang hebben tot de wachtrij en de berichten vertrouwelijk blijven. Deze opzet garandeert een veilige en betrouwbare gegevensuitwisseling binnen het netwerk.
Ten slotte helpt de scheiding van communicatieprocessen van realtime verwerking om te beschermen tegen aanvallen die gericht zijn op de onmiddellijke afhandeling van berichten. Als er een aanval plaatsvindt, bewaart de wachtrij berichten totdat het probleem is opgelost.
Kun je een praktijkvoorbeeld geven waarbij de AI-agenten een beveiligingsinbreuk succesvol kunnen detecteren en voorkomen?
Een uitstekend voorbeeld hiervan is de AGIS-agent, die zich bijzonder effectief heeft bewezen in het opsporen en voorkomen van beveiligingsinbreuken, met name binnen de blockchainwereld. AGIS is een AI-gestuurde tool die smart contracts grondig controleert door de code te scannen op potentiële kwetsbaarheden. Opmerkelijk genoeg wist AGIS al 21 kwetsbaarheden zelfstandig te identificeren voordat de tool volledig werd uitgerold, wat zijn kracht en effectiviteit in het versterken van de beveiliging onderstreept.
AGIS maakt gebruik van geavanceerde AI-modellen, waaronder het eigen TrustLLM, die speciaal zijn ontwikkeld om diepgaand de code van smart contracts te analyseren. Deze modellen scannen op beveiligingsfouten, logische inconsistenties en andere potentiële problemen. AGIS volgt een grondig proces waarbij het continu mogelijke kwetsbaarheden opspoort en valideert, waardoor de kans op valse alarmen minimaal is en zelfs de moeilijkst te detecteren problemen worden aangepakt. Tijdens een recente competitie vond AGIS niet alleen meerdere kwetsbaarheden, maar won het ook een aanzienlijke prijs, wat zijn uitzonderlijke capaciteiten en betrouwbaarheid verder onderstreept.
Wanneer het systeem een bedreiging detecteert, volgt AGIS een collaboratieve aanpak voor auditing. Gebruikers kunnen taken aanmaken en parameters instellen, zoals beloningen en deadlines, om auditors aan te trekken die vanuit verschillende perspectieven naar de kwesties kunnen kijken. Deze auditors analyseren vervolgens gezamenlijk de problemen en bereiken een consensus, wat zorgt voor een grondige en uitgebreide beoordeling. Om de integriteit te waarborgen, maakt AGIS gebruik van een staking-systeem met zijn eigen token, $AGIS. Auditors moeten deze tokens inzetten om deel te nemen, wat betekent dat ze zelf risico lopen. Als ze fouten maken of nalatig zijn, kunnen ze hun inzet verliezen, wat zorgt voor nauwkeurig en verantwoordelijk werk.
AGIS houdt ook de reputatie van zijn auditors en validators bij. Degenen die consequent goed werk leveren, worden beloond, terwijl zij die tekortschieten, worden gestraft. In het geval van een meningsverschil over de bevindingen, heeft AGIS een ingebouwd geschillenbeslechtingsproces. Dit proces kan, indien nodig, zelfs een derde partij-arbiter inschakelen om tot een eerlijke en definitieve oplossing te komen. Dit systeem bevordert zowel verantwoordelijkheid als nauwkeurigheid binnen het platform.
Over het algemeen fungeert AGIS als een uiterst betrouwbare “intelligente bewaker” voor blockchainbeveiliging, die voortdurend leert en verbetert om potentiële bedreigingen steeds een stap voor te blijven. Het is momenteel beschikbaar op het AgentLayer-testnet, waar het samenwerkt met andere AI-agenten om de grenzen van Web3-beveiliging te verleggen. In de toekomst zal AGIS zijn auditvaardigheden blijven verfijnen en zijn functionaliteiten verder uitbreiden, wat het tot een steeds belangrijker onderdeel maakt van de beveiligingsinfrastructuur binnen de blockchainwereld.
Hoe helpen grote taalmodellen (LLM’s) bij het detecteren van fraude en het verbeteren van de beveiliging in het AgentLayer-systeem? Kun je voorbeelden geven waar LLMs bijzonder effectief zijn geweest?
Grote taalmodellen spelen een belangrijke rol bij het verhogen van de beveiliging en het detecteren van fraude binnen het AgentLayer-ecosysteem door grondig code te analyseren en interacties te monitoren.
