AgentLayerは、革新的なプラットフォームであり、高度なAIとブロックチェーンの統合により、金融アプリケーションのセキュリティと機能性を向上させます。 その中核となるプラットフォームのAgentOSは、安全なデータ管理、マルチエージェントの連携、シームレスなコミュニケーションを可能にし、金融業務の効率性と安全性を確保します。
データ暗号化、アクセス制御、先を見越した脆弱性検出などの機能により、AgentLayerは現代の金融のニーズに応え、機密情報を保護します。BeInCryptoはAgentLayerチームと対談し、同社のプラットフォームがAIとブロックチェーンを活用して金融テクノロジーの現実的な問題にどのように取り組んでいるかについて話を聞きました。 飾り気のない、まさに機能しているもの、機能していないもの、そして業界が向かっている方向について深く掘り下げた内容です。
AgentOSというコアのオペレーティングシステムが、金融アプリケーションのセキュリティと機能性をどのように向上させているのか、詳しく説明していただけますか? 金融業務を安全かつ効率的に行うために、どのような特別な機能や方法が使用されているのでしょうか?
AgentOSは、金融アプリケーションを安全かつ効率的にします。 送信中や保存中のデータを暗号化することで機密データを保護し、取引履歴、台帳の状態、スマートコントラクトなどの重要な情報が安全に保たれるようにします。
AgentOSはブロックチェーン技術を活用してデータの分散化と保護を行い、誰もデータを改ざんしたり、不正に操作したりできないようにします。また、きめ細かな権限管理により、誰がデータにアクセスし、変更できるかを制御します。これにより、承認されたエージェントのみが変更できることが保証され、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)を管理することでネットワークを制御します。これらのノードはブロックチェーン上に登録され、オペレーターは所有する各インスタンスに対して預託金をロックする必要があります。悪意のある動作をするノードがあれば、不正防止のメカニズムが違反者にペナルティを課すため、ネットワークの完全性が維持されます。開発チームは、形式検証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事前に検知し、修正しています。
機能面では、AgentOSはAgentLinkプロトコルを通じてマルチエージェントの連携をサポートしています。これにより、異なるエージェントがコミュニケーションを図り、連携し、インセンティブを共有することが可能になり、金融アプリケーションの意思決定と効率性が向上します。また、このシステムはブロックチェーン技術とも統合されており、その分散型かつ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際には、独自のTrustLLMモデルを含む、さまざまなモデルから選択することができます。
このモデルは、性能、セキュリティ、およびマルチモーダル生成能力の向上に役立ち、金融アプリケーションに最適です。AgentOSはまた、サービス登録と管理も容易にし、開発者はビジネスニーズに応じてエージェントを展開し、特定の権限を付与してブロックチェーンに登録することができます。
この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動作し、複雑なタスクを完了するためにコミュニケーションやコラボレーションを行うことができます。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エージェント間のコミュニケーションとトランザクションの安全な処理にどのように役立つのでしょうか? また、これらのやり取りを安全かつプライベートに保つために、どのような具体的なセキュリティ対策が講じられているのでしょうか?
AgentLinkプロトコルは、複数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コミュニケーションとトランザクションを保証します。
AgentLinkは、ネットワーク上で情報がどのように構成され共有されるかを定義します。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、エラーや中断が低減されます。メッセージを簡素化し、より予測可能にすることで、AgentLinkはAIエージェント間の通信の信頼性を向上させます。
これらのやりとりを整理するために、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規定する明確な通信プロトコルを定義します。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合理化するだけでなく、誤解や不正アクセスによる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。エージェントは常に、特定の種類の情報をどこにどのように送信すべきかを把握しているため、脆弱性が低減されます。
また、AgentLink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んでいます。このキューはバッファとして機能し、エージェントは即時の処理を必要とせずにメッセージの送受信を行うことができます。この設定は、セキュリティ面で大きな利点があります。1つのエージェントに問題が発生したり攻撃を受けたりしても、他のエージェントにすぐに影響が及ぶことはありません。また、メッセージは制御された方法で処理されるため、システムに過剰な負荷がかかるリスクが軽減され、脆弱性が防止されます。
さらに、通信の安全性を高めるために、AgentLinkはメッセージを適切にフォーマットし、ルーティングします。標準化されたフォーマットにより、悪意のあるメッセージや不正なメッセージを検知し、フィルタリングすることが可能になります。また、明確なルーティングシステムにより、メッセージが承認されていない当事者による傍受や誤送信を回避し、正しい受信者に確実に届くようになります。
共有メッセージキューのようなミドルウェアは、信頼性をさらに高めるレイヤーを追加します。メッセージの安全な保管場所として機能し、送信中のデータ損失や破損を防ぎます。厳格なアクセス制御と暗号化によりキューのセキュリティが強化され、承認されたエージェントのみがアクセスし、メッセージの機密性を維持することが保証されます。
最後に、通信プロセスとリアルタイム処理を分離することで、メッセージの即時処理を標的とした攻撃から保護することができます。攻撃が発生した場合、キューは問題が解決するまでメッセージを保存します。
AIエージェントがセキュリティ侵害を検知し、防止することに成功した実例を教えていただけますか?
