에이전트레이어(AgentLayer)는 고급 AI와 블록체인 통합을 통해 금융 애플리케이션의 보안과 기능을 강화하는 혁신적인 플랫폼입니다. 플랫폼의 핵심인 에이전트OS는 안전한 데이터 관리, 다중 에이전트 협업, 원활한 커뮤니케이션을 지원하며 금융 운영이 효율적이고 안전하게끔 이뤄지게 돕습니다.
데이터 암호화, 액세스 제어, 사전 취약성 감지 등의 기능을 갖춘 에이전트 레이어는 현대 금융의 요구 사항을 충족시키면서 동시에 민감한 정보를 보호합니다. 비인크립토는 에이전트레이어 팀과 함께 AI와 블록체인을 사용하여 금융 기술의 실제 문제를 해결하는 방법에 대해 이야기를 나눴습니다. 불필요하고 장황한 설명 없이 에이전트 레이어가 어떻게 작동하는지, 문제점이 무엇인지, 최근 업계가 향하는 방향은 어디인지에 대해 자세히 알아봅시다.
핵심 운영 체제인 에이전트OS(AgentOS)가 금융 애플리케이션의 보안과 기능을 어떻게 향상시키는지 자세히 설명해 주시겠어요? 금융 운영을 안전하고 효율적으로 유지하기 위해 어떤 특별한 기능이나 방법이 있나요?
AgentOS는 금융 애플리케이션을 더 안전하고 효율적으로 만들 수 있습니다. 전송 및 저장 중에 데이터를 암호화하여 민감한 데이터를 보호하고 거래 내역, 원장 상태, 스마트 계약과 같은 중요한 정보를 안전하게 유지하는데 사용하지요.
에이전트OS는 블록체인 기술을 통해 데이터를 분산하고 보호하므로 누구도 데이터를 변경하거나 조작할 수 없습니다. 또한 세밀한 권한 관리 시스템을 통해 데이터에 접근하고 수정할 수 있는 사람을 제어하고 전반적인 보안 수준을 높여주는 효과가 있습니다.
에이전트OS는 네트워크 내에서 작동하는 노드(연결 지점)를 제어합니다. 노드는 블록체인에 등록되며, 노드 운영자는 자신이 소유한 각 인스턴스에 대해 예치금을 넣어야 합니다. 만약 특정 노드가 악의적인 행동을 한다면 사기 방지 메커니즘이 악의적인 행위자에게 불이익을 주어 네트워크의 무결성을 유지시키는 방식입니다. 저희 개발팀은 공식 검증 및 정적 코드 스캔과 같은 도구를 사용하여 시스템 코드의 취약점을 사전에 감지해 수정하고 있습니다.
기능적인 측면에서 에이전트OS는 에이전트링크 프로토콜을 통해 다중 에이전트 협업을 지원합니다. 이를 통해 여러 에이전트가 소통하고 협업하며 인센티브를 공유할 수 있으므로 금융 애플리케이션에서 필요한 여러가지 의사 결정의 효율성이 향상됩니다. 또한 이 시스템은 블록체인 기술과 통합되어 블록체인 기술의 탈중앙화 및 투명성을 활용하여 다음과 같은 이점을 제공합니다.
개발자는 에이전트를 생성할 때 전문가 혼합(Mixture of Experts, MoE) 접근 방식을 기반으로 하는 독점적인 TrustLLM 모델을 포함한 다양한 모델 중에서 선택할 수 있습니다. 이 모델은 성능, 보안 및 멀티모달 생성 기능을 향상시키는 데 도움이 되므로 금융 애플리케이션에 적합합니다. 또한 에이전트OS는 서비스 등록 및 관리를 용이하게 하여 개발자가 비즈니스 요구에 따라 에이전트를 배포하고 지정된 권한으로 블록체인에 등록할 수 있습니다.
