AgentLayer ist eine innovative Plattform, die die Sicherheit und Funktionalität von Finanzanwendungen durch fortschrittliche KI- und Blockchain-Integration erhöht. Im Kern ermöglicht das Betriebssystem der Plattform, AgentOS, eine sichere Datenverwaltung, die Zusammenarbeit mehrerer Agenten und eine nahtlose Kommunikation. So sind Finanzoperationen sowohl effizient als auch geschützt.
Mit Funktionen wie Datenverschlüsselung, Zugangskontrolle und proaktiver Schwachstellenerkennung erfüllt AgentLayer die Anforderungen der modernen Finanzwelt und schützt sensible Informationen. BeInCrypto hat sich mit dem AgentLayer-Team zusammengesetzt, um darüber zu sprechen, wie ihre Plattform reale Probleme in der Finanztechnologie mit KI und Blockchain angeht. Kein Schnickschnack – nur ein tiefer Einblick in das, was funktioniert, was nicht und wohin die Branche steuert.
Wie verbessert AgentOS die Sicherheit und Funktionalität von Finanzanwendungen?
AgentOS ermöglicht es, Finanzanwendungen sowohl sicher als auch effizient zu gestalten. Es schützt sensible Daten, indem es sie während der Übertragung und Speicherung verschlüsselt. So bleiben wichtige Informationen wie Transaktionshistorie, Kontostatus und Smart Contracts sicher.
AgentOS nutzt Blockchain-Technologie, um Daten zu dezentralisieren und zu sichern. Dadurch kann niemand die Daten verändern oder manipulieren. Das System kontrolliert auch, wer auf die Daten zugreifen und sie verändern darf, durch fein abgestimmtes Berechtigungsmanagement. So können nur autorisierte Agenten Änderungen vornehmen, was die Sicherheit insgesamt erhöht.
AgentOS verwaltet das Netzwerk, indem es die Knoten (Verbindungspunkte) reguliert, die darin operieren. Diese Knoten sind auf der Blockchain registriert, und Betreiber müssen eine Kaution für jede Instanz, die sie besitzen, hinterlegen. Wenn ein Knoten sich bösartig verhält, bestraft ein Betrugsnachweis-Mechanismus den schlechten Akteur, was die Integrität des Netzwerks aufrechterhält. Das Entwicklungsteam nutzt auch Werkzeuge wie formale Verifikation und statisches Code-Scanning, um Schwachstellen im Systemcode proaktiv zu erkennen und zu beheben.
Auf der Funktionsseite unterstützt AgentOS die Zusammenarbeit mehrerer Agenten durch das AgentLink-Protokoll. Dies ermöglicht es verschiedenen Agenten, zu kommunizieren, zusammenzuarbeiten und Anreize zu teilen, was die Entscheidungsfindung und Effizienz in Finanzanwendungen verbessert. Das System integriert sich auch mit Blockchain-Technologie und nutzt deren dezentrale und transparente Natur, um die Sicherheit weiter zu erhöhen.
Wenn Entwickler einen Agenten erstellen, können sie aus verschiedenen Modellen wählen, einschließlich des proprietären TrustLLM-Modells, das auf dem Mixture of Experts (MoE)-Ansatz basiert. Dieses Modell verbessert die Leistung, Sicherheit und multimodalen Generierungsfähigkeiten und ist ideal für Finanzanwendungen. AgentOS erleichtert auch die Service-Registrierung und -Verwaltung, sodass Entwickler Agenten entsprechend ihren Geschäftsanforderungen einsetzen und mit festgelegten Berechtigungen auf der Blockchain registrieren können.
Das Routing-Protokoll des Systems stellt sicher, dass alle Agenten effektiv zusammenarbeiten können, indem es ihnen ermöglicht, zu kommunizieren und zusammenzuarbeiten, um komplexe Aufgaben zu erledigen. Dies verbessert die Gesamtleistung und Flexibilität von Finanzanwendungen.
Wie helfen die AgentLink-Protokolle, dass KI-Agenten sicher kommunizieren und Transaktionen abwickeln?
Die AgentLink-Protokolle sorgen für eine sichere Kommunikation und Transaktionen zwischen KI-Agenten durch mehrere wichtige Mechanismen.