その好例が、特にブロックチェーンの世界において、セキュリティ侵害の検知と防止に非常に効果的であることが証明されているAGISエージェントです。AGISは、潜在的な脆弱性を探知するためにコードをスキャンし、スマートコントラクトを監査するAI駆動型のツールです。 その実力と効果を示すように、本格的な展開に先立ち、21の脆弱性を独自に特定しました。
AGISは、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た、独自のTrustLLMのような高度なAIモデルを使用しています。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の問題の兆候をコードからスキャンします。AGISは、これらの潜在的な問題を継続的にスキャンし、検証する詳細なプロセスを経て、誤報の可能性を低減し、最も厄介な問題も確実に検出します。最近のコンペティションでは、AGISはこれらの脆弱性を発見しただけでなく、重要な賞も受賞し、その卓越した能力を際立たせました。
システムが脅威を検知すると、AGISは共同アプローチによる監査を行います。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を設定して、さまざまな視点を持つ監査人を引き付けることができます。監査人はその後、問題について話し合い、合意することで、徹底的なレビューが保証されます。全員が誠実さを保つために、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採用しています。監査人は参加するためにトークンをステークする必要があり、つまり、彼らはゲームに参加しているということです。監査人がミスを犯せば、彼らのステークが失われるリスクが生じ、慎重かつ正確な作業が促されます。
AGISはまた、監査人およびバリデータの評価を追跡し、優れた成果を上げた者には報酬を与え、そうでない者にはペナルティを課します。調査結果について意見の相違が生じた場合は、AGISには紛争解決プロセスが用意されており、必要に応じて第三者仲裁人を関与させることも可能です。
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「インテリジェントな守護者」として機能し、潜在的な脅威に先手を打つために継続的に学習し、改善しています。これはAgentLayerのテストネット上で利用可能であり、他のAIエージェントと協力してWeb3セキュリティで可能なことの限界を押し広げています。今後、AGISは監査スキルを磨き続け、その能力を拡大していく予定です。
AgentLayerシステムにおける不正行為の検出とセキュリティの向上に、大規模言語モデル(LLM)がどのように役立つのでしょうか?LLMが特に効果を発揮した例をいくつか挙げていただけますか?
大規模言語モデルは、AgentLayerエコシステム内のセキュリティを強化し、不正行為を検出する上で重要な役割を果たします。コードを徹底的に分析し、やりとりを監視することで、その役割を果たします。
LLMが特に役立つ重要な方法のひとつは、スマートコントラクトの詳細な監査を行うことです。AgentLayerの一部であるAGISのようなツールは、GPT-4、Llama 3、TrustLLMなどの高度なLLMを使用して、コードをスキャンし、セキュリティ上の欠陥、論理的エラー、非効率性を検出します。
これらのモデルは、詐欺師が利用する可能性のある脆弱性を発見することに優れています。また、人間の監査担当者が見逃してしまう可能性のある複雑な隠れた問題も検出できるため、スマートコントラクトの安全性が大幅に向上します。
また、LLMは文脈の理解やコンテンツのリアルタイムでのレビューにも不可欠です。例えば、チャットボットがユーザーとやり取りを行う場合、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することができます。誰かがチャットボットを操作して機密情報を開示させようとした場合、LLMは悪意を検知し、それに応じた対応を行うことで、セキュリティ侵害を防止することができます。
このリアルタイムのモニタリングにより、チャットボットが安全で適切な応答のみを行うことが保証され、機密情報の保護がさらに強化されます。
チャットボットをバックエンドシステムに統合する際には、LLMがアクセス制御に関するより賢明な意思決定を支援します。 機密データへのリクエストが正当なものであるかどうかを、事前に設定されたルールに基づいて評価し、不正アクセスを防止します。 脆弱性を悪用しようとする者がいたとしても、LLMが管理する安全な統合により、重要なバックエンドデータは確実に保護されます。
LLMは外部データソースの検証にも役立ちます。システム外のデータのコンテンツや出所を分析し、信頼できるかどうかを判断することができます。LLMはリスクの高いデータや信頼できないデータをシステムに侵入するのをブロックし、システムが侵害される可能性を低減します。
実用面では、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が証明されています。例えば、LLMを搭載したAGISは、21の潜在的な脆弱性を独自に特定しました。この早期発見により、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止することができます。
AgentLayerは、特に機密性の高い金融情報を扱う際に、どのような戦略や技術を用いてデータのプライバシーを保護しているのでしょうか?また、データ保護規制への準拠に向けたプラットフォームのアプローチや、使用されている暗号化標準についてお話しいただけますか?