시스템의 라우팅 프로토콜을 이용하면 모든 에이전트가 효과적으로 함께 작동하여 복잡한 작업을 완료하기 위해 소통하고 협업할 수 있습니다. 이를 통해 금융 애플리케이션의 전반적인 성능과 유연성이 향상되지요.
에이전트링크(AgentLink) 프로토콜은 AI 에이전트가 안전하게 소통하고 트랜잭션을 처리하는 데 어떻게 도움이 되나요? 이러한 상호작용의 자세한 내용을 비공개로 유지하면서 안전을 담보하기 위해 어떤 구체적인 보안 조치를 취하나요?
에이전트링크 프로토콜은 몇 가지 주요 메커니즘을 사용하여 AI 에이전트 간의 안전한 통신과 트랜잭션을 보장합니다.
에이전트링크는 네트워크에서 정보가 구성되고 공유되는 방식을 정의합니다. 이 구조는 제한된 대역폭에서도 효율적인 데이터 전송을 보장하여 오류나 중단을 줄입니다. 메시지를 단순화하고 예측 가능성을 높임으로써 AI 에이전트 간 커뮤니케이션의 신뢰성을 향상시킵니다.
이러한 상호작용을 체계화하기 위해 에이전트링크는 에이전트네트워크 계층 내에서 구조화된 프레임워크를 제공합니다. 이 프레임워크는 에이전트가 지식을 공유하고, 정보를 교환하고, 명령을 전송하고, 결과를 검색하는 명확한 통신 프로토콜을 제시합니다. 이런 체계적인 접근 방식은 통신의 복잡성을 줄여주고, 잘못된 의사소통이나 무단 접속의 위험을 최대한 줄여줍니다. 애이전트는 자신이 특정 유형의 정보를 어디로 어떻게 전송해야 하는지 항상 알 수 있으므로 전반적인 네트워크 취약성이 줄어듭니다.
에이전트링크는 또한 공유 메시지 대기열을 통한 비동기 데이터 교환을 통합합니다. 여기서 대기열은 일종의 완충기 역할을 합니다. 이 완충기가 없다면, 어떤 에이전트에게 통신상 문제가 발생했을 때, 다른 에이전트들이 즉각적인 악영향을 받게 됩니다. 하지만 에이전트링크에서는 그런 일이 발생하지 않습니다. 아울러 완충기는 시스템 과부하가 발생할 위험도 현저히 줄여줍니다.
더욱 안전한 통신을 위해 에이전트링크는 메시지를 적절하게 포맷하고 라우팅합니다. 표준화된 형식은 악의적이거나 잘못된 메시지를 탐지하고 필터링하는 데 도움이 되며, 명확한 라우팅 시스템은 권한 없는 자가 중간에서 메시지를 가로채거나 엉뚱한 수신자에게 메시지가 전달되는 것을 방지해줍니다.
미들웨어인 공유 메시지 대기열은 또 다른 측면에서 신뢰성을 높여줍니다. 바로 메시지를 안전하게 보관하는 역할입니다. 전송 중 데이터 손실이나 손상을 방지하는 것은 물론, 엄격한 접속 제어와 대기열 보안 강화로 권한이 있는 에이전트에게만 접근을 허용합니다.
마지막으로, 저희는 실시간 처리와 통신프로세스를 분리했습니다. 이는 메시지 처리 기능을 노리는 공격으로부터 시스템을 보호할 수 있습니다. 만약 공격이 발생하면 문제가 해결될 때까지 대기열에 메시지가 저장되는 방식입니다.
AI 에이전트가 보안 침해를 탐지하고 예방할 수 있었던 실제 사례를 소개해 주시겠어요?
AGIS 에이전트를 좋은 예로 들수 있겠습니다. AGIS는 특히 블록체인 세계에서 보안 감지에 많이 쓰이는데요. AI를 이용해 스마트 계약을 감사하고, 코드를 스캔해 잠재적인 취약 지점을 찾아내는 보안 도구입니다. 놀랍게도 AGIS는 정식 출시 전에 자체적으로 21개의 취약점을 찾아냈고, 강력함과 효율성을 증명한 바 있습니다.
