AgentLayer est une plateforme qui permet de renforcer la sécurité et la fonctionnalité des applications financières grâce à une intégration avancée de l’IA et de la blockchain. Au cœur de la plateforme, l’AgentOS permet une gestion sécurisée des données, une collaboration multi-agents et une communication fluide, garantissant des opérations financières à la fois efficaces et protégées.
Avec des fonctions telles que le chiffrement des données, le contrôle d’accès et la détection proactive des vulnérabilités, AgentLayer répond ainsi aux exigences de la finance moderne en protégeant les informations sensibles. BeInCrypto s’est entretenu avec l’équipe d’AgentLayer afin de discuter plus en détails de la manière dont leur plateforme aborde les problèmes concrets dans la technologie financière en utilisant l’IA et la blockchain. Pas de superflu ici ; juste une analyse de ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas et vers où l’industrie se dirige.
Pouvez-vous expliquer comment le système d’exploitation central, AgentOS, améliore la sécurité et la fonctionnalité des applications financières ? Quelles fonctionnalités ou méthodes spéciales utilise-t-il pour maintenir les opérations financières sûres et efficaces ?
AgentOS permet de rendre les applications financières à la fois sécurisées et efficaces. Il protège les données sensibles en les chiffrant lors de la transmission et du stockage, garantissant que des informations critiques telles que l’historique des transactions, l’état du registre et les smart demeurent sécurisées.
AgentOS tire parti de la technologie blockchain pour décentraliser et sécuriser les données, garantissant que personne ne peut les altérer ou les manipuler. Le système contrôle également qui peut accéder et modifier les données grâce à une gestion précise des permissions. Cela garantit que seuls les agents autorisés peuvent apporter des modifications, renforçant ainsi la sécurité globale.
AgentOS gère le réseau en régulant les nœuds (les points de connexion) qui opèrent au sein de celui-ci. Ces nœuds sont enregistrés sur la blockchain, et les opérateurs doivent bloquer un dépôt pour chaque instance qu’ils possèdent. Si un nœud présente un comportement malveillant, un mécanisme de preuve de fraude pénalise l’acteur malveillant en question, ce qui aide à maintenir l’intégrité du réseau. L’équipe de développement utilise également des outils tels que la vérification formelle et l’analyse de code statique pour détecter et corriger proactivement les vulnérabilités dans le code du système.
Sur le plan de la fonctionnalité, AgentOS prend en charge la collaboration multi-agents grâce au protocole AgentLink. Cela permet à différents agents de communiquer, de collaborer et de partager des incitations, ce qui améliore la prise de décision et assure une meilleure efficacité dans les applications financières.
Lorsque les développeurs créent un agent, ils peuvent choisir parmi toute une gamme de modèles, parmi lesquels le modèle propriétaire TrustLLM, qui est basé sur l’approche Mixture of Experts (MoE). Ce modèle aide à améliorer les performances, la sécurité et les capacités de génération multimodale, le rendant idéal pour les applications financières. AgentOS permet également l’enregistrement et la gestion des services, permettant aux développeurs de déployer des agents selon leurs besoins commerciaux et de les enregistrer sur la blockchain avec des permissions spécifiées.
Le protocole de routage du système garantit que tous les agents peuvent fonctionner efficacement ensemble, leur permettant de communiquer et de collaborer pour accomplir des tâches complexes. Cela améliore la performance globale et la flexibilité des applications financières.
Comment les protocoles AgentLink aident-ils les agents IA à communiquer et à gérer les transactions de manière sécurisée ? Quelles mesures de sécurité spécifiques prenez-vous pour garder ces interactions sûres et privées ?
Les protocoles AgentLink assurent une communication et des transactions sécurisées entre les agents IA, en utilisant plusieurs mécanismes clés.
AgentLink définit la manière dont les informations sont organisées et partagées à travers le réseau. Cette structure garantit une transmission efficace des données, même avec une bande passante limitée, réduisant les erreurs ou les interruptions. En simplifiant et en rendant les messages plus prévisibles, AgentLink améliore la fiabilité de la communication entre les agents IA.
Pour organiser ces interactions, AgentLink fournit un cadre structuré au sein de la couche AgentNetwork. Ce cadre établit des protocoles de communication clairs qui dictent comment les agents partagent les connaissances, échangent des informations, envoient des commandes et récupèrent des résultats. Une telle approche structurée non seulement rationalise la communication mais renforce également la sécurité en minimisant les risques de malentendus ou d’accès non autorisé. Les agents savent toujours où et comment envoyer des types spécifiques d’informations, réduisant les vulnérabilités.