AgentLayerは、特に機密性の高い金融情報を取り扱う際には、データ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採用しています。
まず、このプラットフォームは、高度な入力検証ツールとクレンジングツールをチャットボットに統合しています。これらのツールは、金融データを標的とする悪意のあるプロンプトを特定し、ブロックします。例えば、詐欺に関連するキーワードなど、疑わしい何かが入力された場合、システムがそれを検知し、処理されないようにすることができます。
また、AgentLayerは、チャットボットとバックエンドシステム間のやり取りを保護するために、追加の措置を講じています。厳格なアクセス制御を使用しており、チャットボットはタスクに必要な情報のみにアクセスできます。例えば、チャットボットは個々の取引ではなく集約データのみを参照します。
外部ソースからデータを取得する際には、システムのソースの評判、セキュリティ証明書、コンテンツを慎重に確認し、安全性を確保しています。これにより、悪意のあるデータが紛れ込むのを防ぎます。
また、このプラットフォームは高度な文脈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。これにより、チャットボットは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ことができます。チャットボットが機密性の高い金融情報を返信する場合、システムはリアルタイムでその応答をレビューし、重要な詳細が漏洩しないようにします。
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。プラットフォームには、その業務がすべての必要な法的要件を満たしていることを確認する専任チームやプロセスがあると思われます。 定期的な監査とレビューにより、すべてが規制に沿った状態に保たれています。 また、ユーザーはデータのプライバシー設定を管理することができ、特定のデータ収集活動からオプトアウトしたり、データの削除を依頼したりすることもできます。
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活用して金融リスクを特定し、軽減しているのでしょうか? また、どのような種類のデータと分析方法を用いて、これらのリスクを予測し、対処しているのでしょうか?
AgentLayerプラットフォーム上のAIエージェントは、予測分析を用いて潜在的な金融リスクを特定し、管理しています。 まず、スマートコントラクトの詳細な監査を行います。 例えば、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、金融問題につながる可能性のある脆弱性がないか、コードを慎重に検査します。 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整合性を確保します。
このプラットフォームが有益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介したものです。このチャットボットは、金融取引に関する懸念や質問を拾い上げ、この情報を分析して新たなリスクを特定します。このシステムは、これらのやり取り中に潜在的に有害なプロンプトを検出する機能も備えており、不正行為を未然に防ぐのに役立ちます。
AgentLayerはそれだけに留まりません。
金融市場データや業界トレンドなどの外部データソースも活用しています。これにより、取引が行われているより広範なコンテクストをプラットフォームが理解し、リスクをより正確に予測できるようになります。
技術面では、このプラットフォームは収集したデータを分析するために、GPT-4やTrustLLMなどの高度な言語モデルを使用しています。これらのモデルは、金融リスクを示す可能性のあるパターンや異常を特定することができます。例えば、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、これらのやりとりの文脈を理解することにも優れています。正当な金融リクエストと疑わしい可能性のあるリクエストの違いを区別することができます。チャットボットのアウトプットをリアルタイムで継続的に監視・確認することで、潜在的なリスクを拡大する前に察知し、対処することができます。
特定のリスクを予測する際には、AIエージェントが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。過去のデータを確認することで、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に通知したり、セキュリティを強化したり、契約設定を調整してエクスポージャーを最小限に抑えるなど、先を見越した対応を取ることができます。
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することができます。これには、関係者にアラートを送信したり、アクセス制御の強化や暗号化の増加など、セキュリティ対策を強化することが含まれます。また、プラットフォームは共同監査もサポートしており、経験豊富な監査人が協力して潜在的なリスクを評価し、解決することができます。
最後に、AgentLayerはこれらの対策の有効性を常に監視し、そのフィードバックを予測分析の改善に役立てています。過去の経験から学ぶことで、AIエージェントは将来的なリスクの発見と管理をより適切に行えるようになります。
AgentLinkプロトコルは、金融データを扱う際にAIエージェントが安全かつ効率的に連携するためにどのように役立つのでしょうか? データ漏洩を防止し、円滑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るのでしょうか?
