에이전트 레이어(AgentLayer)는 고급 AI와 블록체인 통합을 통해 금융 애플리케이션의 보안과 기능을 향상시키는 혁신적인 플랫폼입니다. 이 플랫폼의 핵심인 AgentOS는 안전한 데이터 관리, 다중 에이전트 협업 및 원활한 통신을 가능하게 하여 금융 작업을 효율적이고 보호되게 합니다.
데이터 암호화, 접근 제어 및 적극적인 취약점 탐지와 같은 기능을 갖춘 AgentLayer는 현대 금융의 요구를 충족하며 민감한 정보를 보호합니다. BeInCrypto는 AgentLayer 팀과 AI와 블록체인을 사용하여 금융 기술의 실제 문제를 해결하는 방법에 대해 대화를 나누었습니다. 허풍은 없고, 무엇이 효과적인지, 무엇이 그렇지 않은지, 그리고 업계가 어디로 향하고 있는지에 대한 심층 분석입니다.
AgentOS가 금융 애플리케이션의 보안과 기능을 어떻게 향상시키는지, 금융 작업을 안전하고 효율적으로 유지하기 위해 어떤 특별한 기능이나 방법을 사용하는지 자세히 설명해 주시겠습니까?
AgentOS는 금융 애플리케이션을 안전하고 효율적으로 만듭니다. 전송 및 저장 중 데이터를 암호화하여 거래 내역, 원장 상태, 스마트 계약과 같은 중요 정보를 안전하게 보호합니다.
AgentOS는 블록체인 기술을 활용하여 데이터를 분산시키고 보호하며, 누구도 데이터를 변경하거나 조작할 수 없도록 합니다. 시스템은 또한 미세 조정된 권한 관리를 통해 데이터에 접근하고 수정할 수 있는 사람을 제어합니다. 이는 오직 승인된 에이전트만 변경을 할 수 있게 하여 전반적인 보안을 강화합니다.
AgentOS는 네트워크 내에서 운영되는 노드(연결 지점)를 규제함으로써 네트워크를 관리합니다. 이러한 노드는 블록체인에 등록되며, 운영자는 소유한 각 인스턴스에 대해 보증금을 잠가야 합니다. 만약 어떤 노드가 악의적으로 행동하면, 사기 방지 메커니즘이 나쁜 행위자에게 벌금을 부과하여 네트워크의 무결성을 유지하는 데 도움이 됩니다. 개발 팀은 또한 형식 검증 및 정적 코드 스캐닝과 같은 도구를 사용하여 시스템 코드의 취약점을 사전에 감지하고 수정합니다.
기능 측면에서 AgentOS는 AgentLink 프로토콜을 통해 다중 에이전트 협업을 지원합니다. 이를 통해 다양한 에이전트가 소통하고 협력하며 인센티브를 공유할 수 있어 금융 애플리케이션에서 의사 결정과 효율성이 향상됩니다. 시스템은 또한 그 분산되고 투명한 특성을 활용하여 블록체인 기술과 통합됩니다.
개발자가 에이전트를 생성할 때, MoE 접근 방식을 기반으로 하는 독점적인 TrustLLM 모델을 포함한 다양한 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 이 모델은 성능, 보안 및 멀티모달 생성 기능을 향상시켜 금융 애플리케이션에 이상적입니다. AgentOS는 또한 서비스 등록 및 관리를 용이하게 하여 개발자가 비즈니스 요구에 따라 에이전트를 배포하고 지정된 권한으로 블록체인에 등록할 수 있습니다.
시스템의 라우팅 프로토콜은 모든 에이전트가 함께 효과적으로 작동할 수 있도록 보장하여 복잡한 작업을 완료하는 데 협력하고 소통할 수 있게 합니다. 이는 금융 애플리케이션의 전반적인 성능과 유연성을 향상시킵니다.
AgentLink 프로토콜이 AI 에이전트들이 소통하고 거래를 안전하게 처리하는 데 어떻게 도움이 되며, 이러한 상호작용을 안전하고 비공개로 유지하기 위해 어떤 구체적인 보안 조치를 취합니까?
AgentLink 프로토콜은 AI 에이전트 간의 안전한 소통과 거래를 보장하는 몇 가지 주요 메커니즘을 사용합니다.