AGIS는 독자적인 고급 AI 모델인 TrustLLM을 사용해서 스마트 계약 코드를 깊이 분석합니다. 이 모델들은 보안 결함이나 논리적 오류와 같은 문제 징후가 있는지 코드를 스캔하고 검증하는 세부적인 프로세스를 거쳐 잘못된 경고를 줄이고 가장 까다로운 영역에 있는 문제까지 포착할 수 있습니다. 최근에는 취약점을 찾아내는 일종의 해킹 대회에서 오경보 가능성을 줄이고 가장 까다로운 영역에 위치한 문제까지 잡아냈습니다. 취약점 찾기 대회에서 상당한 상금을 따내며 역량을 인정받기도 했죠.
시스템이 위협을 감지하면 AGIS는 협업 방식의 감사를 시작합니다. 사용자는 작업을 생성하고 보상 및 마감일과 같은 매개변수를 달리해가며 다양한 관점을 제공할 수 있는 감사자를 유치할 수 있습니다. 감사자들은 문제에 대해 논의하고 철저한 검토를 해 가면서 합의에 도달하도록 합니다. 여기서도 역시 비슷한 문제가 발생했습니다. 바로 감사자(노드)들이 자신의 경제적 동기를 위해 실수를 하거나 일부러 거짓된 감사 결과를 내놓을 수 있다는 것 말입니다. AGIS는모든 감사인이 신중하고 정확하게 감사할 수 있도록 자체토큰인 $AGIS를 사용하는 스테이킹 시스템을 도입했습니다.
AGIS는 감사자와 검증자의 평판을 추적하여 좋은 일을 하는 감사자에게는 보상을, 그렇지 않은 감사자에게는 불이익을 줍니다. 조사 결과에 대해 이견이 있을 경우에는 중재인을 포함해 누가 맞는지를 가려낼 수 있도록 독자적인 분쟁 해결 절차도 갖추고 있습니다.
전반적으로 AGIS는 블록체인 보안을 위한 매우 신뢰할 수 있는 ‘지능형 수호자’ 역할로 격상시켜줍니다. AGIS는 에이전트레이어 테스트넷에서 사용할 수 있으며, 다른 AI 에이전트들과 협력해 웹3.0 보안의 한계를 넘어서고 있습니다. 앞으로도 AGIS는 감사 기술을 지속적으로 개선하고 기능을 확장해 나갈 것입니다.
대규모 언어 모델(LLM)은 에이전트레이어 시스템에서 사기 행위를 탐지하고 보안을 개선하는 데 어떻게 도움이 되나요? LLM이 특히 효과적이었던 사례를 들어 설명해 주시겠어요?
대규모 언어 모델은 코드를 철저히 분석하고 상호작용을 모니터링하여 보안을 강화하고 에이전트레이어 생태계 내에서 사기를 탐지하는 데 중요한 역할을 합니다.
LLM의 주요 지원 방법 중 하나는 스마트 컨트랙트에 대한 상세한 감사를 수행하는 것입니다. 에이전트레이어의 일부인 AGIS와 같은 도구는 GPT-4, Llama 3, TrustLLM과 같은 고급 LLM을 사용하여 코드에서 보안 결함, 논리적 오류, 비효율성을 찾아낼 수 있습니다. 이런 모델은 사기꾼이 악용할 수 있는 취약점을 찾아내는데 탁월한 능력을 발휘합니다. 인간 감사자가 놓칠 수 있는 복잡하고 숨겨진 문제까지 잡아내 결과적으로 당신의 스마트 컨트랙트를 훨씬 더 안전하게 만들 수 있지요.