Een belangrijke manier waarop LLM’s helpen is door gedetailleerde audits van smart contracts uit te voeren. Tools zoals AGIS, die deel uitmaken van AgentLayer, gebruiken geavanceerde LLM’s zoals GPT-4, Llama 3 en TrustLLM om code te scannen op beveiligingsfouten, logische fouten en inefficiënties. Deze modellen zijn uitstekend in het opsporen van kwetsbaarheden die fraudeurs zouden kunnen uitbuiten. Ze kunnen zelfs complexe, verborgen problemen vangen die menselijke auditors zouden kunnen missen, waardoor smart contracts veel veiliger worden.
LLM’s spelen ook een cruciale rol bij het begrijpen van context en het in real-time beoordelen van inhoud. Bijvoorbeeld, wanneer chatbots met gebruikers interageren, kunnen LLM’s onderscheid maken tussen legitieme verzoeken en potentieel schadelijke intenties. Als iemand probeert een chatbot te manipuleren om gevoelige informatie vrij te geven, kan de LLM de kwaadaardige intentie detecteren en gepast reageren, waardoor een beveiligingslek wordt voorkomen. Deze real-time monitoring zorgt ervoor dat chatbots alleen veilige en passende antwoorden geven, wat de bescherming van gevoelige informatie verder versterkt.
Bij de integratie van chatbots met backend-systemen spelen LLM’s een sleutelrol in het maken van slimmere beslissingen over toegangscontrole. Ze kunnen beoordelen of een verzoek om toegang tot gevoelige gegevens legitiem is op basis van vooraf gedefinieerde regels, waardoor ongeautoriseerde toegang effectief wordt voorkomen. Zelfs als iemand probeert een kwetsbaarheid uit te buiten, zorgt de veilige integratie, beheerd door LLM’s, ervoor dat kritieke backend-gegevens goed beschermd blijven. Dit verhoogt niet alleen de beveiliging, maar ook de betrouwbaarheid van de gehele infrastructuur.
LLM’s spelen ook een belangrijke rol bij het verifiëren van externe gegevensbronnen. Ze kunnen de inhoud en herkomst van gegevens van buiten het systeem analyseren om de betrouwbaarheid ervan te beoordelen. Door deze analyse kunnen LLM’s riskante of onbetrouwbare gegevens detecteren en blokkeren voordat ze het systeem binnendringen, wat de kans op compromittering aanzienlijk verkleint. Dit zorgt voor een extra laag beveiliging en waarborgt dat alleen veilige en betrouwbare gegevens worden verwerkt.
In toepassingen in de echte wereld hebben LLM’s hun effectiviteit bewezen tijdens high-profile smart contract auditing competities. Een goed voorbeeld hiervan is AGIS, dat uitgerust met LLM’s zelfstandig 21 potentiële kwetsbaarheden wist te identificeren. Deze vroege detectie speelt een cruciale rol bij het voorkomen van fraude, zoals ongeautoriseerde toegang tot smart contracts of manipulatie van contractvoorwaarden. Door dergelijke kwetsbaarheden tijdig op te sporen, helpen LLM’s de integriteit en veiligheid van smart contract ecosystemen te waarborgen.
Welke strategieën en technologieën gebruikt AgentLayer om de privacy van gegevens te waarborgen, vooral bij het verwerken van gevoelige financiële informatie? Kun je de benadering van het platform toelichten met betrekking tot de naleving van gegevensbeschermingsregels en de encryptiestandaarden die worden toegepast?
AgentLayer gebruikt verschillende strategieën en technologieën om gegevensprivacy te waarborgen, vooral bij het omgaan met gevoelige financiële informatie.
Om te beginnen integreert het platform geavanceerde invoervalidatie- en reinigingstools in zijn chatbots. Deze tools zijn ontworpen om kwaadaardige prompts te identificeren en te blokkeren die gericht zijn op het verkrijgen van financiële gegevens. Bijvoorbeeld, als iemand verdachte invoer gebruikt — zoals trefwoorden die vaak in verband worden gebracht met fraude — kan het systeem dit detecteren en de verwerking ervan voorkomen. Hierdoor wordt de veiligheid van gevoelige informatie verder versterkt.
