AgentLayerは、高度なAIとブロックチェーンの統合を通じて、金融アプリケーションのセキュリティと機能を向上させる革新的なプラットフォームです。その中核となるのは、プラットフォームのAgentOSにより、安全なデータ管理、マルチエージェントコラボレーション、シームレスなコミュニケーションが可能になり、財務業務の効率性と保護が確保されます。
データ暗号化、アクセス制御、プロアクティブな脆弱性検出などの機能を備えたAgentLayerは、現代の金融の要求を満たし、機密情報を保護します。BeInCryptoは、AgentLayerチームと対談し、彼らのプラットフォームがAIとブロックチェーンを使用して金融技術の実際の問題にどのように取り組んでいるかについて話しました。ふわふわしているわけではなく、何がうまくいっていて、何がうまくいっていないのか、そして業界がどこに向かっているのかを深く掘り下げるだけです。
コア・オペレーティング・システムであるAgentOSが、金融アプリケーションのセキュリティと機能をどのように向上させるのか、詳しく教えてください。財務業務を安全かつ効率的に保つために、どのような特別な機能や方法を使用していますか?
AgentOSを使用すると、金融アプリケーションを安全かつ効率的にすることができます。機密データを転送および保存中に暗号化することで保護し、トランザクション履歴、台帳ステータス、スマートコントラクトなどの重要な情報を安全に保ちます。
AgentOSは、ブロックチェーン技術を活用してデータを分散化し、データを保護し、誰もデータを改ざんしたり改ざんしたりできないようにします。また、システムは、微調整された権限管理を通じて、データにアクセスして変更できるユーザーも制御します。これにより、権限のあるエージェントのみが変更を加えることができるようになり、全体的なセキュリティが強化されます。
AgentOSは、ネットワーク内で動作するノード(接続ポイント)を調整することでネットワークを管理します。これらのノードはブロックチェーンに登録され、オペレーターは所有するインスタンスごとにデポジットをロックする必要があります。いずれかのノードが悪意を持って動作した場合、不正防止メカニズムが悪質な行為者にペナルティを科し、ネットワークの完全性を維持するのに役立ちます。また、開発チームは、フォーマルベリフィケーションや静的コードスキャンなどのツールを使用して、システムのコードの脆弱性をプロアクティブに検出し、修正します。
機能面では、AgentOSはAgentLinkプロトコルを介したマルチエージェントコラボレーションをサポートしています。これにより、さまざまなエージェントがコミュニケーションを取り、協力し、インセンティブを共有できるようになり、金融アプリケーションの意思決定と効率が向上します。このシステムはブロックチェーンテクノロジーとも統合されており、その分散型で透明性の高い性質を利用して、
開発者がエージェントを作成するときは、Mixture of Experts(MoE)アプローチに基づく独自のTrustLLMモデルなど、さまざまなモデルから選択できます。このモデルは、パフォーマンス、セキュリティ、およびマルチモーダル生成機能の強化に役立ち、金融アプリケーションに最適です。また、AgentOSはサービスの登録と管理を容易にし、開発者はビジネスニーズに応じてエージェントをデプロイし、指定された権限でブロックチェーンに登録することができます。
システムのルーティングプロトコルにより、すべてのエージェントが効果的に連携して操作でき、複雑なタスクを完了するためのコミュニケーションとコラボレーションが可能になります。これにより、金融アプリケーションの全体的なパフォーマンスと柔軟性が向上します。
AgentLinkプロトコルは、AIエージェントが安全に通信し、トランザクションを処理するのにどのように役立ちますか?これらのインタラクションを安全かつプライベートに保つために、具体的にどのようなセキュリティ対策を講じていますか?
