AgentLayer เป็นแพลตฟอร์มนวัตกรรมที่เพิ่มความปลอดภัยและฟังก์ชันการทำงานของแอปพลิเคชันทางการเงินผ่านการผสานรวม AI และบล็อกเชนอย่างก้าวหน้า แกนหลักของแพลตฟอร์มคือ AgentOS ที่ช่วยให้การจัดการข้อมูลปลอดภัย การทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์ และการสื่อสารที่ราบรื่น รับประกันว่าการดำเนินงานทางการเงินทั้งหมดมีประสิทธิภาพและได้รับการปกป้อง
ด้วยคุณสมบัติเช่นการเข้ารหัสข้อมูล การควบคุมการเข้าถึง และการตรวจจับช่องโหว่แบบรุก AgentLayer ตอบสนองความต้องการของการเงินสมัยใหม่ ปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อน BeInCrypto ได้พูดคุยกับทีม AgentLayer เกี่ยวกับวิธีที่แพลตฟอร์มของพวกเขาแก้ไขปัญหาจริงในเทคโนโลยีการเงินด้วย AI และบล็อกเชน ไม่มีเรื่องไร้สาระ — เพียงแค่ลงลึกในสิ่งที่ได้ผล สิ่งที่ไม่ได้ผล และทิศทางของอุตสาหกรรม
คุณสามารถอธิบายได้ไหมว่าระบบปฏิบัติการหลัก AgentOS ช่วยเพิ่มความปลอดภัยและฟังก์ชันการทำงานของแอปพลิเคชันทางการเงินอย่างไร มีคุณสมบัติพิเศษหรือวิธีการใดที่ใช้เพื่อรักษาความปลอดภัยและประสิทธิภาพของการดำเนินงานทางการเงินหรือไม่?
AgentOS ทำให้แอปพลิเคชันทางการเงินปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ มันปกป้องข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยการเข้ารหัสข้อมูลระหว่างการส่งและจัดเก็บ รับประกันว่าข้อมูลสำคัญเช่นประวัติการทำธุรกรรม สถานะบัญชีและสัญญาอัจฉริยะยังคงปลอดภัย
AgentOS ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อกระจายและรักษาความปลอดภัยข้อมูล รับประกันว่าไม่มีใครสามารถแก้ไขหรือปลอมแปลงข้อมูลได้ ระบบยังควบคุมการเข้าถึงและแก้ไขข้อมูลผ่านการจัดการสิทธิ์อย่างละเอียด ทำให้เฉพาะเอเจนต์ที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่สามารถทำการเปลี่ยนแปลงได้ ซึ่งเพิ่มความปลอดภัยโดยรวม
AgentOS จัดการเครือข่ายโดยควบคุมจุดเชื่อมต่อที่ทำงานภายในเครือข่าย จุดเชื่อมต่อเหล่านี้ถูกลงทะเบียนบนบล็อกเชน และผู้ดำเนินการต้องล็อคเงินฝากสำหรับแต่ละรายการที่พวกเขาเป็นเจ้าของ หากมีจุดใดทำตัวเป็นอันตราย กลไกตรวจจับการฉ้อโกงจะลงโทษผู้กระทำผิด ช่วยรักษาความสมบูรณ์ของเครือข่าย ทีมพัฒนายังใช้เครื่องมือเช่นการตรวจสอบแบบเป็นทางการและการสแกนโค้ดแบบสแตติกเพื่อตรวจจับและแก้ไขช่องโหว่ในระบบโค้ดอย่างรุก
ในด้านฟังก์ชันการทำงาน AgentOS สนับสนุนการทำงานร่วมกันของหลายเอเจนต์ผ่านโปรโตคอล AgentLink ช่วยให้เอเจนต์ต่างๆสามารถสื่อสาร ร่วมมือ และแบ่งปันแรงจูงใจได้ ซึ่งช่วยเพิ่มการตัดสินใจและประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันทางการเงิน ระบบยังรวมเข้ากับเทคโนโลยีบล็อกเชน โดยใช้ลักษณะการกระจายและโปร่งใสเพื่อเพิ่ม
เมื่อนักพัฒนาสร้างเอเจนต์ พวกเขาสามารถเลือกจากหลากหลายรูปแบบ รวมถึงรูปแบบ TrustLLM ซึ่งอิงจากวิธีการ Mixture of Experts (MoE) รูปแบบนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และความสามารถในการสร้างแบบหลายโหมด ทำให้เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันทางการเงิน AgentOS ยังช่วยในการลงทะเบียนและจัดการบริการ ช่วยให้นักพัฒนาสามารถปรับใช้เอเจนต์ตามความต้องการของธุรกิจและลงทะเบียนพวกเขาบนบล็อกเชนพร้อมสิทธิ์ที่ระบุไว้
โปรโตคอลการเส้นทางของระบบรับประกันว่าเอเจนต์ทั้งหมดสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ช่วยให้พวกเขาสามารถสื่อสารและร่วมมือกันเพื่อทำงานที่ซับซ้อนได้ ซึ่งเพิ่มประสิทธิภาพและความยืดหยุ่นของแอปพลิเคชันทางการเงิน
โปรโตคอล AgentLink ช่วยให้เอเจนต์ AI สื่อสารและจัดการธุรกรรมได้อย่างปลอดภัยอย่างไร คุณใช้ขั้นตอนความปลอดภัยใดบ้างเพื่อรักษาความปลอดภัยและเป็นส่วนตัวของการโต้ตอบเหล่านี้?