AgentLink definiert, wie Informationen im Netzwerk organisiert und geteilt werden. Diese Struktur sorgt für eine effiziente Datenübertragung, auch bei begrenzter Bandbreite, und reduziert Fehler oder Unterbrechungen. Durch die Vereinfachung und Vorhersehbarkeit von Nachrichten verbessert AgentLink die Zuverlässigkeit der Kommunikation zwischen KI-Agenten.
Um diese Interaktionen zu organisieren, bietet AgentLink ein strukturiertes Rahmenwerk innerhalb der AgentNetwork-Schicht. Dieses Rahmenwerk legt klare Kommunikationsprotokolle fest, die bestimmen, wie Agenten Wissen teilen, Informationen austauschen, Befehle senden und Ergebnisse abrufen. Ein solch strukturierter Ansatz optimiert nicht nur die Kommunikation, sondern erhöht auch die Sicherheit, indem das Risiko von Missverständnissen oder unbefugtem Zugriff minimiert wird. Agenten wissen immer, wo und wie sie bestimmte Informationen senden müssen, was Schwachstellen reduziert.
AgentLink integriert auch asynchronen Datenaustausch durch eine gemeinsame Nachrichtenwarteschlange. Diese Warteschlange fungiert als Puffer, der es Agenten ermöglicht, Nachrichten zu senden und zu empfangen, ohne dass eine sofortige Verarbeitung erforderlich ist. Dieses Setup bietet erhebliche Sicherheitsvorteile: Wenn ein Agent Probleme hat oder angegriffen wird, betrifft dies die anderen Agenten nicht sofort. Außerdem werden Nachrichten kontrolliert verarbeitet, was das Risiko einer Überlastung des Systems verringert und Sicherheitslücken verhindert.
Um die Kommunikation weiter abzusichern, formatiert und leitet AgentLink Nachrichten korrekt weiter. Eine standardisierte Formatierung hilft, bösartige oder falsche Nachrichten zu erkennen und herauszufiltern, während ein klares Routing-System sicherstellt, dass Nachrichten die richtigen Empfänger erreichen, ohne dass unbefugte Parteien sie abfangen oder fehlleiten können.
Middleware, wie die gemeinsame Nachrichtenwarteschlange, fügt eine weitere Sicherheitsschicht hinzu. Sie dient als sicherer Aufbewahrungsort für Nachrichten und schützt vor Datenverlust oder -korruption während der Übertragung. Strikte Zugangskontrollen und Verschlüsselung erhöhen die Sicherheit in der Warteschlange, sodass nur autorisierte Agenten darauf zugreifen können und die Nachrichten vertraulich bleiben.
Schließlich schützt die Trennung der Kommunikationsprozesse von der Echtzeitverarbeitung vor Angriffen, die auf die sofortige Handhabung von Nachrichten abzielen. Wenn ein Angriff erfolgt, speichert die Warteschlange Nachrichten, bis das Problem gelöst ist.
Ein reales Beispiel: Wie AGIS eine Sicherheitslücke erkannt und verhindert hat
Ein gutes Beispiel ist der AGIS-Agent, der sich als unglaublich effektiv beim Erkennen und Verhindern von Sicherheitslücken, insbesondere in der Blockchain-Welt, erwiesen hat. AGIS ist ein KI-gesteuertes Werkzeug, das Smart Contracts prüft, indem es den Code nach potenziellen Schwachstellen durchsucht. Beeindruckenderweise identifizierte es bereits 21 Schwachstellen vor seiner vollständigen Einführung, was seine Leistungsfähigkeit und Effektivität zeigt.
AGIS verwendet fortschrittliche KI-Modelle, wie das proprietäre TrustLLM, die speziell entwickelt wurden, um tief in den Smart Contract-Code einzutauchen. Diese Modelle scannen den Code nach Anzeichen von Problemen, wie Sicherheitslücken oder logischen Fehlern. AGIS durchläuft einen detaillierten Prozess, bei dem es kontinuierlich potenzielle Probleme scannt und validiert, um Fehlalarme zu reduzieren und sicherzustellen, dass auch die schwierigsten Probleme erkannt werden. Während eines jüngsten Wettbewerbs fand AGIS nicht nur diese Schwachstellen, sondern gewann auch einen bedeutenden Preis, was seine erstklassigen Fähigkeiten unterstreicht.