AgentLink는 네트워크 전반에 걸쳐 정보가 어떻게 조직되고 공유되는지 정의합니다. 이 구조는 제한된 대역폭에서도 효율적인 데이터 전송을 보장하여 오류나 중단을 줄입니다. 메시지를 단순화하고 예측 가능하게 함으로써 AgentLink는 AI 에이전트 간의 통신 신뢰성을 향상시킵니다.
이러한 상호작용을 조직하기 위해 AgentLink는 AgentNetwork 계층 내에서 구조화된 프레임워크를 제공합니다. 이 프레임워크는 에이전트가 지식을 공유하고 정보를 교환하며 명령을 보내고 결과를 검색하는 방법을 명확하게 규정하는 명확한 통신 프로토콜을 제시합니다. 이러한 구조화된 접근 방식은 통신을 간소화할 뿐만 아니라 오해나 무단 접근의 위험을 최소화하여 보안을 강화합니다. 에이전트는 항상 특정 유형의 정보를 어디로 어떻게 보내야 하는지 알고 있어 취약점을 줄입니다.
AgentLink는 공유 메시지 큐를 통해 비동기 데이터 교환도 포함합니다. 이 큐는 버퍼 역할을 하여 에이전트가 즉각적인 처리 없이 메시지를 보내고 받을 수 있게 합니다. 이 설정은 중요한 보안 이점을 제공합니다: 한 에이전트가 문제에 직면하거나 공격을 받더라도 즉시 다른 에이전트에게 영향을 주지 않습니다. 또한 메시지를 통제된 방식으로 처리하여 시스템을 압도할 위험을 줄이고 취약점을 방지합니다.
통신을 더욱 안전하게 하기 위해 AgentLink는 메시지를 적절하게 형식화하고 라우팅합니다. 표준화된 형식은 악의적이거나 잘못된 메시지를 감지하고 필터링하는 데 도움이 되며, 명확한 라우팅 시스템은 메시지가 무단 당사자에 의해 가로채지 않고 올바른 수신자에게 도달하도록 보장합니다.
공유 메시지 큐와 같은 미들웨어는 신뢰성을 더하는 또 다른 계층입니다. 이는 메시지를 안전하게 보관하는 공간으로 작용하여 전송 중 데이터 손실이나 손상을 방지합니다. 엄격한 접근 제어와 암호화는 큐에서의 보안을 강화하여 오직 승인된 에이전트만이 접근하고 메시지를 비밀로 유지할 수 있게 합니다.
마지막으로, 통신 프로세스를 실시간 처리와 분리함으로써 메시지 처리를 즉각적으로 공격하는 것을 방지합니다. 공격이 발생하면, 큐는 문제가 해결될 때까지 메시지를 저장합니다.
AI 에이전트가 보안 침해를 성공적으로 감지하고 방지할 수 있는 실제 예를 제공해 주시겠습니까?
AGIS 에이전트는 블록체인 세계에서 보안 침해를 감지하고 방지하는 데 매우 효과적임이 입증된 훌륭한 예입니다. AGIS는 스마트 계약의 코드를 스캔하여 잠재적인 취약점을 감사하는 AI 기반 도구입니다. 인상적으로, AGIS는 전면 배포 전에 스스로 21개의 취약점을 식별하여 그 힘과 효과를 입증했습니다.
AGIS는 스마트 계약 코드를 깊이 파고드는 데 특별히 구축된 고급 AI 모델, 예를 들어 독점적인 TrustLLM을 사용합니다. 이 모델은 보안 결함이나 논리적 오류와 같은 문제의 징후를 찾기 위해 코드를 스캔합니다. AGIS는 이러한 잠재적 문제를 지속적으로 스캔하고 검증하는 상세한 과정을 거쳐 거짓 경보의 가능성을 줄이고 가장 까다로운 문제조차 잡아냅니다. 최근 경쟁에서 AGIS는 이러한 취약점을 찾을 뿐만 아니라 상당한 상을 수상하여 그 뛰어난 능력을 강조했습니다.
