- 「金融アプリケーションのセキュリティと機能性を強化するために、AgentOSというコアのオペレーティングシステムがどのような機能や手法を用いているのか、詳しくご説明いただけますか? 金融業務を安全かつ効率的に遂行するために、どのような特殊な機能や手法が採用されているのでしょうか?」
- AgentLinkプロトコルは、AIエージェント同士の安全な通信と取引の実現にどのように貢献するのか。また、これらのデータを安全かつプライベートに保つためには、どのような具体的なセキュリティ対策が採用されているのかについて教えていただけますか。
- 「AIエージェントがセキュリティ侵害を発見し、防止することに成功したケースを教えていただけますか?」
- 「大規模言語モデル（LLM）がAgentLayerシステムにおける不正行為の検出とセキュリティ向上に果たす役割と、その効果的な活用事例について教えてください。」
- AgentLayerは、機密性の高い金融情報を取り扱う際に、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、データ保護規制に適合するための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関して教えていただけますか?
- AgentLayerプラットフォーム上のAIエージェントが金融リスクを特定し、軽減するために予測分析をどのように活用しているか、使用しているデータの種類や分析手法などを教えてください。
- 「AgentLinkプロトコルは、金融データを取り扱う際にAIエージェントが安全で効率的に連携するためにどのように役立つのか? データ漏洩を予防し円滑なデータ管理を確保するためには、どのような主要なセキュリティ対策が講じられているか?」
- AgentLayerプラットフォームにおいて、特定の金融タスク向けにAIエージェントをトレーニングする手順について教えていただけますか? データの収集からモデルの調整まで、主要な段階は何であり、エージェントのパフォーマンスをどのように評価するのですか?
- AgentLayerは、AIエージェントが国際的な金融規制や基準に準拠していることをどのように確認しているのか？また、変わりゆく規制にAIエージェントを常に最新の状態に保つためにはどのようなプロセスが導入されているのかについて教えてください。
- AgentLayerの最新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に対応する能力を向上させていますか？
AgentLayerは、最新テクノロジーを駆使したプラットフォームであり、高度なAIとブロックチェーン技術を組み合わせることで、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。 主要なプラットフォームであるAgentOSは、安全なデータ管理、複数のエージェントとの連携、円滑なコミュニケーションを実現し、金融業務の効率性と安全性を確保します。
AgentLayerは、データの暗号化、アクセス制御、未来を予測した脆弱性検出などの機能を備え、現代の金融ニーズに対応し、機密情報を保護しています。BeInCryptoはAgentLayerチームと協力して、同社のプラットフォームがAIとブロックチェーンを利用して金融テクノロジーの実際の問題にどのように取り組んでいるかについて詳しくお話を伺いました。この対談では、具体的な機能や課題、および業界の将来について掘り下げられた内容となっています。
「金融アプリケーションのセキュリティと機能性を強化するために、AgentOSというコアのオペレーティングシステムがどのような機能や手法を用いているのか、詳しくご説明いただけますか? 金融業務を安全かつ効率的に遂行するために、どのような特殊な機能や手法が採用されているのでしょうか?」
AgentOSは、金融アプリケーションに特化しており、情報を安全かつ効率的に管理します。データの送受信や保存時に暗号化を行うことで機密情報を守り、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管理されるようにします。
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、データの改ざんや不正操作を防ぎます。さらに、詳細な権限管理を通じて、データへのアクセスと変更を制御します。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確保され、全体的なセキュリティが向上します。
AgentOSは、ネットワーク内で運用されるノード（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に登録され、オペレーターは各インスタンスに預託金をロックする必要があります。もしも悪意のあるノードが発生した場合、不正を防ぐメカニズムがペナルティを科すことで、ネットワークの完全性を維持します。開発チームは、形式的検証や静的コードスキャンなどのツールを使い、システムコードの脆弱性を事前に発見して修正しています。
AgentOSはAgentLinkプロトコルを介してマルチエージェントの連携をサポートする機能を持っています。これにより、複数のエージェントがコミュニケーションを取り、協力して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。さらに、このシステムはブロックチェーン技術と統合されており、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可能です。