โปรโตคอล AgentLink รับประกันการสื่อสารและธุรกรรมที่ปลอดภัยระหว่างเอเจนต์ AI โดยใช้กลไกหลายอย่าง
AgentLink กำหนดวิธีการจัดระเบียบและแบ่งปันข้อมูลในเครือข่าย โครงสร้างนี้รับประกันการส่งข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ แม้ในแบนด์วิดธ์จำกัด ลดข้อผิดพลาดหรือการขัดจังหวะ โดยการทำให้ข้อความง่ายและคาดการณ์ได้มากขึ้น AgentLink ช่วยเพิ่มความน่าเชื่อถือของการสื่อสารระหว่างเอเจนต์ AI
เพื่อจัดการปฏิสัมพันธ์เหล่านี้ AgentLink ให้กรอบการทำงานที่มีโครงสร้างภายในชั้น AgentNetwork กรอบการทำงานนี้กำหนดโปรโตคอลการสื่อสารที่ชัดเจนซึ่งกำหนดวิธีการแบ่งปันความรู้ แลกเปลี่ยนข้อมูล ส่งคำสั่ง และเรียกผลลัพธ์ การเข้าใกล้ที่มีโครงสร้างนี้ไม่เพียงแต่ทำให้การสื่อสารเป็นไปอย่างราบรื่น แต่ยังเพิ่มความปลอดภัยโดยลดความเสี่ยงของการสื่อสารผิดพลาดหรือการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต ตัวแทนทราบได้เสมอว่าจะส่งข้อมูลประเภทใดไปที่ไหนและอย่างไร ลดจุดอ่อนลง
AgentLink ยังรวมการแลกเปลี่ยนข้อมูลแบบไม่ต้องรอคอยผ่านคิวข้อความที่ใช้ร่วมกัน คิวนี้ทำหน้าที่เป็นบัฟเฟอร์ ช่วยให้ตัวแทนสามารถส่งและรับข้อความโดยไม่ต้องประมวลผลทันที การตั้งค่านี้มีข้อได้เปรียบด้านความปลอดภัยอย่างมาก: หากตัวแทนหนึ่งตัวมีปัญหาหรือถูกโจมตี จะไม่ส่งผลกระทบต่อตัวแทนอื่นทันที นอกจากนี้ยังประมวลผลข้อความอย่างมีระเบียบ ลดความเสี่ยงที่จะทำให้ระบบล้นและป้องกันจุดอ่อน
เพื่อเพิ่มความปลอดภัยในการสื่อสาร AgentLink จัดรูปแบบและเส้นทางข้อความอย่างเหมาะสม การจัดรูปแบบมาตรฐานช่วยตรวจจับและกรองข้อความที่เป็นอันตรายหรือไม่ถูกต้อง ขณะที่ระบบเส้นทางที่ชัดเจนช่วยให้แน่ใจว่าข้อความถึงผู้รับที่ถูกต้องโดยไม่ถูกดักจับหรือเบี่ยงเบนโดยบุคคลที่ไม่ได้รับอนุญาต
มิดเดิลแวร์ เช่น คิวข้อความที่ใช้ร่วมกัน เพิ่มอีกชั้นหนึ่งของความน่าเชื่อถือ มันทำหน้าที่เป็นพื้นที่เก็บข้อความอย่างปลอดภัย ป้องกันการสูญเสียหรือการเสียหายของข้อมูลระหว่างการส่ง การควบคุมการเข้าถึงอย่างเข้มงวดและการเข้ารหัสเพิ่มความปลอดภัยในคิว รับรองว่ามีเพียงตัวแทนที่ได้รับอนุญาตเท่านั้นที่เข้าถึงและรักษาความลับของข้อความ
สุดท้าย การแยกกระบวนการสื่อสารออกจากการประมวลผลแบบเรียลไทม์ช่วยป้องกันการโจมตีที่เป้าหมายการจัดการข้อความทันที หากเกิดการโจมตีขึ้น คิวจะเก็บข้อความไว้จนกว่าจะแก้ไขปัญหาได้
คุณสามารถให้ตัวอย่างจริงที่ตัวแทน AI สามารถตรวจจับและป้องกันการละเมิดความปลอดภัยได้สำเร็จหรือไม่?