Sobald das System eine Bedrohung erkennt, verfolgt AGIS einen kollaborativen Ansatz bei der Prüfung. Es ermöglicht dir, Aufgaben zu erstellen und Parameter wie Belohnungen und Fristen festzulegen, um Prüfer anzulocken, die verschiedene Perspektiven einbringen können. Diese Prüfer diskutieren und stimmen über die Probleme ab, was eine gründliche Überprüfung sicherstellt. Um alle ehrlich zu halten, verwendet AGIS ein Stakingsystem mit seinem eigenen Token, $AGIS. Prüfer müssen diese Token einsetzen, um teilzunehmen, was bedeutet, dass sie ein persönliches Interesse haben. Wenn sie einen Fehler machen, riskieren sie ihren Einsatz zu verlieren, was sorgfältige und genaue Arbeit fördert.
AGIS verfolgt auch den Ruf seiner Prüfer und Validatoren, belohnt diejenigen, die gute Arbeit leisten, und bestraft diejenigen, die es nicht tun. Bei Meinungsverschiedenheiten über die Ergebnisse hat AGIS einen Streitbeilegungsprozess, der sogar einen externen Schlichter einbeziehen kann, falls nötig.
Insgesamt fungiert AGIS als hochzuverlässiger „intelligenter Wächter“ für die Blockchain-Sicherheit, der kontinuierlich lernt und sich verbessert, um potenziellen Bedrohungen immer einen Schritt voraus zu sein. Es ist im AgentLayer-Testnetz verfügbar, wo es mit anderen KI-Agenten zusammenarbeitet, um die Grenzen der Web3-Sicherheit zu erweitern. In Zukunft wird AGIS seine Prüfungsfähigkeiten weiter verfeinern und seine Fähigkeiten ausbauen.
Wie helfen große Sprachmodelle (LLMs) bei der Betrugserkennung und Sicherheitsverbesserung?
Große Sprachmodelle spielen eine bedeutende Rolle dabei, die Sicherheit zu erhöhen und Betrug innerhalb des AgentLayer-Ökosystems zu erkennen, indem sie Code gründlich analysieren und Interaktionen überwachen.
Ein wichtiger Weg, wie LLMs helfen, ist durch detaillierte Prüfungen von Smart Contracts. Werkzeuge wie AGIS, die Teil von AgentLayer sind, nutzen fortschrittliche LLMs wie GPT-4, Llama 3 und TrustLLM, um Code auf Sicherheitslücken, logische Fehler und Ineffizienzen zu scannen. Diese Modelle sind hervorragend darin, Schwachstellen zu erkennen, die Betrüger ausnutzen könnten. Sie können sogar komplexe, versteckte Probleme erkennen, die menschlichen Prüfern entgehen könnten, wodurch Smart Contracts wesentlich sicherer werden.
LLMs sind auch entscheidend dafür, Kontext zu verstehen und Inhalte in Echtzeit zu überprüfen. Wenn beispielsweise Chatbots mit Nutzern interagieren, können LLMs zwischen legitimen Anfragen und potenziell schädlichen unterscheiden. Wenn jemand versucht, einen Chatbot dazu zu bringen, sensible Informationen preiszugeben, kann das LLM die bösartige Absicht erkennen und entsprechend reagieren, um einen Sicherheitsbruch zu verhindern. Diese Echtzeitüberwachung stellt sicher, dass Chatbots nur sichere und angemessene Antworten geben, wodurch sensible Informationen weiter geschützt werden.
Bei der Integration von Chatbots mit Backend-Systemen helfen LLMs, intelligentere Entscheidungen über die Zugangskontrolle zu treffen. Sie können bewerten, ob eine Anfrage nach sensiblen Daten legitim ist, basierend auf vordefinierten Regeln, und so unbefugten Zugriff verhindern. Selbst wenn jemand versucht, eine Schwachstelle auszunutzen, stellt die sichere Integration durch LLMs sicher, dass kritische Backend-Daten geschützt bleiben.
LLMs spielen auch eine Rolle bei der Überprüfung externer Datenquellen. Sie können den Inhalt und die Herkunft von Daten außerhalb des Systems analysieren, um festzustellen, ob sie vertrauenswürdig sind. Das LLM kann riskante oder unzuverlässige Daten blockieren, bevor sie ins System gelangen, was die Wahrscheinlichkeit einer Kompromittierung reduziert.