“このモデルは、パフォーマンス向上、セキュリティ強化、およびマルチモーダル生成能力向上に貢献し、金融アプリケーションに最適です。AgentOSは、サービス登録と管理を容易にし、開発者がビジネスニーズに応じてエージェントをデプロイし、ブロックチェーンに登録するための特定の権限を付与する機能も持っています。”
このシステムの経路選択プロトコルにより、全てのエージェントが効果的に相互作用し、複雑なタスクを達成するためにコミュニケーションや協力を行うことが可能となります。これにより、金融アプリケーション全体の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エージェント同士の安全な通信と取引の実現にどのように貢献するのか。また、これらのデータを安全かつプライベートに保つためには、どのような具体的なセキュリティ対策が採用されているのかについて教えていただけますか。
AgentLinkプロトコルは、AIエージェント同士の安全なコミュニケーションとトランザクションを確保するために複数の主要なメカニズムを活用しています。
「AgentLinkは、ネットワーク上で情報がどのように構成され、共有されるかを規定します。この構造により、通信帯域が限定されていても、データ転送が効率的に行われ、エラーや通信の中断が少なくなります。メッセージを簡潔にし、より予測可能にすることで、AgentLinkはAIエージェント同士の通信の信頼性を高めます。」
AgentLinkはAgentNetworkレイヤー内で構造化されたフレームワークを提供することで、これらのやりとりを整理します。このフレームワークは、エージェント同士が知識を共有し、情報をやり取りし、コマンドを送信し、結果を受け取るための明確な通信プロトコルを規定します。このような構造化された手法はコミュニケーションを効率化するだけでなく、誤解や不正なアクセスによるリスクを最小限に抑え、セキュリティを強化します。エージェントは常にどのような情報をどこ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。
「AgentLinkは、非同期データ交換を可能にする共有メッセージキューも組み込んでいます。このメッセージキューはバッファーとして機能し、エージェントは処理に即時性を要求せずにメッセージを送受信することができます。この構成には、セキュリティ上の重要な利点があります。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を及ぼすことはありません。また、メッセージは制御された方法で処理されるため、システムに負荷がかかりすぎるリスクが軽減され、脆弱性が防がれます。」
さらに、AgentLinkは通信の安全性を向上させるために、メッセージを適切な形式に整形してルーティングします。標準化された形式により、悪意のあるメッセージや不正なメッセージを検知してフィルタリングすることが可能になります。また、明瞭なルーティングシステムにより、メッセージが認められていない第三者による盗聴や誤った送信を防ぎ、正しい受信者に確実に届けるようになります。
「共有メッセージキューのようなミドルウェアは、信頼性を向上させる追加のレイヤーとして機能します。メッセージを安全に保管し、データの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向上し、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が確保されます。」
最後に、通信プロセスとリアルタイム処理を分けることで、メッセージが即座に処理される攻撃から保護することができます。もし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持します。
「AIエージェントがセキュリティ侵害を発見し、防止することに成功したケースを教えていただけますか?」
「ブロックチェーンの分野では、セキュリティ侵害の検知と防止に優れた効果を発揮することが証明されているAGISエージェントが良い例として挙げられます。AGISは、AI技術を用いたツールであり、コードをスキャンして潜在的な脆弱性を見つけ出し、スマートコントラクトを監査します。実際にその性能や効果を示すため、21の脆弱性を特定するという重要な作業を本格展開の前に遂行しました。」
AGISは、スマートコントラクトのコードを徹底的に分析するために開発された、独自のTrustLLMに似た高度なAIモデルを活用しています。これらのモデルは、コードからセキュリティ上の脆弱性や論理エラーなどの問題の兆候をスキャンします。AGISはこれらの潜在的な問題を定期的に検査し、確認する詳細な手順を踏むことで、誤検知のリスクを低減し、最も深刻な問題も確実に検出します。最新の競技では、AGISはこれらの脆弱性を発見するだけでなく、重要な賞も受賞し、その卓越した能力を示しました。
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、監査人やバリデータの成績を記録し、優れた実績を持つ人には報奨を、そうでない人には処罰を行います。調査結果に異議がある場合、AGISには紛争解決手続きがあり、必要に応じて第三者の調停者を巻き込むこともできます。