시스템이 위협을 감지하면, AGIS는 감사를 위해 협력적 접근 방식을 취합니다. 사용자는 작업을 생성하고 보상과 마감 기한과 같은 매개변수를 설정할 수 있어 다양한 관점을 가진 감사인을 유치할 수 있습니다. 이 감사인들은 문제에 대해 논의하고 합의하여 철저한 검토를 보장합니다. 모든 사람이 정직하게 행동하도록 하기 위해 AGIS는 자체 토큰 $AGIS를 사용하는 스테이킹 시스템을 사용합니다. 감사인들은 참여하기 위해 이 토큰을 스테이크해야 하며, 실수를 하면 스테이크를 잃을 위험이 있어 신중하고 정확한 작업을 장려합니다.
AGIS는 또한 감사인과 검증자의 평판을 추적하여 잘하는 이들에게 보상하고 그렇지 않은 이들에게 벌을 줍니다. 만약 발견 사항에 대해 의견이 엇갈리면, AGIS는 필요한 경우 제3자 중재자를 포함할 수 있는 분쟁 해결 절차를 가지고 있습니다.
전반적으로, AGIS는 블록체인 보안을 위한 매우 신뢰할 수 있는 “지능적인 수호자”로서, 잠재적 위협을 앞서 나가기 위해 지속적으로 학습하고 개선합니다. AGIS는 AgentLayer 테스트넷에서 다른 AI 에이전트와 협력하여 Web3 보안의 가능성을 넓히고 있습니다. 앞으로 AGIS는 감사 기술을 더욱 정제하고 기능을 확장할 것입니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 에이전트레이어 시스템에서 사기를 탐지하고 보안을 강화하는 데 어떻게 도움이 됩니까? LLM이 특히 효과적이었던 예를 들어주실 수 있나요?
대규모 언어 모델은 코드를 철저히 분석하고 상호작용을 모니터링함으로써 에이전트레이어 생태계 내의 보안 강화와 사기 탐지에 중요한 역할을 합니다.
LLM이 도움을 주는 주요 방법 중 하나는 스마트 계약의 상세한 감사를 수행하는 것입니다. 에이전트레이어의 일부인 AGIS와 같은 도구는 GPT-4, Llama 3, TrustLLM과 같은 고급 LLM을 사용하여 보안 결함, 논리적 오류 및 비효율성을 검사합니다. 이 모델들은 사기꾼이 이용할 수 있는 취약점을 탁월하게 감지합니다. 심지어 인간 감사자가 놓칠 수 있는 복잡하고 숨겨진 문제까지 잡아내어 스마트 계약을 훨씬 더 안전하게 만듭니다.
LLM은 또한 맥락을 이해하고 실시간으로 내용을 검토하는 데 중요합니다. 예를 들어, 챗봇이 사용자와 상호작용할 때, LLM은 합법적인 요청과 잠재적으로 해로운 요청을 구분할 수 있습니다. 누군가가 챗봇을 조작하여 민감한 정보를 공개하려고 시도한다면, LLM은 악의적인 의도를 감지하고 적절히 대응하여 보안 침해를 방지합니다. 이 실시간 모니터링은 챗봇이 안전하고 적절한 응답만 제공하도록 하여 민감한 정보를 추가로 보호합니다.
챗봇을 백엔드 시스템과 통합할 때, LLM은 접근 제어에 대해 더 현명한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. 사전에 정의된 규칙에 따라 데이터에 대한 요청이 합법인지 평가하여 무단 접근을 방지합니다. 누군가 취약점을 이용하려고 해도 LLM이 관리하는 보안 통합은 중요한 백엔드 데이터가 보호되도록 합니다.
LLM은 외부 데이터 소스의 검증에도 역할을 합니다. 시스템 외부에서 오는 데이터의 내용과 출처를 분석하여 신뢰할 수 있는지 판단합니다. LLM은 위험하거나 믿을 수 없는 데이터가 시스템에 들어오는 것을 차단하여 시스템을 위협할 가능성을 줄입니다.
실제 응용 프로그램 측면에서, LLM은 고위급 스마트 계약 감사 경쟁에서 그 효과를 입증했습니다. 예를 들어, LLM을 장착한 AGIS는 스스로 21개의 잠재적 취약점을 식별했습니다. 이러한 조기 탐지는 스마트 계약에 대한 무단 접근이나 계약 조건의 조작과 같은 사기를 방지하는 데 도움이 됩니다.
에이전트레이어는 데이터 개인 정보를 보호하기 위해 어떤 전략과 기술을 사용합니까? 특히 민감한 재정 정보를 다룰 때, 플랫폼의 데이터 보호 규정 준수 접근 방식과 사용된 암호화 표준에 대해 설명해 주실 수 있나요?