ตัวอย่างที่ดีคือตัวแทน AGIS ซึ่งได้พิสูจน์แล้วว่ามีประสิทธิภาพสูงในการตรวจจับและป้องกันการละเมิดความปลอดภัย โดยเฉพาะในโลกของบล็อกเชน AGIS เป็นเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI ที่ตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะโดยการสแกนโค้ดเพื่อค้นหาจุดอ่อนที่อาจเกิดขึ้น น่าประทับใจที่มันได้ระบุจุดอ่อนได้ 21 จุดก่อนการเปิดตัวอย่างเต็มรูปแบบ แสดงให้เห็นถึงพลังและประสิทธิภาพของมัน
AGIS ใช้โมเดล AI ขั้นสูง เช่น TrustLLM ของตนเอง ซึ่งถูกสร้างขึ้นเพื่อสำรวจโค้ดสัญญาอัจฉริยะอย่างลึกซึ้ง โมเดลเหล่านี้สแกนโค้ดเพื่อค้นหาสัญญาณของปัญหา เช่น ข้อบกพร่องด้านความปลอดภัยหรือข้อผิดพลาดทางตรรกะ AGIS ดำเนินการตรวจสอบอย่างละเอียด โดยสแกนและตรวจสอบปัญหาเหล่านี้อย่างต่อเนื่อง ลดโอกาสของการแจ้งเตือนที่ผิดพลาดและตรวจจับปัญหาที่ซับซ้อนได้แม้กระทั่งปัญหาที่ยากที่สุด ในการแข่งขันล่าสุด AGIS ไม่เพียงแต่พบจุดอ่อนเหล่านี้ แต่ยังได้รับรางวัลที่สำคัญ ซึ่งเน้นย้ำถึงความสามารถที่ยอดเยี่ยมของมัน
เมื่อระบบตรวจพบภัยคุกคาม AGIS ใช้วิธีการตรวจสอบแบบร่วมมือ ช่วยให้ผู้ใช้สร้างงานและตั้งค่าพารามิเตอร์ เช่น รางวัลและกำหนดเวลา เพื่อดึงดูดผู้ตรวจสอบที่สามารถนำมุมมองที่แตกต่างมาใช้ ผู้ตรวจสอบเหล่านี้จะหารือและตกลงเกี่ยวกับปัญหา รับรองการตรวจสอบอย่างละเอียด ในการรักษาความซื่อสัตย์ AGIS ใช้ระบบการเดิมพันด้วยโทเค็น AGIS ของตนเอง ผู้ตรวจสอบต้องเดิมพันโทเค็นเหล่านี้เพื่อเข้าร่วม ซึ่งหมายความว่าพวกเขามีส่วนได้ส่วนเสีย หากพวกเขาทำผิดพลาด พวกเขาเสี่ยงที่จะสูญเสียเงินเดิมพัน ซึ่งกระตุ้นให้ทำงานอย่างรอบคอบและแม่นยำ
AGIS ยังติดตามชื่อเสียงของผู้ตรวจสอบและผู้ตรวจสอบความถูกต้อง มอบรางวัลให้กับผู้ที่ทำงานได้ดีและลงโทษผู้ที่ไม่ทำ หากมีข้อพิพาทเกี่ยวกับผลการค้นหา AGIS มีกระบวนการแก้ไขข้อพิพาทที่มีอยู่ ซึ่งอาจรวมถึงผู้ไกล่เกลี่ยภายนอกหากจำเป็น
โดยรวมแล้ว AGIS ทำหน้าที่เป็น “ผู้พิทักษ์อัจฉริยะ” ที่เชื่อถือได้สำหรับความปลอดภัยบล็อกเชน โดยเรียนรู้และปรับปรุงอย่างต่อเนื่องเพื่ออยู่เหนือภัยคุกคามที่อาจเกิดขึ้น มันมีให้บริการบน AgentLayer testnet ที่ทำงานร่วมกับตัวแทน AI อื่นๆ เพื่อผลักดันขีดความสามารถของความปลอดภัย Web3 ในอนาคต AGIS จะยังคงปรับปรุงทักษะการตรวจสอบและขยายความสามารถของมันต่อไป
โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) ช่วยตรวจจับการฉ้อโกงและเพิ่มความปลอดภัยในระบบ AgentLayer ได้อย่างไร คุณสามารถยกตัวอย่างที่ LLMs มีประสิทธิภาพโดดเด่นได้หรือไม่
โมเดลภาษาขนาดใหญ่มีบทบาทสำคัญในการเพิ่มความปลอดภัยและตรวจจับการฉ้อโกงภายในระบบ AgentLayer โดยการวิเคราะห์โค้ดและตรวจสอบการโต้ตอบอย่างละเอียด
หนึ่งในวิธีหลักที่ LLMs ช่วยได้คือการทำการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะอย่างละเอียด โดยใช้เครื่องมือเช่น AGIS ซึ่งเป็นส่วนหนึ่งของ AgentLayer ใช้ LLMs ขั้นสูงเช่น GPT-4, Llama 3 และ TrustLLM เพื่อสแกนโค้ดเพื่อค้นหาข้อบกพร่องด้านความปลอดภัย ข้อผิดพลาดทางตรรกะ และความไม่มีประสิทธิภาพ โมเดลเหล่านี้มีความเชี่ยวชาญในการตรวจจับจุดอ่อนที่มิจฉาชีพอาจใช้ประโยชน์ได้ พวกเขายังสามารถจับปัญหาที่ซับซ้อนและซ่อนอยู่ซึ่งอาจหลุดพ้นจากผู้ตรวจสอบมนุษย์ได้ ทำให้สัญญาอัจฉริยะปลอดภัยยิ่งขึ้น