AgentLinkプロトコルは、いくつかの主要なメカニズムを使用して、AIエージェント間の安全な通信とトランザクションを保証します。
AgentLinkは、ネットワーク全体で情報を整理および共有する方法を定義します。この構造により、帯域幅が限られている場合でも効率的なデータ転送が保証され、エラーや中断が減少します。AgentLinkは、メッセージを簡素化し、予測可能性を高めることで、AIエージェント間の通信の信頼性を向上させます。
これらのインタラクションを整理するために、AgentLinkはAgentNetworkレイヤー内に構造化されたフレームワークを提供します。このフレームワークは、エージェントが知識を共有し、情報を交換し、コマンドを送信し、結果を取得する方法を指示する明確な通信プロトコルを示しています。このような構造化されたアプローチは、コミュニケーションを効率化するだけでなく、ミスコミュニケーションや不正アクセスのリスクを最小限に抑えることでセキュリティを強化します。エージェントは、特定の種類の情報をどこにどのように送信するかを常に把握しているため、脆弱性が軽減されます。
AgentLink には、共有メッセージ キューを介した非同期データ交換も組み込まれています。このキューはバッファとして機能し、エージェントはすぐに処理することなくメッセージを送受信できます。この設定には、セキュリティ上の大きな利点があり、1つのエージェントが問題に直面したり攻撃を受けたりしても、すぐに他のエージェントに影響を与えることはありません。また、メッセージを制御された方法で処理するため、システムが過負荷になるリスクが軽減され、脆弱性が防止されます。
通信のセキュリティをさらに高めるために、AgentLinkはメッセージを適切にフォーマットしてルーティングします。標準化されたフォーマットは、悪意のあるメッセージや誤ったメッセージを検出してフィルタリングするのに役立ち、明確なルーティングシステムにより、権限のない第三者による傍受や誤送信なしにメッセージが正しい受信者に届くようにします。
ミドルウェアは、共有メッセージキューと同様に、信頼性の別のレイヤーを追加します。メッセージの安全な保持領域として機能し、送信中のデータの損失や破損から保護します。厳格なアクセス制御と暗号化により、キュー内のセキュリティが強化され、許可されたエージェントのみがキューにアクセスし、メッセージの機密性が保たれるようになります。
最後に、通信プロセスをリアルタイム処理から分離することで、メッセージの即時処理を狙った攻撃から保護できます。攻撃が発生した場合、キューは問題を解決するまでメッセージを格納します。
AIエージェントがセキュリティ侵害を成功裏に検出し、防止できる実例を教えてください。
その好例がAGISエージェントで、特にブロックチェーンの世界では、セキュリティ侵害の発見と防止に非常に効果的であることが証明されています。AGISは、潜在的な脆弱性がないかコードをスキャンすることでスマートコントラクトを監査するAI駆動型ツールです。印象的なことに、本格的に展開する前に21の脆弱性を独自に特定し、その力と有効性を実証しました。
AGISは、独自のTrustLLMのような高度なAIモデルを使用しており、スマートコントラクトのコードを深く掘り下げるために特別に構築されています。これらのモデルは、セキュリティ上の欠陥や論理エラーなど、問題の兆候がないかコードをスキャンします。AGISは、これらの潜在的な問題を継続的にスキャンして検証する詳細なプロセスを経ることで、誤報の可能性を減らし、最も厄介な問題さえも確実にキャッチします。最近のコンペティションで、AGISはこれらの脆弱性を発見しただけでなく、その優れた能力をアピールして大きな賞を受賞しました。
システムが脅威を検出すると、AGISは協調的なアプローチで監査を行います。これにより、ユーザーはタスクを作成し、報酬や期限などのパラメーターを設定して、さまざまな視点をもたらすことができる監査人を引き付けることができます。その後、これらの監査人は問題について議論し、合意し、徹底的なレビューを保証します。誰もが正直であるために、AGISは独自のトークンである$AGISを使用したステーキングシステムを使用しています。オーディターは、参加するためにこれらのトークンをステーキングする必要があります、つまり、彼らはゲームにスキンを持っていることを意味します。失敗すると賭け金を失うリスクがあるため、慎重で正確な作業が促進されます。
AGISはまた、監査人とバリデータの評判を追跡し、良い仕事をした人に報酬を与え、そうでない人に罰則を科します。調査結果について意見の相違がある場合、AGISは紛争解決プロセスを導入しており、必要に応じて第三者の仲裁人を巻き込むことさえできます。
全体として、AGISはブロックチェーンセキュリティの信頼性の高い「インテリジェントガーディアン」として機能し、潜在的な脅威に先んじるために継続的に学習し、改善します。AgentLayerテストネットで利用でき、他のAIエージェントと協力して、Web3セキュリティの可能性の限界を押し広げます。今後もAGISは監査能力を磨き、能力を拡大していきます。
大規模言語モデル (LLM) は、AgentLayer システムの不正行為の検出とセキュリティの向上にどのように役立ちますか?LLMが特に効果的だった例を挙げていただけますか?