에이전트레이어는 민감한 재정 정보를 다룰 때 데이터 개인 정보를 보장하기 위해 다양한 전략과 기술을 사용합니다.
처음으로, 플랫폼은 챗봇에 고급 입력 검증 및 클리닝 도구를 통합합니다. 이 도구들은 재정 데이터를 대상으로 할 수 있는 악의적인 프롬프트를 식별하고 차단합니다. 예를 들어, 누군가 사기와 관련된 키워드와 같은 의심스러운 내용을 입력하면 시스템이 이를 캐치하여 처리되지 않도록 할 수 있습니다.
에이전트레이어는 챗봇이 백엔드 시스템과 상호작용하는 방식을 보안하는 추가 조치를 취합니다. 엄격한 접근 제어를 사용하여 챗봇이 작업에 필요한 정보만 접근할 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇은 개별 거래가 아닌 집계된 데이터만 볼 수 있습니다. 외부 소스에서 데이터를 가져올 때, 시스템은 소스의 평판, 보안 인증서 및 내용을 신중하게 검토하여 안전한지 확인합니다. 이는 악의적인 데이터가 몰래 들어오는 것을 방지하는 데 도움이 됩니다.
플랫폼은 또한 고급 맥락 이해 및 내용 검토 메커니즘을 사용합니다. 이러한 도구는 챗봇이 합법적인 재정 요청과 해로울 수 있는 요청을 구분하는 데 도움을 줍니다. 챗봇이 민감한 재정 정보로 응답하려고 할 때, 시스템은 실시간으로 응답을 검토하여 중요한 세부 정보가 노출되지 않도록 합니다.
GDPR과 같은 데이터 보호 규정 준수와 관련하여, 에이전트레이어는 이를 매우 진지하게 받아들입니다. 플랫폼은 아마도 모든 필요한 법적 요구 사항을 충족하는지 확인하기 위해 전담 팀이나 프로세스를 가지고 있을 것입니다. 정기적인 감사 및 검토는 모든 것이 규정에 부합하도록 유지합니다. 사용자는 데이터 개인 정보 설정을 제어할 수 있으며, 특정 데이터 수집 활동에서 탈퇴하거나 데이터 삭제를 요청할 수 있습니다.
에이전트레이어 플랫폼의 AI 에이전트는 예측 분석을 사용하여 재정 위험을 어떻게 식별하고 줄입니까? 이러한 위험을 예측하고 해결하기 위해 어떤 유형의 데이터와 분석 방법을 사용합니까?
에이전트레이어 플랫폼의 AI 에이전트는 몇 가지 주요 방법으로 잠재적인 재정 위험을 감지하고 관리하기 위해 예측 분석을 사용합니다. 그들은 스마트 계약의 상세한 감사를 수행함으로써 시작합니다. 예를 들어, AI 에이전트 중 하나인 AGIS는 보안 결함이나 논리적 오류와 같은 취약점을 찾기 위해 코드를 주의 깊게 검토합니다. 이러한 문제를 조기에 발견함으로써 플랫폼은 재정 거래의 무결성을 보장하는 데 도움을 줍니다.
플랫폼은 사용자와 상호작용하는 챗봇을 통해 유용한 데이터를 수집하는 또 다른 방법입니다. 이 챗봇은 재정 거래와 관련된 우려나 질문을 포착할 수 있으며, 이 정보는 신흥 위험을 감지하기 위해 분석됩니다. 시스템은 이러한 상호작용 중에 잠재적으로 해로운 프롬프트를 감지할 수도 있어 사기가 발생하기 전에 방지하는 데 도움이 됩니다.
에이전트레이어는 여기서 멈추지 않습니다. 금융 시장 데이터 및 업계 동향과 같은 외부 데이터 소스를 활용합니다. 이를 통해 플랫폼은 거래가 이루어지는 더 넓은 맥락을 이해할 수 있어 위험을 예측할 가능성을 높입니다.