LLM은 콘텐츠의 맥락을 이해하고 실시간으로 콘텐츠를 검토하는 데에도 매우 중요합니다. 예를 들어, 챗봇이 사용자와 상호작용할 때 LLM은 합법적인 요청과 잠재적으로 유해한 요청을 구분할 수 있습니다. 누군가 챗봇을 조작하여 민감한 정보를 노출시키려고 시도한다면, LLM은 악의적인 의도를 감지하고 그에 따라 대응하여 보안 침해를 방지할 수 있습니다. 이러한 실시간 모니터링 덕분에 챗봇은 안전하고 적절한 응답만 할 수 있게 됩니다. 민감한 정보를 보호하는데도 한층 낫죠.
챗봇을 백엔드 시스템과 통합할 때도 LLM은 액세스 제어에 대한 보다 현명한 결정을 내리는 데 도움을 줍니다. LLM은 민감한 데이터에 대한 요청이 들어오면 사전 정의된 규칙에 따라 합법적 요청인지, 아닌지를 구분하고 무단 접속을 차단하는 역할을 합니다. 누군가 보안 취약점을 악용하려고 하는 경우에도 LLM이 관리하는 보안 통합을 통해 중요한 백엔드 데이터를 보호할 수 있습니다.
LLM은 외부 데이터 소스를 검증하는 역할도 합니다. 시스템 외부 데이터의 콘텐츠와 출처를 분석하여 신뢰할 수 있는 데이터인지 여부를 판단할 수 있습니다. LLM은 위험하거나 신뢰할 수 없는 데이터가 시스템에 유입되는 것을 차단하여 시스템을 손상시킬 가능성을 줄일 수 있습니다.
LLM이 이런 영역에서 실제로 효과를 발휘한다는 것은 유명 스마트 컨트랙트 감사 대회를 통해 입증된 바 있습니다. 가령, LLM을 탑재한 AGIS는 자체적으로 21개의 잠재적 취약점을 식별했습니다. 이러한 빠른 탐지능력은 스마트 계약에 대한 무단 접속이나 계약 조건 조작과 같은 사기를 방지하는데 상당한 도움을 주죠.
에이전트레이어는 특히 민감한 금융 정보를 다룰 때 데이터 프라이버시를 보호하기 위해 어떤 전략과 기술을 사용하나요? 에이전트레이어의 데이터 보호 규정 준수 방식과 이 때 적용되는 암호화 표준에 대해 설명해주실 수 있나요?
에이전트레이어는 특히 민감한 금융 정보를 다룰 때 다양한 전략과 기술을 사용해 사용자의 데이터 프라이버시를 보장합니다.
우선, 에이전트레이어는 챗봇과 고급 입력 유효성 검사 및 정리 도구를 통합해 공격자의 악성 명령을 차단합니다. 예를 들어, 누군가가 사기와 관련된 키워드를 입력할 경우, 시스템이 이를 감지하고 해당 정보에 대한 처리를 차단하는 방식입니다.
또한 에이전트레이어는 챗봇이 백엔드 시스템과 상호작용하는 방식을 보호하기 위해 부가적인 안전장치가 달려 있습니다. 챗봇이 작업에 필요한 정보에만 액세스할 수 있도록 엄격한 액세스 제어를 적용하는 것이죠. 가령 챗봇은 개별 트랜잭션이 아닌 집계된 데이터만 볼 수 있게 한다던가 하는 방식으로 말입니다. 외부 소스에서 데이터를 가져올 때는 데이터 소스의 평판, 보안 인증서 등등을 신중하게 확인하여 안전성을 높입니다. 이런 방법을 사용하면 악성 데이터가 몰래 들어오는 것을 방지할 수 있습니다.
에이전트레이어는 고급 컨텍스트 이해 및 콘텐츠 검토 메커니즘도 사용합니다. 이를 통해 챗봇은 합법적인 금융 요청과 해로울 수 있는 요청을 구분할 수 있습니다. 챗봇이 민감한 금융 정보를 응답하려고 할 때, 시스템이 실시간으로 응답을 검토하도록 되어 있습니다. 이를 통해 중요한 정보가 노출되지 않도록 하지요.