大規模な言語モデルは、コードを徹底的に分析し、相互作用を監視することにより、AgentLayerエコシステム内のセキュリティを強化し、不正を検出する上で重要な役割を果たします。
LLMが役立つ重要な方法の1つは、スマートコントラクトの詳細な監査を実施することです。AgentLayer の一部である AGIS などのツールは、GPT-4、Llama 3、TrustLLM などの高度な LLM を使用して、セキュリティの欠陥、論理エラー、非効率性についてコードをスキャンします。これらのモデルは、詐欺師が悪用する可能性のある脆弱性を見つけるのに優れています。また、人間の監査人がすり抜ける可能性のある複雑で隠れた問題を発見することもでき、スマートコントラクトをより安全にすることができます。
LLMは、コンテキストを理解し、コンテンツをリアルタイムでレビューする上でも重要です。たとえば、チャットボットがユーザーと対話する場合、LLMは正当なリクエストと潜在的に有害なリクエストを区別できます。誰かがチャットボットを操作して機密情報を漏らそうとした場合、LLMは悪意のある意図を検出し、それに応じて対応できるため、セキュリティ侵害を防ぐことができます。このリアルタイムの監視により、チャットボットは安全で適切な応答のみを提供し、機密情報をさらに保護します。
チャットボットをバックエンドシステムに統合する場合、LLMはアクセス制御についてより賢明な決定を下すのに役立ちます。機密データの要求が正当なものかどうかを事前定義されたルールに基づいて評価し、不正アクセスを防ぐことができます。誰かが脆弱性を悪用しようとしても、LLMによって管理される安全な統合により、重要なバックエンドデータが保護されたままになります。
LLM は、外部データ ソースの検証にも役割を果たします。システムの外部からのデータの内容と出所を分析して、信頼できるかどうかを判断できます。LLMは、リスクの高いデータや信頼性の低いデータがシステムに入るのをブロックし、データが危険にさらされる可能性を減らすことができます。
実際のアプリケーションに関しては、LLMは注目度の高いスマートコントラクト監査コンペティションでその有効性を証明しています。たとえば、LLMを搭載したAGISは、独自に21の潜在的な脆弱性を特定しました。この早期検出は、スマートコントラクトへの不正アクセスや契約条件の操作などの不正行為を防ぐのに役立ちます。
AgentLayerは、特に機密性の高い財務情報を扱う際に、データプライバシーを保護するためにどのような戦略とテクノロジーを採用していますか?データ保護規制や使用されている暗号化標準への準拠に対するプラットフォームのアプローチについて教えてください。
AgentLayerは、特に機密性の高い財務情報を処理する際に、データのプライバシーを確保するためにさまざまな戦略とテクノロジーを使用しています。
まず、このプラットフォームは、高度な入力検証およびクリーニングツールをチャットボットに統合します。これらのツールは、財務データを標的にする可能性のある悪意のあるプロンプトを特定してブロックします。たとえば、誰かが不審な内容(詐欺に関連するキーワードなど)を入力した場合、システムはそれをキャッチして処理を防ぐことができます。
AgentLayerは、チャットボットがバックエンドシステムと対話する方法を保護するために、追加の手順も講じています。厳格なアクセス制御を採用しているため、チャットボットはタスクに必要な情報にのみアクセスできます。たとえば、チャットボットは個々のトランザクションではなく、集計されたデータのみを表示する場合があります。外部ソースからデータを取り込む場合、システムはソースの評判、セキュリティ証明書、およびコンテンツを慎重にチェックして、安全性を確保します。これにより、悪意のあるデータが侵入するのを防ぐことができます。
また、このプラットフォームは、高度なコンテキスト理解とコンテンツレビューのメカニズムを採用しています。これらは、チャットボットが正当な金融リクエストと有害な可能性のあるリクエストを区別するのに役立ちます。チャットボットが機密性の高い財務情報で応答しそうになると、システムはリアルタイムで応答を確認し、重要な詳細が公開されないようにします。
GDPRのようなデータ保護規制への準拠に関しては、AgentLayerはこれを非常に真剣に受け止めています。このプラットフォームには、その慣行が必要なすべての法的要件を満たしていることを確認するための専任のチームまたはプロセスがある可能性があります。定期的な監査とレビューにより、すべてが規制に沿っています。また、ユーザーは、特定のデータ収集活動をオプトアウトしたり、データの削除をリクエストしたりする機能など、データのプライバシー設定を制御できます。
AgentLayerプラットフォーム上のAIエージェントは、予測分析をどのように使用して財務リスクを特定して削減しますか?これらのリスクを予測し、対処するために、どのような種類のデータと分析方法を使用しているのでしょうか?