LLMs ยังมีความสำคัญในการเข้าใจบริบทและตรวจสอบเนื้อหาแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น เมื่อแชทบอทโต้ตอบกับผู้ใช้ LLMs สามารถแยกแยะระหว่างคำขอที่ถูกต้องและคำขอที่อาจเป็นอันตรายได้ หากมีคนพยายามหลอกแชทบอทให้เปิดเผยข้อมูลสำคัญ LLM สามารถตรวจจับเจตนาที่เป็นอันตรายและตอบสนองตามนั้น เพื่อป้องกันการละเมิดความปลอดภัย การตรวจสอบแบบเรียลไทม์นี้ช่วยให้แน่ใจว่าแชทบอทให้คำตอบที่ปลอดภัยและเหมาะสมเท่านั้น ซึ่งช่วยปกป้องข้อมูลสำคัญ
เมื่อมีการผสานรวมแชทบอทกับระบบแบ็กเอนด์ LLMs ช่วยให้การตัดสินใจเกี่ยวกับการควบคุมการเข้าถึงเป็นไปอย่างชาญฉลาด พวกเขาสามารถประเมินว่าคำขอข้อมูลสำคัญเป็นคำขอที่ถูกต้องตามกฎที่กำหนดไว้หรือไม่ ป้องกันการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต แม้ว่าจะมีคนพยายามใช้ประโยชน์จากจุดอ่อน การผสานรวมที่ปลอดภัยซึ่งจัดการโดย LLMs ช่วยให้ข้อมูลแบ็กเอนด์สำคัญยังคงได้รับการปกป้อง
LLMs ยังมีบทบาทในการตรวจสอบแหล่งข้อมูลภายนอก พวกเขาสามารถวิเคราะห์เนื้อหาและที่มาของข้อมูลจากภายนอกระบบเพื่อตัดสินว่าน่าเชื่อถือหรือไม่ โมเดล LLM สามารถป้องกันข้อมูลที่เสี่ยงหรือไม่น่าเชื่อถือไม่ให้เข้าสู่ระบบ ลดโอกาสในการทำลายระบบ
ในแง่ของการใช้งานจริง LLMs ได้พิสูจน์ประสิทธิภาพของพวกเขาในการแข่งขันตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะระดับสูง ตัวอย่างเช่น AGIS ที่มี LLMs ได้ระบุความเสี่ยงที่เป็นไปได้ 21 รายการด้วยตัวเอง การตรวจจับล่วงหน้านี้ช่วยป้องกันการฉ้อโกง เช่น การเข้าถึงสัญญาอัจฉริยะโดยไม่ได้รับอนุญาตหรือการจัดการเงื่อนไขสัญญา
AgentLayer ใช้กลยุทธ์และเทคโนโลยีใดบ้างในการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยเฉพาะเมื่อจัดการกับข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน คุณสามารถหารือเกี่ยวกับแนวทางของแพลตฟอร์มในการปฏิบัติตามกฎระเบียบการปกป้องข้อมูลและมาตรฐานการเข้ารหัสที่ใช้ได้หรือไม่
AgentLayer ใช้กลยุทธ์และเทคโนโลยีหลากหลายเพื่อรับรองความเป็นส่วนตัวของข้อมูล โดยเฉพาะเมื่อจัดการกับข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน
เริ่มแรก แพลตฟอร์มผสานเครื่องมือตรวจสอบและทำความสะอาดข้อมูลขั้นสูงเข้ากับแชทบอท โดยเครื่องมือเหล่านี้จะระบุและป้องกันคำสั่งที่เป็นอันตรายซึ่งอาจเป็นเป้าหมายของข้อมูลทางการเงิน ตัวอย่างเช่น หากมีการป้อนข้อมูลที่น่าสงสัย เช่น คำหลักที่เกี่ยวข้องกับการฉ้อโกง ระบบสามารถจับได้และป้องกันไม่ให้มีการประมวลผล
AgentLayer ยังใช้ขั้นตอนเพิ่มเติมในการรักษาความปลอดภัยในการโต้ตอบของแชทบอทกับระบบแบ็กเอนด์ โดยใช้การควบคุมการเข้าถึงอย่างเข้มงวด หมายความว่าแชทบอทสามารถเข้าถึงข้อมูลที่จำเป็นสำหรับงานของพวกเขาเท่านั้น ตัวอย่างเช่น แชทบอทอาจเห็นข้อมูลที่รวบรวมเท่านั้นไม่ใช่ธุรกรรมแต่ละรายการ ในการดึงข้อมูลจากแหล่งภายนอก ระบบจะตรวจสอบชื่อเสียง ใบรับรองความปลอดภัย และเนื้อหาของแหล่งที่มาอย่างรอบคอบเพื่อให้แน่ใจว่าปลอดภัย ซึ่งช่วยป้องกันข้อมูลที่เป็นอันตรายจากการเข้ามา
แพลตฟอร์มยังใช้กลไกการเข้าใจบริบทและการตรวจสอบเนื้อหาขั้นสูง ซึ่งช่วยให้แชทบอทสามารถแยกแยะระหว่างคำขอทางการเงินที่ถูกต้องและคำขอที่อาจเป็นอันตรายได้ หากแชทบอทกำลังจะตอบกลับด้วยข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน ระบบจะทำการตรวจสอบคำตอบนั้นแบบเรียลไทม์เพื่อให้แน่ใจว่าไม่มีการเปิดเผยรายละเอียดสำคัญใดๆ
เมื่อพูดถึงการปฏิบัติตามกฎระเบียบการป้องกันข้อมูล เช่น GDPR, AgentLayer ให้ความสำคัญกับเรื่องนี้อย่างจริงจัง แพลตฟอร์มน่าจะมีทีมหรือกระบวนการที่มุ่งเน้นในการตรวจสอบว่าการปฏิบัติของตนเป็นไปตามข้อกำหนดทางกฎหมายที่จำเป็นทั้งหมด การตรวจสอบและการทบทวนอย่างสม่ำเสมอช่วยให้ทุกอย่างอยู่ในเกณฑ์ของกฎระเบียบ ผู้ใช้ยังสามารถควบคุมการตั้งค่าความเป็นส่วนตัวของข้อมูลของตนได้ รวมถึงมีสิทธิ์ที่จะเลือกไม่ให้เก็บข้อมูลบางอย่างหรือขอให้ลบข้อมูลของตน