기술적 측면에서, 플랫폼은 GPT-4 및 TrustLLM과 같은 고급 언어 모델을 사용하여 수집한 데이터를 분석합니다. 이 모델들은 재정 위험을 나타낼 수 있는 패턴이나 이상을 식별할 수 있습니다. 예를 들어, 챗봇 대화에 혼란이나 우려의 징후가 포함되어 있다면, 시스템은 이를 잠재적인 문제로 표시할 수 있습니다.
플랫폼은 이러한 상호작용의 맥락을 잘 이해합니다. 그것은 합법적인 재정 요청과 의심스러울 수 있는 요청을 구분할 수 있습니다. 챗봇 출력을 실시간으로 지속적으로 모니터링하고 검토함으로써, 그것은 잠재적인 위험을 에스컬레이션하기 전에 포착하고 해결할 수 있습니다.
특정 위험을 예측할 때, AI 에이전트는 다양한 시나리오에 위험 점수를 할당하는 정교한 모델을 사용합니다. 과거 데이터를 살펴봄으로써, 그들은 스마트 계약이 이용될 가능성과 같은 특정 위험의 발생 가능성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 플랫폼은 사용자에게 알리거나 보안을 강화하거나 계약 설정을 조정하여 노출을 최소화하는 등의 선제적 조치를 취할 수 있습니다.
위험이 감지되면 플랫폼은 즉시 조치를 취할 수 있습니다. 이는 관련 당사자에게 경고를 보내거나 접근 제어 강화 또는 암호화 증가와 같은 보안 조치를 강화하는 것을 포함할 수 있습니다. 플랫폼은 또한 경험 많은 감사자들이 함께 협력하여 잠재적 위험을 검토하고 해결할 수 있는 협력 감사를 지원합니다.
마지막으로, 에이전트레이어는 이러한 조치의 효과를 지속적으로 모니터링하고 피드백을 사용하여 예측 분석을 개선합니다. 과거 경험에서 배움으로써, AI 에이전트는 미래에 위험을 감지하고 관리하는 데 더욱 능숙해집니다.
에이전트링크 프로토콜은 AI 에이전트가 재정 데이터를 안전하고 효율적으로 처리할 때 서로 협력하는 데 어떻게 도움이 됩니까? 데이터 유출을 방지하고 원활한 데이터 관리를 보장하기 위해 어떤 주요 보안 조치가 있습니까?
AgentLink 프로토콜은 여러 AI 에이전트가 효율적이고 안전하게 협력할 수 있도록 보장합니다. 특히 민감한 금융 데이터를 관리할 때 중요합니다. 정보와 메시지가 네트워크를 통해 어떻게 형식화되고 전송되는지 정의하여 대역폭이 제한된 조건에서도 과정을 최적화합니다. 이는 금융 데이터를 손상시킬 수 있는 오류나 중단 가능성을 줄입니다.
이 플랫폼은 상호작용을 위한 구조화된 프레임워크를 제공하여 에이전트가 지식을 공유하고 정보를 교환하며 명령을 보내고 결과를 검색하기 쉽게 합니다. 이러한 잘 조직된 커뮤니케이션 과정은 오해나 무단 접근의 위험을 최소화하는 데 도움이 됩니다. 에이전트는 특정 유형의 정보를 어디로 어떻게 보내야 하는지 정확히 알고 있습니다.
AgentLink는 비동기 데이터 교환도 사용합니다. 공유 메시지 큐를 통해 에이전트가 즉각적인 처리 없이 메시지를 보내고 받을 수 있습니다. 이는 금융 데이터를 관리할 때 특히 유익합니다. 한 에이전트가 문제에 직면하거나 공격을 받더라도 다른 에이전트에게 영향을 주지 않습니다. 메시지 큐는 정보 흐름을 제어하여 시스템 과부하를 방지하고 보안 위험을 줄입니다.
또한, 커뮤니케이션 과정을 즉각적인 처리로부터 분리함으로써 실시간 공격으로부터 보호하는 데 도움이 됩니다. 공격자가 금융 메시지 처리를 방해하려고 시도하더라도 큐는 이러한 메시지를 문제가 해결될 때까지 보관하고 저장할 수 있습니다. 이러한 분리는 메시지에 대한 보다 철저한 보안 검사를 허용하여 에이전트가 금융 데이터를 처리할 때 전반적인 보안을 강화합니다.