AgentLinkプロトコルは、複数のAIエージェントが効率的に、かつ安全に連携して作業を行うことを可能にします。特に、機密性の高い金融データを管理する際に有効です。このプロトコルは、情報やメッセージのフォーマットやネットワーク上での送信方法を定義し、帯域幅が限られた状況下でもプロセスを最適化します。これにより、金融データを損なう可能性のあるエラーや中断の発生を低減します。
このプラットフォームは、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、結果を取得することを容易にする、構造化された相互交流の枠組みを提供します。このよく整理されたコミュニケーションプロセスにより、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べきかを正確に把握できるため、誤通信や不正アクセスなどのリスクを最小限に抑えることができます。
また、AgentLinkは非同期データ交換も使用しており、共有メッセージキューにより、エージェントは即時の処理を必要とせずにメッセージの送受信を行うことができます。これは、特に金融データの管理に有益です。これにより、ある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は影響が及ばないことが保証されます。メッセージキューは情報の流れも制御し、システムの過負荷を防ぎ、セキュリティリスクを低減します。
さらに、通信プロセスと即時処理を分離することで、リアルタイム攻撃に対する防御も強化されます。攻撃者が金融メッセージの処理を妨害しようとしても、キューが問題が解決するまでメッセージを保持し、保存します。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され、エージェントが金融データを処理する際のセキュリティ全体が強化されます。
AgentLayerプラットフォーム上でAIエージェントを特定の金融タスク向けにトレーニングする際の手順について説明してください。データの収集からモデルの微調整まで、主な段階にはどのようなものがあり、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でしょうか?
AgentLayerプラットフォームでAIエージェントをトレーニングして特定の金融業務を処理するには、いくつかの重要な段階があります。 まず、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収集から始まります。 例えば、スマートコントラクトの監査を分析して、セキュリティ上の欠陥、論理エラー、金融取引に影響を与える可能性のある非効率性などを探し、脆弱性や潜在的なリスクを検出することができます。
チャットボットとのやりとりも、貴重なデータソースのひとつです。チャットボットがユーザーとやりとりする中で、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、業界トレンドなどの外部データソースを統合し、現在取り組んでいる金融業務のより広範なコンテクストをより深く理解することができます。
データが収集されると、前処理と準備が行われます。この処理では、悪意のあるプロンプトや不正な金融情報の入力を除外するなど、ノイズや無関係な情報を削除するためのデータのクリーニングが行われます。機密性の高い金融情報については、ユーザーのプライバシーを保護するために匿名のままとなります。
次に、モデルの選択と初期トレーニングが行われます。AgentLayerプラットフォーム上で、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ベースモデルを選択します。初期トレーニングでは、前処理済みのデータをモデルに投入し、パラメータを調整して金融データ内のパターンや関係性を学習します。
初期トレーニングの後、モデルは微調整されます。このステップでは、財務諸表の分析など、対象となるタスクに関連する特定の財務データセットを使用し、モデルをより専門的にします。転移学習やドメイン適応などの技術により、モデルを金融アプリケーションにより効果的にすることができます。また、検索拡張生成(RAG)技術や知識マッチングなどの高度な手法により、複雑な財務データを処理するモデルの能力が強化されます。
最後に、エージェントが目的を達成していることを確認するには、パフォーマンス評価が不可欠です。これには、金融リスクの予測や金融データの分析の精度など、エージェントの予測やアウトプットの正確性を測定することが含まれます。ユーザーからのフィードバックは、実際のアプリケーションにおけるエージェントのパフォーマンスを理解するのに役立ちます。
また、実際の金融シナリオや管理された環境でエージェントを適用し、実際の取引やタスクをシミュレーションする実地テストも実施されます。これにより、トレーニング環境外でもエージェントが効果的に機能することが確認されます。
AgentLayerは、AIエージェントがグローバルな金融規制や基準を遵守していることをどのように確認しているのでしょうか?また、変化する規制にAIエージェントを常に最新の状態に保つためにどのようなプロセスが導入されているのでしょうか?