AgentLayerプラットフォームのAIエージェントは、予測分析を使用して、いくつかの主要な方法で潜在的な財務リスクを特定して管理します。彼らは、スマートコントラクトの詳細な監査を行うことから始めます。たとえば、AIエージェントの1つであるAGISは、セキュリティ上の欠陥や論理エラーなど、財務上の問題につながる可能性のある脆弱性がないか、コードを慎重に調査します。これらの問題を早期に発見することで、プラットフォームは金融取引の完全性を確保するのに役立ちます。
このプラットフォームが有用なデータを収集するもう一つの方法は、ユーザーと対話するチャットボットを使用することです。これらのチャットボットは、金融取引に関連する懸念や疑問を拾い上げ、その情報を分析して新たなリスクを特定します。また、このシステムは、これらのインタラクション中に潜在的に有害なプロンプトを検出するように装備されているため、不正行為を未然に防ぐことができます。
AgentLayerはそれだけにとどまらず、金融市場のデータや業界のトレンドなどの外部データソースも活用します。これにより、プラットフォームは取引が行われている広範なコンテキストを理解することができ、リスクを予測する可能性が高くなります。
技術面では、このプラットフォームはGPT-4やTrustLLMなどの高度な言語モデルを使用して、収集したデータを分析します。これらのモデルは、財務リスクを示す可能性のあるパターンや異常を特定できます。たとえば、チャットボットの会話に混乱や懸念の兆候が含まれている場合、システムはこれを潜在的な問題としてフラグを立てることができます。
このプラットフォームは、これらのインタラクションのコンテキストを理解するのにも優れています。正当な金銭的な要求と疑わしい可能性のある要求との違いを見分けることができます。チャットボットの出力をリアルタイムで継続的に監視およびレビューすることで、潜在的なリスクがエスカレートする前にキャッチして対処できます。
特定のリスクを予測する場合、AIエージェントは高度なモデルを使用して、さまざまなシナリオにリスクスコアを割り当てます。過去のデータを見ることで、スマートコントラクトが悪用される可能性など、特定のリスクの可能性を予測することができます。これにより、プラットフォームは、ユーザーへの通知、セキュリティの強化、露出を最小限に抑えるための契約設定の調整など、積極的な措置を講じることができます。
リスクが検出された場合、プラットフォームは即座に対応できます。これには、関係者にアラートを送信したり、アクセス制御の厳格化や暗号化の強化などのセキュリティ対策を強化したりすることが含まれる場合があります。また、このプラットフォームは、経験豊富な監査人が協力して潜在的なリスクをレビューし、解決できる共同監査もサポートしています。
最後に、AgentLayerはこれらの対策の有効性を常に監視し、フィードバックを使用して予測分析を改善します。過去の経験から学ぶことで、AIエージェントは将来のリスクを発見し、管理する能力が向上します。
AgentLinkプロトコルは、AIエージェントが財務データを処理する際に安全かつ効率的に連携するのにどのように役立ちますか?データ侵害を防ぎ、スムーズなデータ管理を確保するために、どのような主要なセキュリティ対策が講じられていますか?