「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、全体として機能しており、潜在的な脅威に迅速に対応するために、継続的に学習し改善を続けています。現在はAgentLayerのテストネット上で利用可能であり、他のAIエージェントと連携してWeb3セキュリティの可能性を拡大しています。将来的には、監査技術をより高め、その能力をさらに向上させていく予定です。」
「大規模言語モデル（LLM）がAgentLayerシステムにおける不正行為の検出とセキュリティ向上に果たす役割と、その効果的な活用事例について教えてください。」
「大規模言語モデルは、AgentLayerエコシステムのセキュリティを向上させ、不正行為を検出する際に重要な機能を果たす。コードを徹底的に検査し、通信をモニタリングすることによって、その役割を果たすのです。」
LLMの特に重要な活用方法の1つは、スマートコントラクトの詳細な監査です。AGISのようなツールは、GPT-4、Llama 3、TrustLLMなどの高度なLLMを活用してコードをスキャンし、セキュリティ上の脆弱性や論理的エラー、非効率性を検出するために使用されます。AgentLayerの一部であるAGISは、この目的に役立つツールの1つです。
これらのモデルは、詐欺行為によって悪用される可能性のある弱点を見つけるのに優れています。さらに、人間の監査担当者が見逃すかもしれない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セキュリティが大幅に向上します。
「LLMは、文脈を理解し、コンテンツをリアルタイムでレビューすることが重要です。たとえば、チャットボットがユーザーとやり取りする際、LLMは適切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。もし誰かがチャットボットを操作して機密情報を漏洩しようとした場合、LLMは悪意を検知し、それに応じてセキュリティ侵害を防ぐための対策を講じることができます。」
「リアルタイムの監視により、チャットボットが安全かつ適切な返答のみを行うことが確保され、機密情報の保護が一層強化されます。」
「バックエンドシステムにチャットボットを統合する際には、LLMがアクセス制御に関する賢明な意思決定を支援します。 このシステムでは、事前に設定されたルールに基づいて機密データへのリクエストが妥当かどうかを評価し、不正アクセスを防止します。 さらに、脆弱性を悪用しようとする試みも、LLMが管理する安全な統合によって阻止され、重要なバックエンドデータの保護が確実に行われます。」
「LLMは外部データソースの検証にも有用です。外部データの内容や出所を調査し、信頼性を判断することが可能です。LLMは、リスクの高いデータや信頼できないデータがシステムに侵入するのを防ぎ、システムが攻撃されるリスクを軽減します。」
LLMが使用されたスマートコントラクトの監査コンペティションで、その有効性が実証されています。例えば、LLMを採用したAGISは、21の潜在的な脆弱性を独自に発見しました。この早期発見により、不正アクセスや契約条件の操作などの不正行為を防ぐことができます。
AgentLayerは、機密性の高い金融情報を取り扱う際に、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、データ保護規制に適合するための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関して教えていただけますか?
AgentLayerは、高機密の金融情報を取り扱う際には、データプライバシーを保護するために、様々な戦略とテクノロジーを活用しています。
まず、このプラットフォームでは、高度な入力検証ツールとデータ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入力を見抜き、防ぎます。たとえば、詐欺にかかわる単語など、疑わしいものが入力された場合、システムがそれを検知し、処理をブロックすることができます。
AgentLayerは、チャットボットとバックエンドシステムの間のやり取りを安全にするために追加のセキュリティ対策を講じています。厳格なアクセス制御を使用し、チャットボットが必要な情報にのみアクセスできるようにしています。例えば、チャットボットは個々の取引情報ではなく、集計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、システムの信頼性、セキュリティ証明書、コンテンツを注意深く確認して安全性を確保しています。こうすることで、悪意のあるデータの侵入を防止しています。」
このプラットフォームでは、高度な文脈理解とコンテンツレビューの仕組みを導入しています。これにより、チャットボットは正当な金融リクエストと潜在的に有害な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答する場合、システムはその応答をリアルタイムでチェックし、重要な詳細が漏洩しないようにします。
AgentLayerは、GDPRなどのデータ保護規制への遵守に非常に熱心です。プラットフォームには、法的要件を満たしていることを確認するための専任チームやプロセスが備わっています。定期的な監査とレビューにより、全体が適切に規制されています。ユーザーはデータのプライバシー設定を管理し、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ができます。
AgentLayerプラットフォーム上のAIエージェントが金融リスクを特定し、軽減するために予測分析をどのように活用しているか、使用しているデータの種類や分析手法などを教えてください。