AgentLink intègre également un échange de données asynchrone à travers une file d’attente de messages partagée. Cette file d’attente agit comme un tampon, permettant aux agents d’envoyer et de recevoir des messages sans nécessiter un traitement immédiat. Cette configuration offre des avantages de sécurité non négligeables : si un agent rencontre des problèmes ou est attaqué, cela n’affectera pas immédiatement les autres. Elle traite également les messages de manière contrôlée, réduisant le risque de surcharger le système et de prévenir les vulnérabilités.
Pour sécuriser davantage la communication, AgentLink formate et achemine correctement les messages. Un formatage standardisé aide ainsi à détecter et à filtrer les messages malveillants ou incorrects, tandis qu’un système de routage clair garantit que les messages atteignent les destinataires corrects sans interception ou détournement par des parties non autorisées.
Le middleware, comme la file d’attente de messages partagée, ajoute une couche supplémentaire de fiabilité. Il agit comme une zone de stockage sûre pour les messages, protégeant contre la perte ou la corruption des données lors de la transmission. Des contrôles d’accès stricts et un chiffrement renforcent la sécurité dans la file d’attente, garantissant que seuls les agents autorisés y accèdent et gardent les messages confidentiels.
Enfin, la séparation des processus de communication du traitement en temps réel aide à protéger contre les attaques ciblant la gestion immédiate des messages. Si une attaque se produit, la file d’attente stocke les messages jusqu’à la résolution du problème.
Pourriez-vous fournir un exemple concret dans lequel les agents IA peuvent détecter et prévenir avec succès une violation de sécurité ?
Un excellent exemple est l’agent AGIS, qui s’est révélé incroyablement efficace pour détecter et prévenir les violations de sécurité, notamment dans le monde de la blockchain. AGIS est un outil piloté par l’IA qui audite les contrats intelligents en scannant le code en recherche de vulnérabilités potentielles. Fait impressionnant ; il a identifié 21 vulnérabilités par lui-même avant son déploiement complet, démontrant sa puissance et son efficacité.
AGIS utilise des modèles d’IA avancés, comme son TrustLLM propriétaire, qui sont spécifiquement conçus pour examiner en profondeur le code des contrats intelligents. Ces modèles scannent le code à la recherche de signes de problèmes, tels que des failles de sécurité ou des erreurs de logiques. AGIS suit un processus détaillé où il scanne et valide en continu ces problèmes potentiels, réduisant les chances de fausses alertes et s’assurant de détecter même les problèmes les plus délicats. Lors d’une compétition récente, AGIS a non seulement trouvé ces vulnérabilités mais a également remporté un prix considérable, soulignant ses capacités de premier plan.
Une fois la menace détectée, AGIS adopte une approche collaborative de l’audit. Il permet à ses utilisateurs de créer des tâches et de définir des paramètres, tels que des récompenses et des délais, ce afin d’attirer des auditeurs qui peuvent fournir différentes perspectives. Ces auditeurs discutent ensuite et se mettent d’accord sur les problèmes, garantissant un examen approfondi. Pour implémenter un système honnête, AGIS utilise un système de staking avec son propre jeton, $AGIS. Les auditeurs doivent ainsi staker ces jetons pour participer, ce qui signifie qu’ils ont là un intérêt personnel ; s’ils commettent des erreurs, ils risquent de perdre leur montant staké, ce qui encourage un travail soigné et précis.
AGIS suit également la réputation de ses auditeurs et validateurs, récompensant ceux qui font du bon travail et, au contraire, pénalisant ceux qui se comportent mal. En cas de désaccord sur les conclusions, AGIS dispose d’un processus de résolution des litiges, qui peut même impliquer un arbitre tiers si nécessaire.
Globalement, AGIS agit comme un “gardien intelligent” très fiable pour la sécurité de la blockchain, qui apprend et s’améliorent constamment afin de rester en avance sur les menaces potentielles. Il est disponible sur le testnet d’AgentLayer, où il collabore avec d’autres agents IA pour repousser les limites de ce qui est possible en matière de sécurité Web3. À l’avenir, AGIS continuera à affiner ses compétences d’audit et à étendre ses capacités.
Comment les grands modèles de langage (LLM) aident-ils à détecter les fraudes et à améliorer la sécurité au sein du système AgentLayer ? Pouvez-vous donner des exemples où les LLM se sont montrés particulièrement efficaces ?