AgentLayer neemt extra maatregelen om de veiligheid te waarborgen bij interacties tussen zijn chatbots en backend-systemen. Het platform past strikte toegangscontroles toe, waardoor chatbots alleen toegang hebben tot de informatie die strikt noodzakelijk is voor hun specifieke taken. Bijvoorbeeld, een chatbot zou alleen geaggregeerde gegevens kunnen raadplegen in plaats van gedetailleerde individuele transacties. Daarnaast wordt bij het ophalen van gegevens van externe bronnen de reputatie, beveiligingscertificaten en inhoud van de bron zorgvuldig gecontroleerd, om er zeker van te zijn dat de gegevens veilig zijn. Dit voorkomt dat kwaadaardige gegevens het systeem binnensluipen.
Het platform maakt tevens gebruik van geavanceerde contextbegrip- en inhoudsbeoordelingsmechanismen. Deze helpen de chatbots om legitieme financiële verzoeken te onderscheiden van mogelijke schadelijke aanvragen. Wanneer een chatbot op het punt staat om te reageren met gevoelige financiële informatie, beoordeelt het systeem de reactie in real-time om te garanderen dat er geen kritieke details worden onthuld. Dit voegt een extra beveiligingslaag toe en minimaliseert het risico op ongeautoriseerde blootstelling van gevoelige gegevens.
Wat betreft de naleving van gegevensbeschermingsregelgeving, zoals de GDPR, neemt AgentLayer dit zeer serieus. Het platform beschikt waarschijnlijk over een team of proces dat specifiek is gericht op het waarborgen dat alle praktijken voldoen aan de noodzakelijke wettelijke vereisten. Regelmatige audits en beoordelingen zorgen ervoor dat het platform voortdurend in overeenstemming blijft met de regelgeving. Bovendien hebben gebruikers controle over hun privacy-instellingen, zoals de mogelijkheid om zich af te melden voor bepaalde gegevensverzamelingsactiviteiten of om te verzoeken dat hun gegevens worden verwijderd. Hierdoor wordt de gebruikersprivacy gewaarborgd en wordt voldaan aan de geldende wetgeving.
Hoe gebruiken AI-agenten op het AgentLayer-platform voorspellende analyses om financiële risico’s te identificeren en beperken? Welke gegevens en analysemethoden gebruiken ze om deze risico’s te voorspellen en aan te pakken?
De AI-agents op het AgentLayer-platform maken gebruik van voorspellende analyses om potentiële financiële risico’s te identificeren en te beheren op een aantal cruciale manieren. Ze starten met grondige audits van smart contracts. Bijvoorbeeld, AGIS, een van de AI-agents, analyseert nauwkeurig de code op kwetsbaarheden, zoals beveiligingsfouten of logische inconsistenties, die financiële risico’s kunnen veroorzaken. Door deze problemen vroegtijdig te detecteren en aan te pakken, draagt het platform bij aan het waarborgen van de integriteit en veiligheid van financiële transacties, waardoor mogelijke verstoringen of verliezen worden voorkomen.
Het platform verzamelt ook nuttige gegevens via chatbots die met gebruikers interageren. Deze chatbots kunnen zorgen of vragen over financiële transacties signaleren, en die informatie wordt geanalyseerd om opkomende risico’s te identificeren. Daarnaast detecteert het systeem potentieel schadelijke prompts tijdens interacties, wat helpt om fraude te voorkomen voordat het zich voordoet.
AgentLayer gaat verder dan interne gegevens en maakt ook gebruik van externe bronnen, zoals financiële marktgegevens en industrietrends. Dit stelt het platform in staat om de bredere context van transacties te begrijpen en risico’s nauwkeuriger te voorspellen.
Op technisch gebied maakt het platform gebruik van geavanceerde taalmodellen zoals GPT-4 en TrustLLM om de verzamelde gegevens te analyseren. Deze modellen kunnen patronen en anomalieën detecteren die op financiële risico’s kunnen wijzen. Bijvoorbeeld, als een chatbotgesprek tekenen van verwarring of bezorgdheid vertoont, kan het systeem dit markeren als een mogelijk probleem.
Het platform excelleert ook in het begrijpen van de context van interacties. Het kan legitieme financiële verzoeken onderscheiden van verdachte aanvragen. Door de uitvoer van chatbots continu in real-time te monitoren en te beoordelen, kan het potentiële risico’s detecteren en aanpakken voordat ze escaleren.