유럽의 GDPR과 같은 데이터 보호 규정 준수와 관련해서도 에이전트레이어는 매우 신경을 쓰는 편입니다. 필요한 모든 법적 요건을 충족하기 위한 전담 팀이나 프로세스를 운용하면서 정기적인 감사와 검토를 통해 모든 것이 규정을 준수하고 있는지 확인하지요. 또한 정보의 소유자인 사용자에게 특정 데이터 수집 활동을 거부하거나, 이미 취합된 자신의 데이터를 삭제하도록 요청할 수 있는 권한을 부여합니다.
에이전트레이어 플랫폼의 AI 에이전트는 재무 위험을 식별하고 줄이는 과정에서 예측 분석을 어떤 방식으로 사용하나요? 아울러 이러한 위험을 예측하고 해결하기 위해 어떤 유형의 데이터와 분석 방법을 쓰는지 궁금합니다.
에이전트레이어 플랫폼의 AI 에이전트는 몇 가지 방법으로 예측 분석을 실시하고, 잠재적인 재무 위험을 발견·관리합니다. 먼저 스마트 컨트랙트에 대한 상세한 감사를 수행합니다. 예를 들어, AI 에이전트 중 하나인 AGIS는 코드에서 보안 결함이나 논리적 오류와 같이 금융 문제를 일으킬 수 있는 취약점이 있는지 면밀히 검사합니다. 이러한 문제를 조기에 발견함으로써 에이전트레이어는 금융 거래의 무결성을 보장하는 데 도움을 줍니다.
플랫폼은 또한 챗봇을 통해 유용한 데이터를 수집합니다. 챗봇이 사용자와 상호작용하면서 얻는 질문이나 걱정거리는 새로운 위험 요소(emerging risks)를 식별하는 데 도움이 됩니다. 시스템은 또한 이러한 상호작용 중에 발생할 수 있는 잠재적으로 유해한 명령어를 감지하여 사기 발생을 미연에 방지합니다.
에이전트레이어는 여기서 멈추지 않고, 금융 시장 데이터 및 산업 동향과 같은 외부 데이터 소스를 활용하여 거래가 이루어지는 더 넓은 맥락을 이해함으로써 리스크를 보다 잘 예측할 수 있습니다.
기술적 측면에서는 GPT-4와 TrustLLM 같은 고급 언어 모델을 사용하여 수집한 데이터를 분석합니다. 이러한 모델들은 금융 리스크를 나타낼 수 있는 패턴이나 이상 징후를 식별하는 데 탁월합니다. 예를 들어, 챗봇 대화에서 혼란이나 우려의 징후가 포함된 경우, 시스템은 이를 잠재적인 문제로 표시할 수 있습니다.
플랫폼은 이러한 상호작용의 맥락을 이해하는 데에도 능숙합니다. 합법적인 금융 요청과 의심스러운 요청을 구별할 수 있으며, 챗봇의 출력을 실시간으로 모니터링하고 검토함으로써 잠재적 리스크를 감지하고 해결해 나갈 수 있습니다.
구체적인 리스크 예측에 있어, AI 에이전트는 다양한 시나리오에 리스크 점수를 할당하는 상당히 정교한 모델을 사용합니다. 과거 데이터를 바탕으로 특정 리스크의 발생 가능성을 예측하고, 예를 들어 스마트 계약이 악용될 가능성을 분석하는 것이지요. 이를 통해 플랫폼은 사용자에게 알림을 보내거나 보안을 강화하는 등의 사전 조치를 취하여 위험 노출을 최소화할 수 있습니다.
일단 위험이 감지된 후에는 즉각적인 조치와 대처에 나섭니다. 관련 당사자에게 경고를 보내거나, 접근 통제를 강화하거나, 암호화를 높이는 등 보안 조치가 뒤따르게 됩니다. 에이전트레이어는 이 과정에서 경험이 많은 감사자들이 협력하여 잠재적 위험 요소들을 검토하고 해결할 수 있도록 지원합니다.