Les grands modèles de langage jouent un rôle crucial afin d’améliorer la sécurité et la détection des fraudes au sein de l’écosystème AgentLayer, ce en analysant minutieusement le code et en surveillant les interactions.
Une méthode clé de contribution des LLM est de réaliser des audits détaillés de contrats intelligents. Des outils comme AGIS, une part intégrante d’AgentLayer, utilisent des LLM avancés tels que GPT-4, Llama 3 et TrustLLM pour scanner le code à la recherche de failles de sécurité, d’erreurs de logiques et d’inefficacités. Ces modèles s’avèrent excellents pour identifier les vulnérabilités que les fraudeurs pourraient exploiter. Ils peuvent même détecter des problèmes complexes et cachés qui pourraient échapper aux auditeurs humains, améliorant considérablement la sûreté des contrats intelligents.
Les LLM sont également essentiels pour comprendre un contexte et examiner le contenu en temps réel. Par exemple, lorsque des chatbots interagissent avec des utilisateurs, les LLM peuvent faire la différence entre des demandes légitimes et potentiellement dangereuses. Si quelqu’un tente de manipuler un chatbot pour révéler des informations sensibles, le LLM peut détecter l’intention malveillante et réagir en conséquence, évitant ainsi une faille de sécurité. Cette surveillance en temps réel garantit que les chatbots ne fournissent que des réponses sûres et appropriées, protégeant davantage les informations sensibles.
Lors de l’intégration des chatbots avec les systèmes backend, les LLMs aident en prenant des décisions plus intelligentes concernant le contrôle d’accès. Ils peuvent évaluer si une demande de données sensibles est légitime en fonction de règles prédéfinies, empêchant l’accès non autorisé. Même si quelqu’un tente d’exploiter une vulnérabilité, l’intégration sécurisée gérée par les LLM garantit que les données critiques du backend restent protégées.
Les LLM jouent également un rôle dans le processus de vérification des sources de données externes. Ils peuvent ainsi analyser le contenu et les origines des données provenant de l’extérieur du système pour déterminer leur fiabilité. Le LLM peut bloquer les données risquées ou peu fiables, réduisant ainsi les chances de compromission.
En termes d’applications réelles, les LLM ont prouvé leur efficacité dans des compétitions d’audit de contrats intelligents de haut profil. Par exemple, AGIS, équipé de LLMs, a identifié 21 vulnérabilités potentielles par lui-même. Cette détection précoce aide à prévenir les fraudes, telles que l’accès non autorisé aux contrats intelligents ou la manipulation des termes du contrat.
Quelles stratégies et technologies AgentLayer utilise-t-il pour protéger la confidentialité des données, notamment lorsqu’il s’agit d’informations financières sensibles ? Pouvez-vous discuter de l’approche de la plateforme en matière de conformité aux réglementations sur la protection des données et des normes de cryptage utilisées ?
AgentLayer utilise une panoplie diverse de stratégies et de technologies pour assurer la confidentialité des données, surtout lorsqu’il s’agit de gérer des informations financières sensibles.
Pour commencer, la plateforme intègre des outils avancés de validation et de nettoyage des entrées dans ses chatbots. Ces outils identifient et bloquent toute action malveillante qui pourrait cibler des données financières. Par exemple, si quelqu’un saisit quelque chose de suspect — comme des mots-clés associés à la fraude — le système peut le détecter et empêcher son traitement.
AgentLayer prend également des mesures supplémentaires pour sécuriser la manière dont ses chatbots interagissent avec les systèmes backend. Il utilise des contrôles d’accès stricts, ce qui signifie que les chatbots ne peuvent accéder qu’aux informations nécessaires pour leurs tâches. Par exemple, un chatbot pourrait uniquement voir des données agrégées plutôt que des transactions individuelles. Lors de l’intégration de données provenant de sources externes, le système vérifie soigneusement la réputation de la source, les certificats de sécurité et le contenu pour s’assurer qu’ils sont sûrs. Cela aide à prévenir l’introduction de données malveillantes.
La plateforme emploie également des mécanismes avancés de compréhension du contexte et de révision du contenu. Ces outils aident les chatbots à distinguer entre des demandes financières légitimes et celles qui pourraient être nocives. Si un chatbot est sur le point de répondre avec des informations financières sensibles, le système examine la réponse en temps réel pour s’assurer qu’elle ne révèle aucun détail critique.