AgentLayerは、AIエージェントがグローバルな金融規制および基準を遵守することを確実にするために、いくつかのステップを踏んでいます。まず、プラットフォームは、チャットボットにインプット検証およびデータクレンジングツールを使用し、悪意のあるプロンプトをブロックし、機密性の高い金融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、個人および金融データの取り扱いが規制要件を満たしていることが保証されます。さらに、AgentLayerは、厳格なアクセス制御と役割管理を使用してバックエンドシステムと統合し、機密性の高い金融データにアクセスできるユーザーを制限することで、データセキュリティ規制への準拠を確保しています。
監査とモニタリングも、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、スマートコントラクトを徹底的に監査し、金融取引に影響を与える可能性のある脆弱性を検出します。これらの業務を安全にすることで、AgentLayerは金融システムを管理する規制基準に準拠しています。また、このプラットフォームは、チャットボット内でコンテンツの理解とレビューのメカニズムを採用し、応答を監視およびフィルタリングすることで、機密情報の漏洩を防止し、データ保護規制を遵守しています。
AgentLayerは、グローバルな規制の変化に対応するために、規制のアップデートを継続的に監視する専門チームやプロセスを設けていると思われます。これには、業界ニュースレターの購読、規制フォーラムへの参加、法律や金融の専門家との連携による、新しいまたは新たな基準に関する情報の収集などが含まれるでしょう。これらの規制変更を定期的にレビューすることで、プラットフォームはその影響を評価し、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ことができます。
このプラットフォームは柔軟に設計されているため、新しい規制要件にも迅速に対応できます。つまり、AgentLayerは必要に応じてAIエージェントやシステムを簡単に更新でき、例えば、新しい規制に対応して暗号化基準を強化したり、アクセス制御を強化したりすることができます。
また、AgentLayerのアプローチでは、コラボレーションも重要な要素です。プラットフォームは、規制当局、業界団体、学術機関と連携し、最新のトレンドやベストプラクティスに関する洞察を得ています。この積極的なアプローチにより、AgentLayerは規制の変更を予測し、それに応じて業務を調整することができます。また、プラットフォームは、法律や財務の専門家から専門家のアドバイスを得て、継続的なコンプライアンスを確保しています。
これには、外部の専門家による定期的な監査やレビューが含まれる場合があります。
AgentLayerの新しい機能やアップデートについて教えていただけますか? これらの変更により、プラットフォームはどのようにして新たな脅威への対応力を高めるのでしょうか?
AgentLayerはプラットフォーム全体にわたって重要なアップデートを行っています。9月10日には、AGENTトークンのステーキング機能とAPGN Yieldsが開始され、投資家は大幅なリターンを得られるようになりました。トークン生成イベント(TGE)まであと1週間となり、投資家はステーキングの機会を最大限に活用することが求められています。
また、Gate.io、BingX、Uniswap、Aerodromeなどの主要な暗号通貨取引所へのAgentLayerのネイティブトークンの上場も準備中です。 上場は2024年9月18日19:00シンガポール時間で、投資家の取引機会を増やし、金融エコシステムを強化します。
また、AgentLayerは、金融データにおける複雑な不正行為や異常なパターンをより正確に検出するために、TrustLLMのような大規模言語モデル(LLM)の利用をアップグレードしています。より多様なデータセットと高度な技術を適用することで、このプラットフォームは新たなタイプの詐欺行為を検知することを目指しています。
このプラットフォームは、機械学習を活用して過去のデータや市場動向を調査し、リスク分析ツールを強化することで、脅威を早期に特定できるようにします。また、異常な取引パターンなどの疑わしい行動を捉えるために、金融活動をリアルタイムで監視します。
セキュリティ面では、AgentLayerは、金融データをより確実に保護するために、量子耐性方式を含む高度な暗号化技術を研究しています。また、ユーザーのセキュリティを強化するために、多要素認証や生体認証も導入する予定です。
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