AI บนแพลตฟอร์ม AgentLayer ใช้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์อย่างไรในการระบุและลดความเสี่ยงทางการเงิน พวกเขาใช้ข้อมูลและวิธีการวิเคราะห์ประเภทใดในการคาดการณ์และจัดการกับความเสี่ยงเหล่านี้
AI บนแพลตฟอร์ม AgentLayer ใช้การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ในการตรวจจับและจัดการความเสี่ยงทางการเงินที่อาจเกิดขึ้นในหลายวิธี พวกเขาเริ่มต้นด้วยการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะอย่างละเอียด ตัวอย่างเช่น AGIS หนึ่งในตัวแทน AI ตรวจสอบโค้ดเพื่อหาจุดบกพร่องที่อาจเป็นอันตราย เช่น ข้อผิดพลาดด้านความปลอดภัยหรือข้อผิดพลาดทางตรรกะ ที่อาจนำไปสู่ปัญหาทางการเงิน การจับปัญหาเหล่านี้ตั้งแต่เนิ่นๆ ช่วยให้แพลตฟอร์มรักษาความสมบูรณ์ของธุรกรรมทางการเงิน
อีกวิธีหนึ่งที่แพลตฟอร์มรวบรวมข้อมูลที่มีประโยชน์คือผ่านแชทบอทที่โต้ตอบกับผู้ใช้ แชทบอทเหล่านี้สามารถจับความกังวลหรือคำถามที่เกี่ยวข้องกับธุรกรรมทางการเงินได้ และข้อมูลนี้จะถูกวิเคราะห์เพื่อตรวจจับความเสี่ยงที่กำลังเกิดขึ้น ระบบยังมีความสามารถในการตรวจจับคำสั่งที่อาจเป็นอันตรายระหว่างการโต้ตอบเหล่านี้ ซึ่งช่วยป้องกันการฉ้อโกงก่อนที่จะเกิดขึ้น
AgentLayer ไม่หยุดแค่นั้น — ยังใช้ประโยชน์จากแหล่งข้อมูลภายนอก เช่น ข้อมูลตลาดการเงินและแนวโน้มในอุตสาหกรรม ซึ่งช่วยให้แพลตฟอร์มเข้าใจบริบทที่กว้างขึ้นในการทำธุรกรรม ทำให้มีโอกาสที่ดีขึ้นในการคาดการณ์ความเสี่ยง
ในด้านเทคนิค แพลตฟอร์มใช้โมเดลภาษาขั้นสูง เช่น GPT-4 และ TrustLLM เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลที่รวบรวมได้ โมเดลเหล่านี้สามารถระบุรูปแบบหรือความผิดปกติที่อาจบ่งบอกถึงความเสี่ยงทางการเงิน ตัวอย่างเช่น หากการสนทนาของแชทบอทมีสัญญาณของความสับสนหรือความกังวล ระบบสามารถทำเครื่องหมายปัญหานี้เป็นปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้
แพลตฟอร์มยังเก่งในการเข้าใจบริบทของการโต้ตอบเหล่านี้ สามารถแยกแยะคำขอทางการเงินที่ถูกต้องและคำขอที่อาจน่าสงสัยได้ ด้วยการตรวจสอบและทบทวนผลลัพธ์ของแชทบอทอย่างต่อเนื่องแบบเรียลไทม์ สามารถจับและจัดการกับความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นก่อนที่จะลุกลาม
เมื่อต้องการคาดการณ์ความเสี่ยงที่เฉพาะเจาะจง AI ใช้โมเดลที่ซับซ้อนในการกำหนดคะแนนความเสี่ยงให้กับสถานการณ์ต่างๆ โดยการดูข้อมูลในอดีต พวกเขาสามารถคาดการณ์ความน่าจะเป็นของความเสี่ยงบางอย่าง เช่น โอกาสที่สัญญาอัจฉริยะจะถูกใช้ประโยชน์ ซึ่งทำให้แพลตฟอร์มสามารถดำเนินการเชิงรุก เช่น แจ้งผู้ใช้ ปรับปรุงความปลอดภัย หรือปรับการตั้งค่าสัญญาเพื่อลดการเปิดเผย
เมื่อตรวจพบความเสี่ยง แพลตฟอร์มสามารถดำเนินการทันที ซึ่งอาจรวมถึงการส่งการแจ้งเตือนไปยังบุคคลที่เกี่ยวข้องหรือเพิ่มมาตรการความปลอดภัย เช่น การควบคุมการเข้าถึงที่เข้มงวดขึ้นหรือการเพิ่มการเข้ารหัส แพลตฟอร์มยังสนับสนุนการตรวจสอบร่วม ที่ผู้ตรวจสอบที่มีประสบการณ์สามารถร่วมกันตรวจสอบและแก้ไขความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
สุดท้าย AgentLayer ตรวจสอบประสิทธิภาพของมาตรการเหล่านี้อย่างต่อเนื่องและใช้ข้อเสนอแนะเพื่อปรับปรุงการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ โดยการเรียนรู้จากประสบการณ์ในอดีต AI จะมีความสามารถในการตรวจจับและจัดการความเสี่ยงในอนาคตได้ดียิ่งขึ้น