En ce qui concerne la conformité avec les réglementations sur la protection des données comme le RGPD, AgentLayer prend cela très au sérieux. La plateforme dispose probablement d’une équipe ou d’un processus dédié à s’assurer que ses pratiques répondent à toutes les exigences légales nécessaires. Des audits et des révisions réguliers maintiennent tout en conformité avec les réglementations. Les utilisateurs ont également un contrôle sur leurs paramètres de confidentialité des données, y compris la possibilité de se désinscrire de certaines activités de collecte de données ou de demander la suppression de leurs données.
Comment les agents IA sur la plateforme AgentLayer utilisent-ils l’analyse prédictive pour identifier et réduire les risques financiers ? Quels types de données et méthodes d’analyse utilisent-ils pour prévoir et gérer ces risques ?
Les agents IA sur la plateforme AgentLayer utilisent l’analyse prédictive pour détecter et gérer les risques financiers potentiels de plusieurs manières clés. Ils commencent par réaliser des audits détaillés de contrats intelligents. Par exemple, AGIS, l’un des agents IA, examine attentivement le code à la recherche de vulnérabilités, telles que des failles de sécurité ou des erreurs logiques, qui pourraient entraîner des problèmes financiers. En détectant ces problèmes tôt, la plateforme aide à garantir l’intégrité des transactions financières.
Une autre manière dont la plateforme recueille des données utiles est à travers ses chatbots, qui interagissent avec les utilisateurs. Ces chatbots peuvent en effet détecter des préoccupations ou des questions liées aux transactions financières, et ces informations sont analysées pour repérer les risques émergents. Le système est également en mesure de détecter les demandes potentiellement nocives lors de ces interactions, ce qui aide à prévenir la fraude avant qu’elle ne se produise.
AgentLayer ne s’arrête pas là — il exploite également des sources de données externes, comme les données du marché financier et les tendances du secteur. Cela aide la plateforme à comprendre le contexte plus large dans lequel se déroulent les transactions, lui donnant une meilleure chance de prévoir les risques.
Sur le plan technique, la plateforme utilise des modèles de langage avancés comme GPT-4 et TrustLLM pour analyser les données qu’elle collecte. Ces modèles peuvent identifier des motifs ou des anomalies qui pourraient indiquer des risques financiers. Par exemple, si une conversation de chatbot inclut des signes de confusion ou d’inquiétude, le système peut signaler cela comme un problème potentiel.
La plateforme est également excellente lorsqu’il s’agit de comprendre le contexte de ces interactions. Elle peut faire la différence entre des demandes financières légitimes et celles qui pourraient être suspectes. En surveillant et en examinant continuellement les sorties des chatbots en temps réel, elle peut détecter et gérer les risques potentiels avant qu’ils ne s’aggravent.
Lorsqu’il s’agit de prédire des risques spécifiques, les agents IA utilisent des modèles sophistiqués pour attribuer des scores de risque à différents scénarios. En examinant les données passées, ils peuvent prédire la probabilité de certains risques, comme le risque d’exploitation d’un contrat. Cela permet à la plateforme de prendre des mesures proactives, comme notifier les utilisateurs, renforcer la sécurité ou ajuster les paramètres du contrat pour minimiser l’exposition.
Lorsqu’un risque est détecté, la plateforme peut prendre des mesures immédiates. Cela peut inclure l’envoi d’alertes aux parties concernées ou le renforcement des mesures de sécurité, telles que des contrôles d’accès plus stricts ou une augmentation du cryptage. La plateforme prend également en charge l’audit collaboratif, où des auditeurs expérimentés peuvent travailler ensemble pour examiner et résoudre les risques potentiels.
Enfin, AgentLayer surveille constamment l’efficacité de ces mesures et utilise les retours pour améliorer son analyse prédictive. En apprenant des expériences passées, les agents IA deviennent de plus en plus efficace dans la détection et la géstion des risques futurs.
Comment les protocoles AgentLink aident-ils les agents IA à travailler ensemble de manière sécurisée et efficace lors de la gestion des données financières ? Quelles sont les principales mesures de sécurité en place pour prévenir les violations de données et garantir une gestion fluide des données ?
Les protocoles AgentLink garantissent que plusieurs agents IA peuvent travailler ensemble, ce de manière efficace et sécurisée, notamment lors de la gestion de données financières sensibles. Ils définissent la manière dont les informations et les messages sont formatés et transmis à travers le réseau, optimisant le processus même dans des conditions de bande passante limitée. Cela réduit la probabilité d’erreurs ou d’interruptions susceptibles de compromettre les données financières.