「AgentLayerプラットフォーム上のAIエージェントは、潜在的な金融リスクを特定し、管理するために予測分析を活用しています。 ますます、AGISなどのAIエージェントは、まずスマートコントラクトの詳細な監査を実施します。 たとえば、AGISはセキュリティ上の欠陥や論理エラーなど、金融問題を引き起こす可能性のある脆弱性がないかをコードを丹念に検査します。 これによって早期に問題を発見することで、プラットフォームは金融取引の整合性を維持しています。」
このプラットフォームが情報収集を行う別の方法には、ユーザーと対話するチャットボットを利用する手法があります。このチャットボットは、金融取引に関する心配事や疑問を取り上げ、そのデータを分析して新たなリスクを発見します。また、このシステムは、やり取りの中で悪意のあるプロンプトを見つけ出す機能も持っており、不正行為を未然に防ぐのに役立ちます。AgentLayerはこれに留まらず、さらに多くの機能を提供しています。
「金融市場データや業界のトレンドなど、外部データソースも積極的に活用しております。これにより、プラットフォームが取引が行われている状況を広い視野で捉え、リスクをより正確に予測できるようになります。」
「このプラットフォームは、高度な言語モデルであるGPT-4やTrustLLMを活用して、収集したデータを解析しています。これらのモデルは、金融リスクを指摘する可能性のあるパターンや異常を検出できます。たとえば、チャットボットの対話に混乱や懸念の兆候が見られる場合、システムはこれを潜在的な問題としてマークすることができます。」
このプラットフォームは、これらのコミュニケーションの背景を理解する能力にも優れています。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を区別することができます。チャットボットの出力をリアルタイムで継続的に監視・確認することで、潜在的なリスクを発生させる前に見極め、対処できます。
特定のリスクを予測する際には、AIエージェントが洗練されたモデルを用いて、様々なシナリオに対してリスクスコアを計算します。過去のデータを分析することで、スマートコントラクトが悪用される可能性など、特定のリスクに関する予測を立てることができます。こうしたアプローチにより、プラットフォームはユーザーを通知したり、セキュリティを強化したり、契約設定を調整してリスクを最小限に抑えるなど、未来を見据えた対策を講じることができます。
「もしリスクが検出された場合、プラットフォームは迅速に対処可能です。具体的には、関係者に警告を送信したり、アクセス制御と暗号化の強化など、セキュリティ対策を強めることが含まれます。さらに、プラットフォームは共同監査もサポートし、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はこれらの対策の効果を絶えず監視し、そのフィードバックを予測分析の向上に活用しています。過去の教訓から学ぶことで、AIエージェントは将来のリスクの発見と管理をより適切に行うことができるようになります。
「AgentLinkプロトコルは、金融データを取り扱う際にAIエージェントが安全で効率的に連携するためにどのように役立つのか? データ漏洩を予防し円滑なデータ管理を確保するためには、どのような主要なセキュリティ対策が講じられているか?」
AgentLinkプロトコルは、複数のAIエージェントが効率的かつ安全に連携してタスクを遂行できるようにするための仕組みです。特に、機密性の高い金融データを管理する際に役立ちます。このプロトコルは、情報やメッセージの形式やネットワーク上での送信手順を定義し、帯域幅が限られた状況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リスクを低減し、エラーや中断の発生を防ぎます。
このプラットフォームは、エージェント同士が情報共有やコマンドのやり取りを円滑に行うための構造化された枠組みを提供します。この整然としたコミュニケーションプロセスにより、エージェントは適切な方法で特定の情報を送信する方法を正確に把握できるため、誤った伝達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。
AgentLinkは、非同期データ交換を採用しており、共有メッセージキューを利用してエージェント同士が即時の処理を行わずにメッセージの送受信が可能です。特に金融データの管理において有益であり、ある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を制御し、システムの負荷過多を防ぐと同時にセキュリティリスクを低減します。
さらに、通信プロセスとリアルタイム処理を分けることで、リアルタイム攻撃に対するセキュリティを強化することができます。例えば、攻撃者が金融メッセージの処理を妨害しようとしても、キューがメッセージを保持し、問題解決後に処理を継続します。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強化され、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プラットフォームにおいて、特定の金融タスク向けにAIエージェントをトレーニングする手順について教えていただけますか? データの収集からモデルの調整まで、主要な段階は何であり、エージェントのパフォーマンスをどのように評価するのですか?