AgentLinkプロトコルは、特に機密性の高い財務データを管理する際に、複数のAIエージェントが効率的かつ安全に連携できるようにします。これらは、情報とメッセージのフォーマット方法とネットワーク経由での送信方法を定義し、帯域幅が限られている条件下でもプロセスを最適化します。これにより、財務データを危険にさらす可能性のあるエラーや中断の可能性が低くなります。
このプラットフォームは、インタラクションのための構造化されたフレームワークを提供し、エージェントが知識を共有し、情報を交換し、コマンドを送信し、結果を取得することを容易にします。このよく整理されたコミュニケーションプロセスは、エージェントが特定の種類の情報をどこにどのように送信するかを正確に把握しているため、誤解や不正アクセスのリスクを最小限に抑えるのに役立ちます。
AgentLinkは、共有メッセージキューを使用して非同期データ交換も使用し、エージェントは即時の処理を必要とせずにメッセージを送受信できます。これは、1つのエージェントが問題に遭遇したり攻撃を受けたりしても、他のエージェントに影響を与えないようにするため、財務データを管理する場合に特に有益です。また、メッセージキューは情報の流れを制御し、システムの過負荷を防ぎ、セキュリティリスクを軽減します。
さらに、通信プロセスを即時処理から分離することで、リアルタイムの攻撃から保護できます。攻撃者が財務メッセージの処理を中断しようとしても、キューは問題が解決されるまでこれらのメッセージを保持および保存できます。この分離により、メッセージのセキュリティチェックがより徹底的になり、エージェントが財務データを処理する際の全体的なセキュリティが強化されます。
特定の財務タスクのためにAgentLayerプラットフォームでAIエージェントをトレーニングするための手順を説明していただけますか?データの収集からモデルの微調整まで、主要な段階は何か、またエージェントのパフォーマンスはどのように測定されるのか?
特定の財務タスクを処理するためにAgentLayerプラットフォームでAIエージェントをトレーニングするには、いくつかの重要な段階が含まれます。これは、エージェントがさまざまな種類のデータにアクセスするデータ集録から始まります。例えば、スマートコントラクトの監査を分析し、金融取引に影響を与える可能性のあるセキュリティ上の欠陥、論理的なエラー、非効率性を探すことで、脆弱性や潜在的なリスクを検出することができます。
チャットボットのインタラクションも貴重なデータソースです。チャットボットは、ユーザーと関わる際に、金融に関する問い合わせや懸念事項に関するデータを収集し、一般的な問題やユーザーのニーズに関する洞察を提供します。さらに、エージェントは、金融市場データ、経済指標、業界動向などの外部データソースを統合して、手元の金融タスクの広範なコンテキストをよりよく理解できます。
データが収集されたら、前処理と準備が行われます。これには、ノイズや、悪意のあるプロンプトや誤った財務入力のフィルタリングなど、無関係な情報を削除するためにデータをクリーニングすることが含まれます。機密性の高い財務情報については、ユーザーのプライバシーを保護するために、データは匿名のままです。
次に、モデルの選択と初期トレーニングを行います。AgentLayer プラットフォームでは、開発者は Mistral、Llama、または独自の TrustLLM などのオプションから適切な基本モデルを選択します。初期トレーニングでは、前処理されたデータをモデルに入力し、そのパラメーターを調整して、財務データ内のパターンと関係を学習します。
初期トレーニングの後、モデルは微調整を受けます。このステップでは、対象タスクに関連する特定の財務データセット (財務諸表の分析など) を使用して、モデルの専門性を高めることができます。転移学習やドメイン適応などの手法により、モデルを金融アプリケーションに対してより効果的にすることができ、RAG(Retrieval-Augmented Generation)技術やナレッジマッチングなどの高度な手法により、複雑な金融データを処理するモデルの能力が向上します。
最後に、エージェントがその目的を達成していることを確認するためには、パフォーマンス評価が重要です。これには、エージェントの予測や出力の精度を測定することが含まれます。たとえば、エージェントの予測や出力がどの程度うまく予測されているか、財務データを分析しているかなどです。ユーザーフィードバックは、評価や改善の提案など、エージェントが実際のアプリケーションでどのように機能するかを理解するのに役立ちます。また、実際の財務シナリオや制御された環境にエージェントを適用して実際の取引やタスクをシミュレートすることで、実世界のテストも実施され、トレーニング環境以外でも効果的に機能することを確認します。
AgentLayerは、AIエージェントがグローバルな金融規制と基準に従っていることをどのように確認していますか?規制の変更に合わせて最新の状態に保つために、どのようなプロセスが実施されていますか?