마지막으로, 에이전트레이어는 이런 조치들의 효과를 지속적으로 모니터링하고 피드백을 활용하여 예측 분석을 개선하는 기능을 가지고 있습니다. 과거 경험에서 알아서 학습하여 미래의 위기 대응 능력을 키우는 것이죠.
에이전트링크 프로토콜은 AI 에이전트가 금융 데이터를 처리할 때 안전하고 효율적으로 협력하는 데 어떻게 도움이 되나요? 데이터 유출을 방지하고 원활한 데이터 관리를 보장하기 위해 어떤 주요 보안 조치가 마련되어 있나요?
에이전트링크 프로토콜은 여러 AI 에이전트가 특히 민감한 금융 데이터를 관리할 때 안전하고 효율적으로 협력할 수 있도록 보장합니다. 프로토콜은 네트워크에서 정보와 메시지가 어떻게 포맷되고 전송되는지를 정의하여, 제한된 대역폭에서도 효율적인 데이터를 처리할 수 있도록 최적화합니다. 이를 통해 금융 데이터를 처리하는 과정에서 발생할 수 있는 오류나 중단을 줄일 수 있습니다.
이 플랫폼은 상호작용을 위한 체계화된 프레임워크를 제공하여 에이전트들이 지식을 공유하고, 정보를 교환하며, 명령을 전송하고, 결과를 가져오는 과정을 간소화시켜줍니다. 이 체계적인 통신 프로세스는 잘못된 소통이나 허가되지 않은 접근의 위험을 최소화하여 보안을 강화하는 효과를 가져옵니다. 에이전트들은 특정 유형의 정보를 어디로 보내고 어떻게 전송해야 하는지를 정확히 알고 있어 취약성이 줄어듭니다.
에이전트링크는 또한 비동기식 데이터 교환 방식을 사용하여 공유 메시지 대기열 기능을 통해 에이전트가 메시지를 즉각 처리하지 않고도 보낼 수 있도록 합니다. 이는 금융 데이터를 처리할 때 특히 유용하며, 한 에이전트가 문제가 발생하거나 공격을 받더라도 다른 에이전트에게 즉각적인 영향을 미치지 않습니다. 메시지 대기열은 또한 정보의 흐름을 통제하여 시스템 과부하를 방지하고 보안 위험을 줄입니다.
또한 통신 프로세스를 실시간 처리와 분리해 실시간 공격으로부터 데이터를 보호할 수 있습니다. 공격자가 금융 메시지 처리를 방해하려고 시도하는 경우에도 대기열 기능은 이런 메시지를 보류하고 저장하는 완충기 역할을 해 줍니다. 이렇게 분리하면 메시지에 대한 보안 검사를 더욱 철저히 할 수 있어 에이전트가 금융 데이터를 처리할 때 전반적인 보안이 강화됩니다.
특정 금융 업무를 위해 에이전트 레이어 플랫폼에서 AI 에이전트를 훈련시키는 단계를 설명해 주시겠어요? 데이터 수집부터 모델 미세 조정까지 주요 단계는 무엇이며 에이전트의 성과는 어떻게 측정되나요?
특정 재무 업무를 처리하도록 에이전트레이어 플랫폼에서 AI 에이전트를 교육하는 데는 몇 가지 주요 단계를 거치게 됩니다. 첫 단계는 데이터 수집입니다. 에이전트가 다양한 유형의 데이터에 액세스하도록 하는 것이죠. 예를 들어, 스마트 계약 감사를 분석하여 금융 거래에 영향을 미칠 수 있는 보안 결함, 논리적 오류, 비효율성을 찾아 취약점과 잠재적 위험을 감지하도록 만들 수 있습니다.
챗봇 상호작용은 또 다른 중요한 데이터 소스입니다. 챗봇은 사용자와 소통하면서 금융 문의 및 우려 사항에 대한 데이터를 수집하여 일반적인 문제와 사용자 요구에 대한 인사이트를 제공합니다. 또한 에이전트는 금융 시장 데이터, 경제 지표, 업계 동향과 같은 외부 데이터 소스를 통합하여 맡은 금융 업무의 광범위한 맥락을 더욱 더 잘 이해할 수 있지요.