In realen Anwendungen haben sich LLMs bei hochkarätigen Smart Contract-Prüfungswettbewerben als effektiv erwiesen. Beispielsweise identifizierte AGIS, ausgestattet mit LLMs, selbstständig 21 potenzielle Schwachstellen. Diese frühe Erkennung hilft, Betrug wie unbefugten Zugriff auf Smart Contracts oder die Manipulation von Vertragsbedingungen zu verhindern.
Wie schützt AgentLayer die Datenprivatsphäre und erfüllt Datenschutzvorschriften?
AgentLayer nutzt verschiedene Strategien und Technologien, um den Datenschutz sicherzustellen, insbesondere beim Umgang mit sensiblen Finanzinformationen.
Zunächst integriert die Plattform fortschrittliche Eingabevalidierungs- und Reinigungstools in ihre Chatbots. Diese Tools erkennen und blockieren bösartige Eingaben, die auf Finanzdaten abzielen könnten. Zum Beispiel, wenn jemand etwas Verdächtiges eingibt – wie Schlüsselwörter, die mit Betrug in Verbindung stehen – kann das System dies abfangen und verhindern, dass es verarbeitet wird.
AgentLayer unternimmt auch zusätzliche Schritte, um die Interaktionen der Chatbots mit Backend-Systemen abzusichern. Es verwendet strikte Zugangskontrollen, was bedeutet, dass Chatbots nur auf die Informationen zugreifen können, die sie für ihre Aufgaben benötigen. Zum Beispiel könnte ein Chatbot nur aggregierte Daten sehen, anstatt einzelner Transaktionen. Beim Abrufen von Daten aus externen Quellen überprüft das System sorgfältig den Ruf der Quelle, Sicherheitszertifikate und den Inhalt, um sicherzustellen, dass die Daten sicher sind. Dies hilft, das Eindringen bösartiger Daten zu verhindern.
Die Plattform setzt auch auf fortschrittliches Kontextverständnis und Inhaltsprüfmechanismen. Diese helfen den Chatbots, zwischen legitimen Finanzanfragen und potenziell schädlichen zu unterscheiden. Wenn ein Chatbot kurz davor ist, mit sensiblen Finanzinformationen zu antworten, überprüft das System die Antwort in Echtzeit, um sicherzustellen, dass keine kritischen Details offengelegt werden.
Was die Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie der DSGVO betrifft, nimmt AgentLayer dies sehr ernst. Die Plattform hat wahrscheinlich ein Team oder einen Prozess, der sicherstellt, dass ihre Praktiken alle notwendigen rechtlichen Anforderungen erfüllen. Regelmäßige Audits und Überprüfungen halten alles im Einklang mit den Vorschriften. Nutzer hast du auch die Kontrolle über deine Datenschutzeinstellungen, einschließlich der Möglichkeit, dich von bestimmten Datenerhebungsaktivitäten abzumelden oder die Löschung deiner Daten zu beantragen.
Wie nutzen KI-Agenten Predictive Analytics zur Risikoreduzierung?
Die KI-Agenten auf der AgentLayer-Plattform nutzen Predictive Analytics, um potenzielle finanzielle Risiken auf mehrere wesentliche Arten zu erkennen und zu managen. Sie beginnen mit detaillierten Prüfungen von Smart Contracts. Zum Beispiel untersucht AGIS, einer der KI-Agenten, den Code sorgfältig nach Schwachstellen wie Sicherheitslücken oder logischen Fehlern, die zu finanziellen Problemen führen könnten. Durch das frühzeitige Erkennen dieser Probleme hilft die Plattform, die Integrität finanzieller Transaktionen zu gewährleisten.
Eine weitere Möglichkeit, wie die Plattform nützliche Daten sammelt, sind ihre Chatbots, die mit Nutzern interagieren. Diese Chatbots können Bedenken oder Fragen im Zusammenhang mit Finanztransaktionen erkennen, und diese Informationen werden analysiert, um aufkommende Risiken zu identifizieren. Das System ist auch in der Lage, potenziell schädliche Eingaben während dieser Interaktionen zu erkennen, was hilft, Betrug im Vorfeld zu verhindern.
AgentLayer hört hier nicht auf – es greift auch auf externe Datenquellen zu, wie Finanzmarktdaten und Branchentrends. Dies hilft der Plattform, den breiteren Kontext zu verstehen, in dem Transaktionen stattfinden, und gibt ihr eine bessere Chance, Risiken vorherzusehen.