โปรโตคอล AgentLink ช่วยให้เอเจนต์ AI ทำงานร่วมกันได้อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพในการจัดการข้อมูลทางการเงินอย่างไร มีมาตรการความปลอดภัยอะไรบ้างที่ช่วยป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลและรับประกันการจัดการข้อมูลที่ราบรื่น
โปรโตคอล AgentLink รับประกันว่าเอเจนต์ AI หลายตัวสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพและปลอดภัย โดยเฉพาะในการจัดการข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน โปรโตคอลเหล่านี้กำหนดวิธีการจัดรูปแบบและส่งข้อมูลและข้อความในเครือข่าย ช่วยให้กระบวนการนี้เหมาะสมแม้ในสภาวะแบนด์วิดธ์จำกัด ลดโอกาสของข้อผิดพลาดหรือการขัดจังหวะที่อาจทำให้ข้อมูลทางการเงินเสียหาย
แพลตฟอร์มนี้มีโครงสร้างที่เป็นระเบียบสำหรับการโต้ตอบ ทำให้เอเจนต์สามารถแบ่งปันความรู้ แลกเปลี่ยนข้อมูล ส่งคำสั่ง และเรียกผลลัพธ์ได้ง่ายขึ้น กระบวนการสื่อสารที่เป็นระเบียบนี้ช่วยลดความเสี่ยงของการสื่อสารผิดพลาดหรือการเข้าถึงโดยไม่ได้รับอนุญาต เนื่องจากเอเจนต์ทราบชัดเจนว่าควรส่งข้อมูลประเภทใดไปที่ไหนและอย่างไร
AgentLink ยังใช้การแลกเปลี่ยนข้อมูลแบบอะซิงโครนัส โดยมีคิวข้อความร่วมที่ช่วยให้เอเจนต์สามารถส่งและรับข้อความโดยไม่ต้องประมวลผลทันที ซึ่งเป็นประโยชน์เมื่อจัดการข้อมูลทางการเงิน เนื่องจากช่วยให้หากเอเจนต์ตัวใดตัวหนึ่งมีปัญหาหรือถูกโจมตี ก็ไม่ส่งผลกระทบต่อเอเจนต์อื่น คิวข้อความยังควบคุมการไหลของข้อมูล ป้องกันการโหลดระบบมากเกินไปและลดความเสี่ยงด้านความปลอดภัย
นอกจากนี้ การแยกกระบวนการสื่อสารออกจากการประมวลผลทันทียังช่วยป้องกันการโจมตีแบบเรียลไทม์ หากผู้โจมตีพยายามรบกวนการประมวลผลข้อความทางการเงิน คิวก็ยังสามารถเก็บและจัดเก็บข้อความเหล่านั้นไว้จนกว่าปัญหาจะได้รับการแก้ไข การแยกนี้ช่วยให้มีการตรวจสอบความปลอดภัยของข้อความได้ละเอียดยิ่งขึ้น ซึ่งเพิ่มความปลอดภัยโดยรวมเมื่อเอเจนต์จัดการข้อมูลทางการเงิน
คุณสามารถอธิบายขั้นตอนในการฝึกอบรมเอเจนต์ AI บนแพลตฟอร์ม AgentLayer สำหรับงานทางการเงินเฉพาะได้หรือไม่ มีขั้นตอนสำคัญอะไรบ้างตั้งแต่การเก็บข้อมูลไปจนถึงการปรับแต่งโมเดลและการวัดผลการทำงานของเอเจนต์อย่างไร
การฝึกอบรมเอเจนต์ AI บนแพลตฟอร์ม AgentLayer เพื่อจัดการงานทางการเงินเฉพาะมีขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอน ขั้นตอนแรกคือการเข้าถึงข้อมูล โดยเอเจนต์สามารถวิเคราะห์การตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะเพื่อตรวจจับช่องโหว่และความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น โดยมองหาข้อบกพร่องด้านความปลอดภัย ข้อผิดพลาดทางตรรกะ และความไม่มีประสิทธิภาพที่อาจส่งผลกระทบต่อธุรกรรมทางการเงิน
การโต้ตอบกับแชทบอทเป็นแหล่งข้อมูลอีกประการหนึ่งที่มีค่า ในขณะที่แชทบอทมีปฏิสัมพันธ์กับผู้ใช้ พวกเขาจะเก็บข้อมูลเกี่ยวกับคำถามและความกังวลทางการเงิน ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับปัญหาทั่วไปและความต้องการของผู้ใช้ นอกจากนี้ เอเจนต์ยังสามารถรวมข้อมูลจากแหล่งภายนอก เช่น ข้อมูลตลาดการเงิน ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจ และแนวโน้มในอุตสาหกรรม เพื่อทำความเข้าใจบริบทที่กว้างขึ้นของงานทางการเงินที่กำลังจะทำ
หลังจากเก็บข้อมูลแล้ว ข้อมูลจะผ่านกระบวนการประมวลผลและเตรียมความพร้อม ซึ่งรวมถึงการทำความสะอาดข้อมูลเพื่อลบสิ่งรบกวนและข้อมูลที่ไม่เกี่ยวข้อง เช่น การกรองคำสั่งที่เป็นอันตรายหรือข้อมูลทางการเงินที่ไม่ถูกต้อง สำหรับข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อน ข้อมูลจะถูกทำให้เป็นนิรนามเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้