La plateforme fournit un cadre structuré pour l’interaction, permettant ainsi le partage de connaissances, l’échange d’informations, l’envoi de commandes et la récupération de résultats entre les agents. Ce processus de communication bien organisé aide à minimiser les risques de malentendus ou d’accès non autorisé, les agents sachant exactement où et comment envoyer des types d’informations spécifiques.
AgentLink utilise également un échange de données asynchrone, avec une file d’attente de messages partagée permettant aux agents d’envoyer et de recevoir des messages sans nécessiter un traitement immédiat. Ce système est particulièrement bénéfique lors de la gestion de données financières, car il garantit que si un agent rencontre un problème ou est attaqué, cela n’affecte pas les autres. La file d’attente contrôle également le flux d’informations, évitant la surcharge du système et réduisant les risques de sécurité.
De plus, séparer le processus de communication du traitement immédiat aide à protéger contre les attaques en temps réel. Si un attaquant tente de perturber le traitement des messages financiers, la file peut toujours conserver et stocker ces messages jusqu’à ce que le problème soit résolu. Cette séparation permet des vérifications de sécurité plus approfondies sur les messages, améliorant la sécurité globale lorsque les agents gèrent des données financières.
Pouvez-vous expliquer les étapes impliquées dans la formation d’un agent IA sur la plateforme AgentLayer pour des tâches financières spécifiques ? Quelles sont les étapes clés, de la collecte des données à l’affinage des modèles, et comment la performance de l’agent est-elle mesurée ?
Former un agent IA sur la plateforme AgentLayer pour gérer des tâches financières spécifiques implique plusieurs étapes clés. Cela commence par l’acquisition de données, où l’agent accède à divers types de données. Par exemple, il peut analyser les audits de contrats intelligents pour détecter les vulnérabilités et les risques potentiels en recherchant des failles de sécurité, des erreurs logiques et des inefficacités susceptibles d’impacter les transactions financières.
Les interactions avec les chatbots constituent une autre source de données précieuse. À mesure que les chatbots interagissent avec les utilisateurs, ils collectent des données sur les demandes et les préoccupations financières, fournissant des aperçus des problèmes courants et des besoins des utilisateurs. De plus, l’agent peut intégrer des sources de données externes, telles que les données du marché financier, les indicateurs économiques et les tendances du secteur, pour mieux comprendre le contexte plus large des tâches financières à accomplir.
Une fois les données collectées, elles subissent un prétraitement et une préparation. Cela implique de nettoyer les données pour éliminer le bruit et les informations non pertinentes, comme filtrer les invites malveillantes ou les entrées financières incorrectes. Pour les informations financières sensibles, les données restent anonymes afin de protéger la vie privée des utilisateurs.
Vient ensuite la sélection du modèle et la formation initiale. Sur la plateforme AgentLayer, les développeurs choisissent un modèle de base approprié parmi des options telles que Mistral, Llama ou le TrustLLM propriétaire. La formation initiale implique d’alimenter le modèle avec les données prétraitées et d’ajuster ses paramètres pour apprendre les motifs et les relations au sein des données financières.
Après la formation initiale, le modèle subit un affinage. Cette étape utilise des ensembles de données financières spécifiques liées à la tâche ciblée, comme l’analyse des états financiers, permettant au modèle de devenir plus spécialisé. Des techniques telles que l’apprentissage par transfert et l’adaptation au domaine permettent de rendre le modèle plus efficace pour les applications financières, tandis que des méthodes avancées comme la technologie de génération augmentée par récupération (RAG) et l’appariement des connaissances améliorent la capacité du modèle à gérer des données financières complexes.
Enfin, l’évaluation des performances est cruciale pour s’assurer que l’agent atteint ses objectifs. Cela implique de mesurer la précision des prédictions ou des résultats de l’agent, comme sa capacité à prédire les risques financiers ou à analyser les données financières. Les retours des utilisateurs aident à comprendre comment l’agent se comporte dans des applications réelles, incluant les évaluations et les suggestions d’amélioration. Des tests en conditions réelles sont également effectués en appliquant l’agent dans des scénarios financiers réels ou des environnements contrôlés pour simuler de vraies transactions et tâches, garantissant qu’il fonctionne correctement en dehors de l’environnement de formation.
Comment AgentLayer s’assure-t-il que ses agents IA respectent les réglementations et les normes financières mondiales ? Quels processus sont mis en place pour les maintenir à jour avec les réglementations changeantes ?