AgentLayer 플랫폼에서 특정 금융 작업을 위해 AI 에이전트를 훈련하는 단계를 설명해 주시겠습니까? 데이터 수집부터 모델 조정까지 주요 단계는 무엇이며 에이전트의 성능은 어떻게 측정합니까?
AgentLayer 플랫폼에서 특정 금융 작업을 처리하기 위해 AI 에이전트를 훈련하는 것은 여러 주요 단계를 포함합니다. 데이터 획득으로 시작하여 에이전트는 다양한 유형의 데이터에 접근합니다. 예를 들어, 스마트 계약 감사를 분석하여 보안 결함, 논리적 오류 및 금융 거래에 영향을 미칠 수 있는 비효율을 찾아 취약성과 잠재적 위험을 감지할 수 있습니다.
챗봇 상호작용도 중요한 데이터 소스입니다. 챗봇이 사용자와 상호작용하면서 금융 문의 및 관심사에 대한 데이터를 수집하여 일반적인 문제와 사용자의 필요에 대한 통찰력을 제공합니다. 또한 에이전트는 금융 시장 데이터, 경제 지표 및 업계 동향과 같은 외부 데이터 소스를 통합하여 금융 작업의 더 넓은 맥락을 더 잘 이해할 수 있습니다.
데이터 수집이 완료되면 전처리 및 준비 과정을 거칩니다. 이는 데이터를 정리하여 잡음과 관련 없는 정보를 제거하는 작업을 포함합니다. 예를 들어, 악의적인 프롬프트나 잘못된 금융 입력을 필터링합니다. 민감한 금융 정보의 경우 사용자의 개인 정보 보호를 위해 데이터를 익명으로 유지합니다.
다음은 모델 선택 및 초기 훈련입니다. AgentLayer 플랫폼에서 개발자는 Mistral, Llama 또는 독점적인 TrustLLM과 같은 적절한 기본 모델을 선택합니다. 초기 훈련은 전처리된 데이터를 모델에 입력하고 금융 데이터 내의 패턴과 관계를 학습하도록 매개변수를 조정하는 작업을 포함합니다.
초기 훈련 후 모델은 미세 조정을 거칩니다. 이 단계는 금융 명세서 분석과 같은 특정 작업과 관련된 금융 데이터셋을 사용하여 모델을 더 전문화하게 합니다. 전이 학습 및 도메인 적응과 같은 기법을 사용하여 모델을 금융 애플리케이션에 더 효과적으로 만들며, 검색 증강 생성(RAG) 기술 및 지식 매칭과 같은 고급 방법은 모델이 복잡한 금융 데이터를 처리할 수 있도록 강화합니다.
마지막으로, 성능 평가는 에이전트가 목표를 달성하는지 확인하는 데 중요합니다. 이는 에이전트의 예측 또는 출력의 정확성을 측정하는 작업을 포함합니다. 예를 들어, 금융 위험을 얼마나 잘 예측하거나 금융 데이터를 분석하는지 평가합니다. 사용자 피드백은 실제 애플리케이션에서 에이전트의 성능을 이해하는 데 도움이 됩니다. 평가 및 개선 제안을 포함합니다. 실제 금융 시나리오나 제어된 환경에서 에이전트를 적용하여 실제 거래 및 작업을 시뮬레이션함으로써 훈련 환경 외부에서 효과적으로 수행되는지 확인합니다.
AgentLayer는 AI 에이전트가 글로벌 금융 규제 및 기준을 준수하도록 어떻게 보장합니까? 변경되는 규제에 대응하여 업데이트를 유지하기 위한 프로세스는 무엇입니까?
AgentLayer는 AI 에이전트가 글로벌 금융 규제 및 기준을 준수하도록 여러 단계를 수행합니다. 우선, 플랫폼은 챗봇의 입력 유효성 검사 및 데이터 정리 도구를 사용하여 악의적인 프롬프트를 차단하고 민감한 금융 정보를 익명화합니다. 이는 사용자 개인 정보를 보호하고 개인 및 금융 데이터 처리가 규제 요건을 충족하도록 보장합니다. 또한, AgentLayer는 엄격한 접근 제어 및 역할 관리를 사용하여 백엔드 시스템과 통합하여 민감한 금융 데이터에 대한 접근을 제한합니다. 이는 데이터 보안 규정 준수를 보장합니다.