Wat betreft het voorspellen van specifieke risico’s, gebruiken de AI-agenten geavanceerde modellen om risicoscores toe te kennen aan verschillende scenario’s. Door historische gegevens te analyseren, kunnen ze de waarschijnlijkheid van bepaalde risico’s inschatten, zoals de kans dat een smart contract wordt uitgebuit. Dit stelt het platform in staat om proactieve maatregelen te nemen, zoals het waarschuwen van gebruikers, het aanscherpen van de beveiliging of het aanpassen van contractinstellingen om de blootstelling te minimaliseren.
Wanneer een risico wordt gedetecteerd, kan het platform onmiddellijk actie ondernemen. Dit kan het versturen van waarschuwingen naar de relevante partijen omvatten of het versterken van beveiligingsmaatregelen, zoals strengere toegangscontroles of verhoogde encryptie. Het platform ondersteunt ook collaboratieve auditing, waar ervaren auditors samen kunnen werken om potentiële risico’s te beoordelen en op te lossen.
Ten slotte monitort AgentLayer voortdurend de effectiviteit van deze maatregelen en gebruikt de feedback om zijn voorspellende analyses te verbeteren. Door te leren van eerdere ervaringen, worden de AI-agents beter in het herkennen en beheren van risico’s in de toekomst.
Hoe ondersteunen AgentLink-protocollen AI-agenten bij veilige en efficiënte samenwerking bij het verwerken van financiële gegevens? Welke belangrijke beveiligingsmaatregelen zijn er om datalekken te voorkomen en een soepel gegevensbeheer te waarborgen?
AgentLink-protocollen zorgen ervoor dat meerdere AI-agenten efficiënt en veilig kunnen samenwerken, vooral bij het beheren van gevoelige financiële gegevens. Ze definiëren hoe informatie en berichten worden opgemaakt en verzonden over het netwerk, wat het proces optimaliseert, zelfs onder beperkte bandbreedte. Dit vermindert de kans op fouten of onderbrekingen die financiële gegevens kunnen compromitteren.
Het platform biedt een gestructureerd raamwerk voor interactie, waardoor het voor agenten gemakkelijker wordt om kennis te delen, informatie uit te wisselen, commando’s te verzenden en resultaten op te halen. Dit goed georganiseerde communicatieproces helpt het risico op miscommunicatie of ongeautoriseerde toegang te minimaliseren, aangezien agenten precies weten waar en hoe ze specifieke soorten informatie moeten verzenden.
AgentLink maakt ook gebruik van asynchrone gegevensuitwisseling, met een gedeelde berichtenwachtrij die agenten in staat stelt om berichten te verzenden en ontvangen zonder onmiddellijke verwerking. Dit is bijzonder voordelig bij het beheren van financiële gegevens, omdat het ervoor zorgt dat als een agent een probleem ondervindt of wordt aangevallen, dit geen invloed heeft op de anderen. De berichtenwachtrij controleert ook de informatiestroom, waardoor systeemoverbelasting wordt voorkomen en beveiligingsrisico’s worden verminderd.
Daarnaast helpt het scheiden van het communicatieproces van onmiddellijke verwerking te beschermen tegen aanvallen in real-time. Als een aanvaller probeert de verwerking van financiële berichten te verstoren, kan de wachtrij deze berichten nog steeds vasthouden en opslaan totdat het probleem is opgelost. Deze scheiding maakt grondigere beveiligingscontroles van berichten mogelijk, wat de algehele beveiliging verbetert wanneer agenten met financiële gegevens omgaan.
Hoe zorgt AgentLayer ervoor dat zijn AI-agenten voldoen aan wereldwijde financiële regelgeving en normen? Welke processen zijn er om ze op de hoogte te houden van veranderende regelgeving?
AgentLayer onderneemt verschillende stappen om ervoor te zorgen dat zijn AI-agenten voldoen aan wereldwijde financiële regelgeving en normen. Ten eerste gebruikt het platform invoervalidatie- en datacleaningtools in zijn chatbots om kwaadaardige prompts te blokkeren en gevoelige financiële informatie te anonimiseren. Dit helpt de privacy van gebruikers te beschermen en garandeert dat de omgang met persoonlijke en financiële gegevens aan de regelgeving voldoet. Daarnaast integreert AgentLayer met backend-systemen door strikte toegangscontroles en rolbeheer toe te passen, waardoor wordt beperkt wie toegang heeft tot gevoelige financiële gegevens, wat bijdraagt aan de naleving van databeveiligingsvoorschriften.