ต่อไปคือการเลือกโมเดลและการฝึกอบรมเบื้องต้น บนแพลตฟอร์ม AgentLayer นักพัฒนาจะเลือกโมเดลพื้นฐานที่เหมาะสมจากตัวเลือกเช่น Mistral, Llama หรือ TrustLLM ของบริษัท การฝึกอบรมเบื้องต้นรวมถึงการป้อนข้อมูลที่ได้รับการประมวลผลล่วงหน้าเข้าสู่โมเดลและปรับพารามิเตอร์เพื่อเรียนรู้รูปแบบและความสัมพันธ์ในข้อมูลทางการเงิน
หลังจากการฝึกอบรมเบื้องต้น โมเดลจะได้รับการปรับแต่งเพิ่มเติม ขั้นตอนนี้ใช้ชุดข้อมูลทางการเงินเฉพาะที่เกี่ยวข้องกับงานที่ต้องการ เช่น การวิเคราะห์งบการเงิน ช่วยให้โมเดลเชี่ยวชาญมากขึ้น การใช้เทคนิคเช่นการเรียนรู้การถ่ายโอนและการปรับตัวตามโดเมนช่วยให้โมเดลมีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการใช้งานทางการเงิน ขณะที่เทคนิคขั้นสูงเช่นเทคโนโลยี Retrieval-Augmented Generation (RAG) และการจับคู่ความรู้ช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการจัดการข้อมูลทางการเงินที่ซับซ้อน
การประเมินผลการทำงานเป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้แน่ใจว่าตัวแทนสามารถบรรลุเป้าหมายได้ การประเมินนี้รวมถึงการวัดความแม่นยำของการทำนายหรือผลลัพธ์ของตัวแทน เช่น ความสามารถในการทำนายความเสี่ยงทางการเงินหรือการวิเคราะห์ข้อมูลทางการเงิน การรับฟีดแบ็คจากผู้ใช้ช่วยให้เข้าใจถึงประสิทธิภาพของตัวแทนในการใช้งานจริง รวมถึงการให้คะแนนและข้อเสนอแนะเพื่อการปรับปรุง การทดสอบในโลกแห่งความจริงยังได้ดำเนินการโดยการใช้ตัวแทนในสถานการณ์ทางการเงินจริงหรือสภาพแวดล้อมที่ควบคุมเพื่อจำลองธุรกรรมและงานจริง ซึ่งช่วยให้แน่ใจว่าตัวแทนทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพนอกสภาพแวดล้อมการฝึกอบรม
AgentLayer มีวิธีการใดบ้างในการให้แน่ใจว่าตัวแทน AI ปฏิบัติตามกฎระเบียบและมาตรฐานทางการเงินระดับโลก? มีกระบวนการใดบ้างที่ทำให้พวกเขาอัปเดตกับการเปลี่ยนแปลงของกฎระเบียบ?
AgentLayer ดำเนินการหลายขั้นตอนเพื่อให้แน่ใจว่าตัวแทน AI ปฏิบัติตามกฎระเบียบและมาตรฐานทางการเงินระดับโลก ตัวอย่างเช่น แพลตฟอร์มใช้เครื่องมือตรวจสอบข้อมูลนำเข้าและการทำความสะอาดข้อมูลใน chatbots เพื่อป้องกันคำสั่งที่เป็นอันตรายและทำให้ข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อนเป็นข้อมูลที่ไม่ระบุตัวตน ซึ่งช่วยปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้และให้แน่ใจว่าการจัดการข้อมูลส่วนบุคคลและทางการเงินเป็นไปตามข้อกำหนดของกฎระเบียบ นอกจากนี้ AgentLayer ยังรวมกับระบบแบ็กเอนด์โดยใช้การควบคุมการเข้าถึงอย่างเข้มงวดและการจัดการบทบาท ซึ่งจำกัดผู้ที่สามารถเข้าถึงข้อมูลทางการเงินที่ละเอียดอ่อนได้ ช่วยให้เป็นไปตามกฎระเบียบด้านความปลอดภัยของข้อมูล
การตรวจสอบและการติดตามเป็นส่วนสำคัญของกลยุทธ์การปฏิบัติตามกฎระเบียบของ AgentLayer ตัวแทน AI เช่น AGIS ทำการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะอย่างละเอียดเพื่อตรวจหาช่องโหว่ที่อาจส่งผลต่อธุรกรรมทางการเงิน การรักษาความปลอดภัยในการดำเนินการเหล่านี้ทำให้ AgentLayer สอดคล้องกับมาตรฐานกฎระเบียบที่ควบคุมระบบการเงิน แพลตฟอร์มยังใช้กลไกการเข้าใจและตรวจสอบเนื้อหาภายใน chatbots เพื่อตรวจสอบและกรองการตอบกลับ ป้องกันการรั่วไหลของข้อมูลที่ละเอียดอ่อนและปฏิบัติตามกฎระเบียบการป้องกันข้อมูล