AgentLayerは、AIエージェントがグローバルな金融規制と基準に準拠していることを確認するために、いくつかの手順を踏んでいます。まず、このプラットフォームは、チャットボットの入力検証とデータクリーニングツールを使用して、悪意のあるプロンプトをブロックし、機密性の高い財務情報を匿名化します。これにより、ユーザーのプライバシーが保護され、個人データと財務データの取り扱いが規制要件を満たすことが保証されます。さらに、AgentLayerは、厳格なアクセス制御とロール管理を使用してバックエンドシステムと統合し、機密性の高い財務データにアクセスできるユーザーを制限し、データセキュリティ規制へのコンプライアンスを確保します。
監査と監視も、AgentLayerのコンプライアンス戦略の重要な要素です。AGISのようなAIエージェントは、金融取引に影響を与える可能性のある脆弱性を検出するために、徹底的なスマートコントラクト監査を実施します。これらの操作を保護することにより、AgentLayerは金融システムを管理する規制基準に準拠します。また、このプラットフォームは、チャットボット内のコンテンツ理解とレビューのメカニズムを採用して、応答を監視およびフィルタリングし、機密情報の漏洩を防ぎ、データ保護規制を遵守しています。
世界的な規制の変化に対応するために、AgentLayerには、規制の更新を継続的に監視する専任のチームまたはプロセスがある可能性があります。これには、業界のニュースレターを購読したり、規制フォーラムに参加したり、法律や財務の専門家と協力して新しい標準や新たな標準について常に情報を入手したりすることが含まれる場合があります。これらの規制変更の定期的な見直しは、プラットフォームがその影響を評価し、AIエージェントがコンプライアンスを維持していることを確認するのに役立ちます。
このプラットフォームは柔軟性に富むように設計されているため、新しい規制要件に迅速に適応できます。つまり、AgentLayerは、暗号化基準の強化や新しい規制に対応したアクセス制御の強化など、必要に応じてAIエージェントとシステムを簡単に更新できます。
コラボレーションは、AgentLayerのアプローチのもう1つの重要な側面です。このプラットフォームは、規制機関、業界団体、学術機関と協力して、最新のトレンドとベストプラクティスに関する洞察を得ています。このプロアクティブなアプローチにより、AgentLayerは規制の変更を予測し、それに応じて運用を調整できます。また、このプラットフォームでは、継続的なコンプライアンスを確保するために、法律および財務の専門家から専門家のアドバイスを求めており、これには定期的な監査や外部の専門家によるレビューが含まれる場合があります。
AgentLayerの新機能や更新を共有できますか?これらの変更は、プラットフォームが新たな脅威をより適切に処理するためにどのように役立ちますか?
AgentLayerは、プラットフォーム全体で重要な更新を行っています。9月10日、AGENTトークンとAPGN Yields のステーキング機能 が開始され、投資家は大きなリターンを得ることができました。トークン生成イベント(TGE)まであと1週間となった今、投資家はステーキングの機会を活用するよう強く求められています。
また、 AgentLayerのネイティブトークン を Gate.io、BingX、Uniswap、Aerodromeなどの主要な暗号通貨取引所に上場する準備も進めています。2024年9月18日19:00(シンガポール時間)に予定されているこの上場は、投資家の取引機会を増やし、金融エコシステムを強化するものです。
AgentLayerは、TrustLLMなどの大規模言語モデル(LLM)の使用もアップグレードして、財務データの複雑な詐欺や異常なパターンをより適切に検出しています。このプラットフォームは、より多様なデータセットを使用し、高度な技術を適用することで、新しいタイプの詐欺を捕まえることを目指しています。
このプラットフォームは、機械学習を使用して過去のデータと市場動向を調査し、リスク分析ツールを強化しており、脅威を早期に特定するのに役立ちます。また、金融活動をリアルタイムで監視して、異常な取引パターンなどの疑わしい行動をキャッチします。
セキュリティの面では、AgentLayerは、金融データの保護を強化するために、量子耐性のある方法を含む高度な暗号化技術を模索しています。また、ユーザーのセキュリティを強化するために、多要素認証と生体認証も導入されます。
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