AgentLayer prend plusieurs mesures pour garantir que ses agents IA respectent les réglementations et les normes financières mondiales. Tout d’abord, la plateforme utilise des outils de validation des entrées et de nettoyage des données dans ses chatbots pour bloquer toute invite malveillante et anonymiser les informations financières sensibles. Cela aide à protéger la vie privée des utilisateurs et garantit que la gestion des données personnelles et financières répond aux exigences réglementaires. De plus, AgentLayer s’intègre aux systèmes backend en utilisant des contrôles d’accès stricts et une gestion des rôles, ce qui limite qui peut accéder aux données financières sensibles, garantissant la bonne conformité avec les réglementations de sécurité des données.
L’audit et la surveillance sont également des composants clés de la stratégie de conformité d’AgentLayer. Des agents IA comme AGIS effectuent des audits approfondis de contrats intelligents pour détecter les vulnérabilités susceptibles d’affecter les transactions financières. En sécurisant ces opérations, AgentLayer se conforme aux normes réglementaires qui régissent les systèmes financiers. La plateforme emploie également des mécanismes de compréhension et de révision du contenu au sein de ses chatbots pour surveiller et filtrer les réponses, évitant la fuite d’informations sensibles et adhérant aux réglementations de protection des données.
Pour suivre les changements dans les réglementations mondiales, AgentLayer dispose probablement d’une équipe ou d’un processus dédié qui surveille constamment les mises à jour réglementaires. Cela pourrait impliquer de s’abonner à des bulletins d’information du secteur, de participer à des forums réglementaires et de travailler avec des experts juridiques et financiers pour rester informé des nouvelles normes ou émergentes. Une révision régulière de ces changements réglementaires aident la plateforme à évaluer leur impact et à garantir que ses agents IA restent conformes.
La plateforme est conçue pour être flexible, lui permettant de s’adapter rapidement aux nouvelles exigences réglementaires. Cela signifie qu’AgentLayer peut facilement mettre à jour ses agents IA et ses systèmes au besoin, comme en améliorant les normes de chiffrement ou en renforçant les contrôles d’accès en réponse à de nouvelles réglementations.
La collaboration est un autre aspect clé de l’approche d’AgentLayer. La plateforme travaille avec des organismes de réglementation, des associations industrielles et des institutions académiques pour obtenir des informations sur les dernières tendances et les meilleures pratiques. Cette approche proactive aide AgentLayer à anticiper les changements réglementaires et à ajuster ses opérations en conséquence. La plateforme cherche également des conseils d’experts juridiques et financiers pour garantir une conformité continue, ce qui peut inclure des audits et des révisions régulières par des experts externes.
Pouvez-vous partager des nouvelles fonctions ou mises à jour d’AgentLayer ? Comment ces changements aideront-ils la plateforme à mieux gérer les menaces émergentes ?
AgentLayer apporte des mises à jour clés sur sa plateforme. Le 10 septembre, la fonctionnalité de staking pour les jetons AGENT et les rendements APGN ont été lancés, permettant aux investisseurs de réaliser des rendements considérables. Avec seulement une semaine avant l’événement de génération de jetons (TGE), les investisseurs sont ainsi invités à profiter de l’opportunité de staking.
Nous nous préparons également pour la cotation du jeton natif d’AgentLayer sur des bourses crypto majeures telles que Gate.io, BingX, Uniswap et Aerodrome. La cotation, prévue pour le 18 septembre 2024 à 19h00, heure de Singapour, augmentera les opportunités de trading pour les investisseurs et améliorera l’écosystème financier.
AgentLayer améliore également son utilisation des grands modèles de langage (LLM) comme TrustLLM pour mieux détecter les fraudes complexes et les motifs inhabituels dans les données financières. En travaillant avec des ensembles de données plus diversifiés et en appliquant des techniques avancées, la plateforme vise à détecter de nouveaux types de fraudes.
La plateforme améliore ses outils d’analyse des risques, en utilisant l’apprentissage automatique pour étudier les données historiques et les tendances du marché, ce qui aidera à identifier au plus tôt les menaces. Elle surveillera également les activités financières en temps réel pour détecter les comportements suspects, tels que des motifs de transactions inhabituels.
Sur le front de la sécurité, AgentLayer explore des technologies de chiffrement avancées, notamment des méthodes résistantes aux attaques quantiques, pour mieux protéger les données financières. L’authentification multi-facteurs et biométrique sera également introduite afin de renforcer la sécurité des utilisateurs.
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