감사 및 모니터링도 AgentLayer의 준수 전략의 핵심 구성 요소입니다. AI 에이전트인 AGIS는 금융 거래에 영향을 미칠 수 있는 취약점을 감지하기 위해 철저한 스마트 계약 감사를 수행합니다. 이러한 작업을 보안하면 AgentLayer는 금융 시스템을 관리하는 규제 기준에 부합합니다. 플랫폼은 또한 챗봇 내에서 콘텐츠 이해 및 검토 메커니즘을 사용하여 응답을 모니터링하고 필터링하여 민감한 정보의 유출을 방지하고 데이터 보호 규정을 준수합니다.
글로벌 규제 변화에 대응하기 위해 AgentLayer는 규제 업데이트를 지속적으로 모니터링하는 전담 팀 또는 프로세스를 가질 가능성이 높습니다. 이는 업계 뉴스레터 구독, 규제 포럼 참여 및 법률 및 금융 전문가와 협력을 포함할 수 있습니다. 이러한 규제 변경의 정기적인 검토는 플랫폼이 그 영향을 평가하고 AI 에이전트가 계속해서 준수하도록 보장하는 데 도움이 됩니다.
플랫폼은 새로운 규제 요건에 빠르게 적응할 수 있도록 유연하게 설계되었습니다. 이는 AgentLayer가 필요에 따라 AI 에이전트와 시스템을 쉽게 업데이트할 수 있음을 의미합니다. 예를 들어, 새로운 규제에 대응하여 암호화 표준을 강화하거나 접근 제어를 강화할 수 있습니다.
협력도 AgentLayer 접근 방식의 중요한 측면입니다. 플랫폼은 규제 기관, 업계 협회 및 학계 기관과 협력하여 최신 동향 및 모범 사례에 대한 통찰력을 얻습니다. 이러한 선제적 접근 방식은 AgentLayer가 규제 변경을 예상하고 그에 따라 운영을 조정하는 데 도움이 됩니다. 플랫폼은 또한 법률 및 금융 전문가의 조언을 구하여 지속적인 준수를 보장합니다. 이는 외부 전문가에 의한 정기적인 감사 및 검토를 포함할 수 있습니다.
AgentLayer의 새로운 기능이나 업데이트에 대해 공유해 주실 수 있습니까? 이러한 변경 사항이 플랫폼이 신흥 위협을 더 잘 처리하는 데 어떻게 도움이 됩니까?
AgentLayer는 플랫폼 전반에 걸쳐 주요 업데이트를 진행하고 있습니다. 9월 10일에는 AGENT 토큰 스테이킹 기능과 APGN 수익이 출시되어 투자자들이 상당한 수익을 얻을 수 있습니다. 토큰 생성 이벤트(TGE)가 일주일 남았기 때문에 투자자들은 스테이킹 기회를 활용하도록 권장됩니다.
또한, 우리는 AgentLayer의 네이티브 토큰 상장을 준비하고 있습니다. 주요 암호화폐 거래소인 Gate.io, BingX, Uniswap 및 Aerodrome에서 상장될 예정입니다. 2024년 9월 18일 19:00 싱가포르 시간에 설정된 상장은 투자자들에게 거래 기회를 늘리고 금융 생태계를 강화할 것입니다.
AgentLayer는 또한 TrustLLM과 같은 대규모 언어 모델(LLM) 사용을 업그레이드하여 복잡한 사기 및 이례적인 패턴을 더 잘 감지합니다. 더 다양한 데이터셋을 사용하고 고급 기술을 적용함으로써 플랫폼은 새로운 유형의 사기를 적발하려고 합니다.
이 플랫폼은 위험 분석 도구를 개선하고 있습니다. 기계 학습을 사용하여 과거 데이터와 시장 동향을 연구하여 위협을 조기에 식별하는 데 도움이 됩니다. 또한 실시간으로 금융 활동을 모니터링하여 이상 거래 패턴과 같은 의심스러운 행동을 포착합니다.
보안 측면에서 AgentLayer는 금융 데이터를 더 잘 보호하기 위해 양자 내성 방법을 포함한 고급 암호화 기술을 탐구하고 있습니다. 다중 요소 및 생체 인증도 도입될 예정이어서 사용자의 보안을 강화합니다.
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아울러, 일부 콘텐츠는 영어판 비인크립토 기사를 AI 번역한 기사입니다.