일단 데이터가 수집되면 전처리 및 준비 과정을 거칩니다. 여기에는 악성 메시지나 잘못된 금융 정보를 필터링하는 등 노이즈와 관련 없는 정보를 제거하기 위한 데이터 정리가 포함됩니다. 민감한 금융 정보의 경우 사용자 개인정보를 보호하기 위해 데이터는 익명으로 유지됩니다.
다음은 모델 선택 및 초기 트레이닝 단계입니다. 에이전트레이어 플랫폼에서 개발자는 미스트랄, 라마 또는 독점적인 TrustLLM과 같은 옵션 중에서 적절한 기본 모델을 선택합니다. 초기 학습에는 사전 처리된 데이터를 모델에 공급하고 매개변수를 조정하여 재무 데이터 내의 패턴과 관계를 학습하는 과정이 포함됩니다.
초기 학습이 끝나면 모델은 미세 조정을 거칩니다. 이 단계에서는 재무제표 분석과 같은 목표 작업과 관련된 특정 재무 데이터 세트를 사용하여 모델을 더욱 전문화할 수 있습니다. 전이 학습 및 도메인 적응과 같은 기술을 통해 금융 애플리케이션에 더 효과적인 모델을 만들 수 있으며, 검색 증강 생성(RAG) 기술 및 지식 매칭과 같은 고급 방법을 통해 복잡한 금융 데이터를 처리하는 모델의 능력을 향상시킬 수 있습니다.
마지막으로, 에이전트가 목표를 달성하기 위해서는 성능 평가가 중요합니다. 여기에는 재무 위험을 얼마나 잘 예측하거나 재무 데이터를 분석하는지 등 에이전트의 예측 또는 결과물의 정확성을 측정하는 것이 포함됩니다. 사용자 피드백은 평가 및 개선 제안을 포함하여 에이전트가 실제 애플리케이션에서 어떻게 작동하는지 이해하는 데 도움이 됩니다. 또한 실제 금융 시나리오나 통제된 환경에서 에이전트를 적용하여 실제 거래와 작업을 시뮬레이션하는 방식으로 실제 테스트를 수행하여 교육 환경 밖에서도 효과적으로 작동하는지 확인합니다.
에이전트레이어는 AI 에이전트가 글로벌 금융 규정과 표준을 준수하도록 어떻게 보장하나요? 변화하는 규정에 따라 에이전트를 최신 상태로 유지하기 위해 어떤 프로세스를 마련하고 있나요?
에이전트레이어는 AI 에이전트가 글로벌 금융 규정 및 표준을 준수할 수 있도록 여러 단계를 거칩니다. 우선, 챗봇에서 입력 유효성 검사 및 데이터 정리 도구를 사용하여 악성 프롬프트를 차단하고 민감한 금융 정보를 익명화합니다. 이를 통해 사용자의 개인정보를 보호하고 개인 및 금융 데이터 처리가 규제 요건을 충족하도록 보장합니다. 또한 에이전트레이어는 엄격한 액세스 제어 및 역할 관리를 통해 백엔드 시스템과 통합되어 민감한 금융 데이터에 액세스할 수 있는 사용자를 제한하는 방식으로 데이터 보안 규정을 준수합니다.
감사 및 모니터링은 에이전트레이어 컴플라이언스 전략의 핵심 요소이기도 합니다. AGIS와 같은 AI 에이전트는 금융 거래에 영향을 미칠 수 있는 취약점을 탐지하기 위해 철저한 스마트 컨트랙트 감사를 수행합니다. 에이전트레이어는 이러한 작업을 보호함으로써 금융 시스템에 적용되는 규제 표준을 준수합니다. 또한 챗봇 내에서 콘텐츠 이해 및 검토 메커니즘을 사용하여 응답을 모니터링하고 필터링함으로써 민감한 정보의 유출을 방지하고 데이터 보호 규정을 준수합니다.