Technisch verwendet die Plattform fortschrittliche Sprachmodelle wie GPT-4 und TrustLLM, um die gesammelten Daten zu analysieren. Diese Modelle können Muster oder Anomalien identifizieren, die auf finanzielle Risiken hinweisen könnten. Zum Beispiel, wenn ein Chatbot-Gespräch Anzeichen von Verwirrung oder Besorgnis enthält, kann das System dies als potenzielles Problem kennzeichnen.
Die Plattform versteht auch den Kontext dieser Interaktionen gut. Sie kann zwischen legitimen Finanzanfragen und verdächtigen unterscheiden. Durch kontinuierliche Überwachung und Überprüfung der Chatbot-Ausgaben in Echtzeit kann sie potenzielle Risiken erkennen und angehen, bevor sie eskalieren.
Bei der Vorhersage spezifischer Risiken verwenden die KI-Agenten fortschrittliche Modelle, um Risikobewertungen für verschiedene Szenarien zu erstellen. Indem sie auf vergangenen Daten basieren, können sie die Wahrscheinlichkeit bestimmter Risiken vorhersagen, wie zum Beispiel die Chance, dass ein Smart Contract ausgenutzt wird. Dies ermöglicht es der Plattform, proaktive Schritte zu unternehmen, wie Nutzer zu benachrichtigen, die Sicherheit zu verstärken oder Vertragseinstellungen anzupassen, um die Exposition zu minimieren.
Wenn ein Risiko erkannt wird, kann die Plattform sofort handeln. Das kann das Senden von Warnungen an die betroffenen Parteien oder das Verstärken von Sicherheitsmaßnahmen wie strengeren Zugangskontrollen oder erhöhter Verschlüsselung beinhalten. Die Plattform unterstützt auch die kollaborative Prüfung, bei der erfahrene Prüfer zusammenarbeiten, um potenzielle Risiken zu überprüfen und zu lösen.
Abschließend überwacht AgentLayer ständig die Wirksamkeit dieser Maßnahmen und nutzt das Feedback, um seine Predictive Analytics zu verbessern. Durch das Lernen aus vergangenen Erfahrungen werden die KI-Agenten immer besser darin, Risiken in Zukunft zu erkennen und zu managen.
Wie arbeiten die AgentLink-Protokolle sicher und effizient mit Finanzdaten?
Die AgentLink-Protokolle stellen sicher, dass mehrere KI-Agenten effizient und sicher zusammenarbeiten können, besonders beim Umgang mit sensiblen Finanzdaten. Sie definieren, wie Informationen und Nachrichten im Netzwerk formatiert und übertragen werden, und optimieren den Prozess auch bei begrenzter Bandbreite. Das verringert die Wahrscheinlichkeit von Fehlern oder Unterbrechungen, die Finanzdaten gefährden könnten.
Die Plattform bietet ein strukturiertes Rahmenwerk für die Interaktion, was es den Agenten erleichtert, Wissen zu teilen, Informationen auszutauschen, Befehle zu senden und Ergebnisse abzurufen. Dieser gut organisierte Kommunikationsprozess minimiert das Risiko von Missverständnissen oder unbefugtem Zugriff, da die Agenten genau wissen, wo und wie sie bestimmte Informationen senden müssen.
AgentLink nutzt auch asynchronen Datenaustausch mit einer gemeinsamen Nachrichtenwarteschlange, die es Agenten ermöglicht, Nachrichten zu senden und zu empfangen, ohne dass eine sofortige Verarbeitung erforderlich ist. Das ist besonders vorteilhaft beim Umgang mit Finanzdaten, da es sicherstellt, dass, wenn ein Agent ein Problem hat oder angegriffen wird, dies die anderen nicht sofort betrifft. Die Nachrichtenwarteschlange kontrolliert auch den Informationsfluss, verhindert eine Überlastung des Systems und verringert Sicherheitsrisiken.
Zusätzlich schützt die Trennung des Kommunikationsprozesses von der unmittelbaren Verarbeitung vor Echtzeitangriffen. Wenn ein Angreifer versucht, die Verarbeitung von Finanznachrichten zu stören, kann die Warteschlange diese Nachrichten weiterhin speichern, bis das Problem behoben ist. Diese Trennung ermöglicht gründlichere Sicherheitsprüfungen von Nachrichten und erhöht die Gesamtsicherheit, wenn Agenten mit Finanzdaten arbeiten.