Auditing en monitoring zijn ook cruciale onderdelen van AgentLayer’s compliance-strategie. AI-agenten zoals AGIS voeren grondige audits van smart contracts uit om kwetsbaarheden op te sporen die financiële transacties kunnen beïnvloeden. Door deze operaties te beveiligen, voldoet AgentLayer aan de regelgeving die financiële systemen beheerst. Het platform maakt ook gebruik van contextbegrip en beoordelingsmechanismen binnen zijn chatbots om antwoorden te monitoren en te filteren, waardoor de lekkage van gevoelige informatie wordt voorkomen en de naleving van gegevensbeschermingsregels wordt gewaarborgd.
Om op de hoogte te blijven van wijzigingen in wereldwijde regelgeving, heeft AgentLayer waarschijnlijk een speciaal team of proces dat continu de regelgeving volgt. Dit kan inhouden dat ze zich abonneren op branche-nieuwsbrieven, deelnemen aan regelgevende fora en samenwerken met juridische en financiële experts om op de hoogte te blijven van nieuwe of opkomende normen. Regelmatige beoordelingen van deze regelgeving helpen het platform om de impact ervan te beoordelen en ervoor te zorgen dat zijn AI-agenten compliant blijven.
Het platform is ontworpen om flexibel te zijn, zodat het snel kan inspelen op nieuwe regelgeving. Dit betekent dat AgentLayer zijn AI-agenten en systemen gemakkelijk kan bijwerken, zoals het verbeteren van encryptiestandaarden of het aanscherpen van toegangscontroles in reactie op nieuwe regels.
Samenwerking is ook een belangrijk aspect van AgentLayer’s aanpak. Het platform werkt samen met regelgevende instanties, brancheverenigingen en academische instellingen om inzicht te krijgen in de laatste trends en best practices. Deze proactieve benadering helpt AgentLayer om regelgevende wijzigingen te anticiperen en zijn operaties dienovereenkomstig aan te passen. Daarnaast zoekt het platform advies van juridische en financiële professionals om voortdurende naleving te waarborgen, wat regelmatige audits en beoordelingen door externe experts kan inhouden.
Kun je nieuwe functies of updates van AgentLayer delen? Hoe zullen deze wijzigingen het platform helpen om beter om te gaan met opkomende bedreigingen?
AgentLayer voert belangrijke updates door op zijn platform. Op 10 september is de stakingfunctie voor AGENT-tokens en APGN-yields gelanceerd, waarmee investeerders aanzienlijke rendementen kunnen behalen. Met nog maar een week te gaan tot het Token Generation Event (TGE), worden investeerders aangespoord om gebruik te maken van deze stakingmogelijkheid.
Daarnaast bereiden we de notering van AgentLayer’s native token voor op grote cryptocurrency-exchanges zoals Gate.io, BingX, Uniswap en Aerodrome. De notering, die op 18 september 2024 om 19:00 Singapore Tijd gepland staat, zal de handelsmogelijkheden voor investeerders vergroten en het financiële ecosysteem versterken.
AgentLayer upgrade ook het gebruik van grote taalmodellen (LLM’s) zoals TrustLLM om complexe fraude en ongebruikelijke patronen in financiële gegevens beter te detecteren. Door met diversere datasets te werken en geavanceerde technieken toe te passen, streeft het platform ernaar nieuwe soorten scams te identificeren.
Bovendien verbetert het platform zijn risicobeheertools, waarbij machine learning wordt gebruikt om historische gegevens en markttrends te analyseren. Dit zal helpen om bedreigingen vroegtijdig te identificeren. Daarnaast zal het platform financiële activiteiten in real-time monitoren om verdachte gedragingen, zoals ongebruikelijke transactiepatronen, op te sporen.
Op het gebied van beveiliging verkent AgentLayer geavanceerde encryptietechnologieën, waaronder quantum-resistente methoden, om financiële gegevens beter te beschermen. Multi-factor en biometrische authenticatie zullen ook worden geïntroduceerd om de beveiliging voor gebruikers te verhogen.
Trusted
Disclaimer
Alle informatie op onze website wordt te goeder trouw en uitsluitend voor algemene informatiedoeleinden gepubliceerd. Elke actie die de lezer onderneemt op basis van de informatie op onze website is strikt op eigen risico.