เพื่อติดตามการเปลี่ยนแปลงของกฎระเบียบระดับโลก AgentLayer น่าจะมีทีมหรือกระบวนการที่ติดตามการอัปเดตกฎระเบียบอย่างต่อเนื่อง ซึ่งอาจรวมถึงการสมัครรับจดหมายข่าวในอุตสาหกรรม การเข้าร่วมฟอรัมกฎระเบียบ และการทำงานร่วมกับผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายและการเงินเพื่อให้ทันต่อมาตรฐานใหม่หรือที่กำลังเกิดขึ้น การทบทวนการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้อย่างสม่ำเสมอช่วยให้แพลตฟอร์มประเมินผลกระทบและให้แน่ใจว่าตัวแทน AI ยังคงปฏิบัติตามกฎระเบียบ
แพลตฟอร์มถูกออกแบบให้มีความยืดหยุ่น ทำให้สามารถปรับตัวเข้ากับข้อกำหนดกฎระเบียบใหม่ได้อย่างรวดเร็ว นั่นหมายความว่า AgentLayer สามารถอัปเดตตัวแทน AI และระบบต่างๆ ได้ตามความจำเป็น เช่น การเพิ่มมาตรฐานการเข้ารหัสหรือการเข้มงวดการควบคุมการเข้าถึงตามกฎระเบียบใหม่
การทำงานร่วมกันเป็นอีกด้านสำคัญของวิธีการของ AgentLayer แพลตฟอร์มร่วมมือกับหน่วยงานกำกับดูแล สมาคมในอุตสาหกรรม และสถาบันการศึกษาเพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแนวโน้มและแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดล่าสุด วิธีการนี้ช่วยให้ AgentLayer คาดการณ์การเปลี่ยนแปลงของกฎระเบียบและปรับการดำเนินงานตามนั้น แพลตฟอร์มยังขอคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญด้านกฎหมายและการเงินเพื่อให้แน่ใจว่าการปฏิบัติตามกฎระเบียบยังคงดำเนินต่อไป ซึ่งอาจรวมถึงการตรวจสอบและทบทวนโดยผู้เชี่ยวชาญภายนอกอย่างสม่ำเสมอ
คุณสามารถแชร์คุณสมบัติหรือการอัปเดตใหม่ๆ ของ AgentLayer ได้หรือไม่? การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้จะช่วยให้แพลตฟอร์มรับมือกับภัยคุกคามใหม่ๆ ได้ดีขึ้นอย่างไร?
AgentLayer กำลังทำการอัปเดตสำคัญต่างๆ ในแพลตฟอร์มของตน ในวันที่ 10 กันยายน ได้เปิดตัวคุณสมบัติการเก็บเหรียญ AGENTและ APGN Yields ซึ่งช่วยให้นักลงทุนได้รับผลตอบแทนที่สูง ด้วยเวลาเหลืออีกเพียงหนึ่งสัปดาห์ก่อนการจัดงาน Token Generation Event (TGE) นักลงทุนจึงได้รับการกระตุ้นให้ใช้โอกาสนี้ในการเก็บเหรียญ
เรายังเตรียมพร้อมสำหรับการจดทะเบียนโทเค็นพื้นฐานของ AgentLayer บนตลาดเงินสกุลเข้ารหัสลับชั้นนำ เช่น Gate.io, BingX, Uniswap และ Aerodrome การจดทะเบียนนี้ ซึ่งกำหนดไว้ในวันที่ 18 กันยายน 2024 เวลา 19:00 ตามเวลาสิงคโปร์ จะเพิ่มโอกาสในการซื้อขายสำหรับนักลงทุนและเสริมสร้างระบบการเงิน
AgentLayer ยังกำลังอัปเกรดการใช้งานโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLMs) เช่น TrustLLM เพื่อตรวจจับการฉ้อโกงที่ซับซ้อนและรูปแบบข้อมูลการเงินที่ผิดปกติได้ดียิ่งขึ้น โดยการทำงานกับชุดข้อมูลที่หลากหลายและใช้เทคนิคขั้นสูง แพลตฟอร์มมุ่งมั่นที่จะจับกลโกงประเภทใหม่ๆ
แพลตฟอร์มกำลังเพิ่มประสิทธิภาพเครื่องมือวิเคราะห์ความเสี่ยง โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อศึกษาข้อมูลในอดีตและแนวโน้มของตลาด ซึ่งจะช่วยให้สามารถระบุภัยคุกคามได้เร็วขึ้น นอกจากนี้ยังจะตรวจสอบกิจกรรมทางการเงินแบบเรียลไทม์เพื่อจับพฤติกรรมที่น่าสงสัย เช่น รูปแบบการทำธุรกรรมที่ผิดปกติ
ในด้านความปลอดภัย AgentLayer กำลังสำรวจเทคโนโลยีการเข้ารหัสขั้นสูง รวมถึงวิธีการที่ต้านทานต่อควอนตัม เพื่อปกป้องข้อมูลทางการเงินได้ดียิ่งขึ้น การตรวจสอบแบบหลายปัจจัยและการตรวจสอบด้วยลายนิ้วมือจะถูกนำมาใช้เพื่อเพิ่มความปลอดภัยให้กับผู้ใช้
ข้อจำกัดความรับผิด
หมายเหตุบรรณาธิการ: เนื้อหาต่อไปนี้ไม่ได้สะท้อนถึงมุมมองหรือความคิเห็นของ BeInCrypto มันจัดทำขึ้นเพื่อวัตถุประสงค์ในการให้ข้อมูลเท่านั้นและไม่ควรถูกตีความว่าเป็นคำแนะนำทางการเงิน กรุณาทำการวิจัยของคุณเองก่อนที่จะทำการตัดสินใจลงทุนใดๆ