Wie trainierst du einen KI-Agenten für spezifische Finanzaufgaben?
Das Training eines KI-Agenten auf der AgentLayer-Plattform für spezifische Finanzaufgaben umfasst mehrere wichtige Phasen. Es beginnt mit der Datensammlung, bei der der Agent auf verschiedene Datentypen zugreift. Zum Beispiel kann er Smart Contract-Prüfungen analysieren, um Schwachstellen und potenzielle Risiken zu erkennen, indem er nach Sicherheitslücken, logischen Fehlern und Ineffizienzen sucht, die finanzielle Transaktionen beeinträchtigen könnten.
Interaktionen von Chatbots sind eine weitere wertvolle Datenquelle. Während Chatbots mit Nutzern interagieren, sammeln sie Daten über Finanzanfragen und -bedenken, was Einblicke in häufige Probleme und Nutzerbedürfnisse gibt. Zusätzlich kann der Agent externe Datenquellen integrieren, wie Finanzmarktdaten, wirtschaftliche Indikatoren und Branchentrends, um den breiteren Kontext der Finanzaufgaben besser zu verstehen.
Nach der Datensammlung folgt die Vorverarbeitung und Vorbereitung der Daten. Dies beinhaltet das Bereinigen der Daten, um Rauschen und irrelevante Informationen zu entfernen, wie das Filtern von bösartigen Eingaben oder falschen finanziellen Eingaben. Für sensible Finanzinformationen bleiben die Daten anonym, um die Privatsphäre der Nutzer zu schützen.
Als nächstes erfolgt die Modellauswahl und das initiale Training. Auf der AgentLayer-Plattform wählen Entwickler ein geeignetes Basismodell aus Optionen wie Mistral, Llama oder dem proprietären TrustLLM. Das initiale Training besteht darin, die vorverarbeiteten Daten in das Modell einzuspeisen und seine Parameter anzupassen, um Muster und Zusammenhänge innerhalb der Finanzdaten zu lernen.
Nach dem initialen Training durchläuft das Modell eine Feinabstimmung. Dieser Schritt nutzt spezifische Finanzdatensätze, die sich auf die angestrebte Aufgabe beziehen – zum Beispiel die Analyse von Finanzberichten – wodurch das Modell spezialisierter wird. Techniken wie Transfer Learning und Domänenanpassung machen das Modell effektiver für Finanzanwendungen, während fortschrittliche Methoden wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) und Wissensabgleich die Fähigkeit des Modells verbessern, komplexe Finanzdaten zu verarbeiten.
Schließlich ist die Leistungsbewertung entscheidend, um sicherzustellen, dass der Agent seine Ziele erreicht. Dies beinhaltet die Messung der Genauigkeit der Vorhersagen oder Ausgaben des Agenten, zum Beispiel wie gut er finanzielle Risiken vorhersagt oder Finanzdaten analysiert. Nutzerfeedback hilft zu verstehen, wie der Agent in realen Anwendungen funktioniert, einschließlich Bewertungen und Verbesserungsvorschlägen. Real-World-Tests werden ebenfalls durchgeführt, indem der Agent in tatsächlichen finanziellen Szenarien oder kontrollierten Umgebungen eingesetzt wird, um reale Transaktionen und Aufgaben zu simulieren und sicherzustellen, dass er außerhalb der Trainingsumgebung effektiv arbeitet.
Wie stellst du sicher, dass die KI-Agenten globale Finanzvorschriften einhalten?
AgentLayer unternimmt mehrere Schritte, um sicherzustellen, dass seine KI-Agenten globale Finanzvorschriften und -standards einhalten. Zunächst verwendet die Plattform Eingabevalidierungs- und Datenreinigungstools in ihren Chatbots, um bösartige Eingaben zu blockieren und sensible Finanzinformationen zu anonymisieren. Dies hilft, die Privatsphäre der Nutzer zu schützen und sicherzustellen, dass die Handhabung persönlicher und finanzieller Daten den gesetzlichen Anforderungen entspricht. Zusätzlich integriert AgentLayer Backend-Systeme mit strikten Zugangskontrollen und Rollenmanagement, die den Zugriff auf sensible Finanzdaten einschränken und so die Einhaltung von Datensicherheitsvorschriften gewährleisten.