「金融業務の処理にAIエージェントをトレーニングするためには、AgentLayerプラットフォームを使用する際に重要なステップがいくつかあります。 最初に、エージェントはさまざまな種類のデータにアクセスするためのデータ収集が開始されます。 たとえば、スマートコントラクトの監査を分析して、セキュリティ上の脆弱性や潜在的なリスクを検出したり、論理エラーや金融取引に影響を与える可能性がある非効率性を見つけたりすることができます。」
「チャットボットとのコミュニケーションは、重要なデータ収集源の1つとなります。ユーザーとやり取りする中で、金融に関する問い合わせや不安に関する情報を収集し、一般的な課題やユーザーのニーズについて洞察をもたらします。さらに、エージェントは金融市場データや経済指標、業界トレンドなどの外部データを統合し、現在取り組んでいる金融業務の広い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る。このプロセスでは、悪意のある入力や不正な金融情報を除外し、ノイズや関係のないデータを削除するために、データのクリーニングが行われる。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データは匿名化される。」
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。
最終的に、エージェントが目標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、金融リスクの予測や金融データの分析の正確さなど、エージェントの予測や出力の信頼性を評価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、エージェントの実際のアプリケーションにおけるパフォーマンスを理解するのに役立ちます。
さらに、金融シナリオや管理された環境下でエージェントを実際に活用し、取引やタスクをシミュレーションするフィールド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の効果的な運用が確認されるのです。
AgentLayerは、AIエージェントが国際的な金融規制や基準に準拠していることをどのように確認しているのか？また、変わりゆく規制にAIエージェントを常に最新の状態に保つためにはどのようなプロセスが導入されているのかについて教えてください。
「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、チャットボットが悪意のあるメッセージをフィルタリングし、機密性の高い金融情報を匿名化するために、入力検証やデータクレンジングツールを活用しています。」
このようにすることで、ユーザーのプライバシーが保護され、個人や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や役割管理を利用して、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適合を確保しています。
「AgentLayerのコンプライアンス戦略において、監査とモニタリングは重要な要素です。AIエージェントの一例であるAGISは、スマートコントラクトを詳細に監査し、金融取引に影響を及ぼす可能性のある脆弱性を検知します。これにより、AgentLayerは金融システムを管理する規制要件に適合しています。さらに、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仕組みを導入し、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、世界規模での法令の変化に対応するために、専門チームやプロセスを用意していると考えられます。この取り組みには、業界の最新情報を収集するためのニュースレター購読や規制フォーラムへの参加、法律や金融の専門家と協力して新たな規制基準に関する情報を収集するなどが含まれるでしょう。定期的に規制の変更をレビューすることで、プラットフォームは影響を評価し、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できるようになります。」
このプラットフォームは柔軟に設計されているため、迅速に新しい規制要件に対応できます。つまり、AgentLayerはAIエージェントやシステムを容易に更新し、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可能です。
AgentLayerの手法において、コラボレーションは非常に重要な要素となります。プラットフォームは規制当局、業界団体、学術機関と協力しており、最新のトレンドやベストプラクティスに関する洞察を獲得しています。この積極的な取り組みにより、AgentLayerは規制の変化を予測し、業務を柔軟に調整することが可能となっています。さらに、プラットフォームは法律や財務の専門家からアドバイスを受け、継続的なコンプライアンスを確保しています。
「ここには、定期的に外部の専門家による監査やレビューが含まれることがあります。」
AgentLayerの最新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に対応する能力を向上させていますか？
「AgentLayerが全体的なプラットフォームの重要なアップデートを実施しています。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、投資家には大幅なリターンが見込まれます。トークン生成イベント（TGE）まであと1週間と迫り、投資家はステーキングの機会を最大限に活用する必要があります。」
AgentLayerのネイティブトークンは、Gate.io、BingX、Uniswap、Aerodromeなどの主要な暗号通貨取引所への上場準備を進めています。 上場日時は2024年9月18日19:00（シンガポール時間）を予定しており、これにより投資家の取引機会が増え、金融エコシステムが強化されるでしょう。
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などの大規模言語モデル(LLM)の使用を強化しています。より幅広いデータセットと高度な技術を組み合わせることで、このプラットフォームは新しい種類の詐欺を発見することを目指しています。
このプラットフォームは、機械学習を駆使して従来のデータや市場動向を分析し、リスク評価ツールを向上させ、危険要因を迅速に検知するための手段を提供します。同時に、怪しい取引パターンなどの異常行動を探知するため、金融活動をリアルタイムで監視します。
セキュリティ面において、AgentLayerは金融データの保護をさらに強化するために、量子耐性方式を含む高度な暗号化技術に取り組んでいます。同時に、ユーザーのセキュリティを向上させるために、多要素認証や生体認証なども導入予定です。
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