글로벌 규제 변화에 발맞추기 위해서 에이전트레이어를 쓰는 곳은 규제 관련 업데이트를 지속적으로 모니터링하는 전담 팀이나 프로세스를 갖추고 있을 것입니다. 여기에는 업계 뉴스레터 구독, 규제 포럼 참여, 법률 및 재무 전문가와의 협력을 통해 새로운 표준 또는 새로운 표준에 대한 정보를 파악하는 것이 포함될 수 있습니다. 이러한 규제 변경 사항을 정기적으로 검토하게 만들면 플랫폼이 그 영향을 평가하고 차후에 AI 에이전트가 규정을 준수할 수 있도록 하는 데 도움이 됩니다.
이 플랫폼은 유연하게 설계되어 새로운 규제 요건에 빠르게 적응할 수 있습니다. 암호화 표준을 강화하거나 새로운 규제에 대응하여 접근 통제를 강화하는 개별 조치들을 원하는대로 업데이트 할 수 있습니다.
협업은 에이전트레이어 접근 방식의 또 다른 핵심 요소입니다. 이 플랫폼은 규제 기관, 업계 협회 및 학술 기관과 협력하여 최신 트렌드와 모범 사례에 대한 인사이트를 얻습니다. 이러한 사전 예방적 접근 방식은 에이전트레이어가 규제 변화를 예측하고 그에 따라 운영을 조정하는 데 도움이 됩니다. 또한 지속적인 규정 준수를 위해 법률 및 재무 전문가의 자문을 구하며, 여기에는 외부 전문가의 정기적인 감사 및 검토가 포함될 수 있습니다.
에이전트레이어의 새로운 기능이나 업데이트를 공유해 주시겠어요? 이러한 변화가 플랫폼이 새로운 위협을 더 잘 처리하는 데 어떻게 도움이 되나요?
에이전트레이어는 플랫폼 전반에 걸쳐 주요 업데이트를 진행하고 있습니다. 지난 9월 10일에는 투자자들이 상당한 수익을 얻을 수 있는 에이전트 토큰(AGENT)과 스테이킹 기능인 APGN의 수익률이 공개됐습니다. 토큰 생성 이벤트(TGE)가 일주일밖에 남지 않았으니, 투자자들은 스테이킹 기회를 놓치지 마시기 바랍니다.
저희는 또한 게이트아이오(Gate.io), 빙엑스(BingX), 유니스왑(Uniswap), 에어로드롬(Aerodrome)과 같은 주요 암호화폐 거래소에 에이전트레이어의 네이티브 토큰을 상장할 준비를 하고 있습니다. 9월 18일, 싱가포르 시간으로 19시에 예정된 이 상장은 투자자들에게 더 많은 거래 기회를 제공하고 금융 생태계를 강화해줄 것입니다.
또한 에이전트레이어는 금융 데이터에서 복잡한 사기와 비정상적인 패턴을 더 잘 감지할 수 있도록 TrustLLM과 같은 대규모 언어 모델(LLM)의 사용을 업그레이드하고 있습니다. 보다 다양한 데이터 세트와 고급 기술을 적용하여 새로운 유형의 사기를 포착하는데 중점을 두고 있습니다.
이 플랫폼은 과거 데이터와 시장 동향을 연구하기 위해 머신 러닝을 사용하여 위험 분석 도구를 강화하여 위협을 조기에 식별하는 데 도움이 될 것입니다. 또한 금융 활동을 실시간으로 모니터링하여 비정상적인 거래 패턴과 같은 의심스러운 행동을 포착할 것입니다.
보안 측면에서 에이전트레이어는 금융 데이터를 더욱 안전하게 보호하기 위해 양자 내성 방식을 포함한 고급 암호화 기술을 연구하고 있습니다. 또한 사용자의 보안을 강화하기 위해 다단계 및 생체 인증도 도입할 예정입니다.
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