Audits und Überwachungen sind ebenfalls zentrale Bestandteile der Compliance-Strategie von AgentLayer. KI-Agenten wie AGIS führen gründliche Smart Contract-Prüfungen durch, um Schwachstellen zu erkennen, die finanzielle Transaktionen beeinträchtigen könnten. Durch die Sicherung dieser Operationen stimmt AgentLayer mit den regulatorischen Standards überein, die Finanzsysteme regeln. Die Plattform setzt auch auf Inhaltsverständnis- und Prüfmechanismen innerhalb ihrer Chatbots, um Antworten zu überwachen und zu filtern, was die Offenlegung sensibler Informationen verhindert und den Datenschutzvorschriften entspricht.
Um mit Änderungen in globalen Vorschriften Schritt zu halten, hat AgentLayer wahrscheinlich ein dediziertes Team oder einen Prozess, der kontinuierlich regulatorische Updates überwacht. Dies könnte beinhalten, dass man sich für Branchennewsletter anmeldet, an regulatorischen Foren teilnimmt und mit rechtlichen und finanziellen Experten zusammenarbeitet, um über neue oder aufkommende Standards informiert zu bleiben. Regelmäßige Überprüfungen dieser regulatorischen Änderungen helfen der Plattform, deren Auswirkungen zu bewerten und sicherzustellen, dass ihre KI-Agenten weiterhin konform bleiben.
Die Plattform ist so konzipiert, dass sie flexibel ist und schnell auf neue regulatorische Anforderungen reagieren kann. Das bedeutet, dass AgentLayer seine KI-Agenten und Systeme bei Bedarf leicht aktualisieren kann, zum Beispiel durch die Verbesserung von Verschlüsselungsstandards oder die Verstärkung von Zugangskontrollen als Reaktion auf neue Vorschriften.
Zusammenarbeit ist ein weiterer wichtiger Aspekt des Ansatzes von AgentLayer. Die Plattform arbeitet mit Regulierungsbehörden, Branchenverbänden und akademischen Institutionen zusammen, um Einblicke in die neuesten Trends und Best Practices zu erhalten. Dieser proaktive Ansatz hilft AgentLayer, regulatorische Änderungen vorauszusehen und seine Operationen entsprechend anzupassen. Die Plattform sucht auch fachkundigen Rat von Rechts- und Finanzexperten, um eine kontinuierliche Compliance sicherzustellen, was regelmäßige Audits und Überprüfungen durch externe Experten beinhalten kann.
Neue Funktionen und Updates von AgentLayer
AgentLayer führt wichtige Updates auf seiner Plattform durch. Am 10. September wurde die Staking-Funktion für AGENT-Token und APGN-Yields gestartet, die es Investoren ermöglicht, erhebliche Renditen zu erzielen. Da nur noch eine Woche bis zum Token Generation Event (TGE) verbleibt, werden Investoren aufgefordert, die Staking-Möglichkeit zu nutzen.
Wir bereiten uns auch auf die Listung des nativen Tokens von AgentLayer an wichtigen Kryptowährungsbörsen wie Gate.io, BingX, Uniswap und Aerodrome vor. Die Listung ist für den 18. September 2024 um 19:00 Uhr Singapur-Zeit geplant und wird die Handelsmöglichkeiten für Investoren erweitern und das finanzielle Ökosystem verbessern.
AgentLayer verbessert auch den Einsatz großer Sprachmodelle (LLMs) wie TrustLLM, um komplexe Betrügereien und ungewöhnliche Muster in Finanzdaten besser zu erkennen. Durch die Arbeit mit vielfältigeren Datensätzen und den Einsatz fortschrittlicher Techniken zielt die Plattform darauf ab, neue Arten von Betrügereien zu erkennen.
Die Plattform verbessert ihre Risikoanalyse-Tools, indem sie maschinelles Lernen einsetzt, um vergangene Daten und Markttrends zu untersuchen, was hilft, Bedrohungen frühzeitig zu identifizieren. Sie wird auch finanzielle Aktivitäten in Echtzeit überwachen, um verdächtiges Verhalten wie ungewöhnliche Transaktionsmuster zu erkennen.
Im Sicherheitsbereich erforscht AgentLayer fortschrittliche Verschlüsselungstechnologien, einschließlich quantenresistenter Methoden, um Finanzdaten besser zu schützen. Multi-Faktor- und biometrische Authentifizierung werden ebenfalls eingeführt, um die Sicherheit für Nutzer zu erhöhen.
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