Agentes de IA y protección financiera con AgentLayer: una aproximación en profundidad

AgentLayer es una plataforma innovadora que aumenta la seguridad y la funcionalidad de las aplicaciones financieras mediante la integración avanzada de IA y blockchain. En su núcleo, el sistema operativo de la plataforma, AgentOS, permite la gestión segura de datos, la colaboración multiagente y la comunicación fluida, asegurando que las operaciones financieras sean eficientes y protegidas.

Con características como cifrado de datos, control de acceso y detección proactiva de vulnerabilidades, AgentLayer cumple con las demandas de la finanza moderna, protegiendo información sensible. BeInCrypto se sentó con el equipo de AgentLayer para hablar sobre cómo su plataforma está abordando problemas reales en la tecnología financiera usando IA y blockchain. Sin rodeos — solo una inmersión profunda en lo que funciona, lo que no y hacia dónde se dirige la industria.

¿Puede detallar cómo el sistema operativo central, AgentOS, mejora la seguridad y funcionalidad de las aplicaciones financieras? ¿Qué características o métodos especiales utiliza para mantener las operaciones financieras seguras y eficientes?

AgentOS permite que las aplicaciones financieras sean seguras y eficientes. Protege los datos sensibles cifrándolos durante la transmisión y almacenamiento, asegurando que información crítica como el historial de transacciones, el estado del ledger y los contratos inteligentes permanezcan seguros.

AgentOS aprovecha la tecnología blockchain para descentralizar y asegurar los datos, garantizando que nadie pueda alterarlos o manipularlos. El sistema también controla quién puede acceder y modificar los datos a través de una gestión de permisos afinada. Esto asegura que solo los agentes autorizados puedan hacer cambios, mejorando la seguridad general.

AgentOS gestiona la red regulando los nodos (puntos de conexión) que operan dentro de ella. Estos nodos están registrados en la blockchain, y los operadores deben bloquear un depósito por cada instancia que poseen. Si algún nodo se comporta de manera maliciosa, un mecanismo a prueba de fraude penaliza al mal actor, lo que ayuda a mantener la integridad de la red. El equipo de desarrollo también utiliza herramientas como la verificación formal y el escaneo de código estático para detectar y corregir proactivamente vulnerabilidades en el código del sistema.

En el lado de la funcionalidad, AgentOS soporta la colaboración multiagente a través del protocolo AgentLink. Esto permite que diferentes agentes se comuniquen, colaboren y compartan incentivos, lo que mejora la toma de decisiones y la eficiencia en las aplicaciones financieras. El sistema también se integra con la tecnología blockchain, utilizando su naturaleza descentralizada y transparente para aumentar

Cuando los desarrolladores crean un agente, pueden elegir entre una gama de modelos, incluyendo el modelo propietario TrustLLM, que se basa en el enfoque de Mezcla de Expertos (MoE). Este modelo ayuda a mejorar el rendimiento, la seguridad y las capacidades de generación multimodal, lo que lo hace ideal para aplicaciones financieras. AgentOS también facilita el registro y la gestión de servicios, permitiendo a los desarrolladores desplegar agentes según las necesidades de su negocio y registrarlos en la blockchain con permisos especificados.

El protocolo de enrutamiento del sistema asegura que todos los agentes puedan operar efectivamente juntos, permitiéndoles comunicarse y colaborar para completar tareas complejas. Esto mejora el rendimiento general y la flexibilidad de las aplicaciones financieras.

¿Cómo ayudan los protocolos AgentLink a que los agentes de IA se comuniquen y manejen transacciones de manera segura? ¿Qué pasos de seguridad específicos toma para mantener estas interacciones seguras y privadas?

Los protocolos AgentLink aseguran la comunicación y las transacciones seguras entre agentes de IA, utilizando varios mecanismos clave.

AgentLink define cómo se organiza y comparte la información a través de la red. Esta estructura asegura una transmisión de datos eficiente, incluso con ancho de banda limitado, reduciendo errores o interrupciones. Al simplificar y hacer los mensajes más predecibles, AgentLink mejora la fiabilidad de la comunicación entre agentes de IA.

Para organizar estas interacciones, AgentLink proporciona un marco estructurado dentro de la capa AgentNetwork. Este marco establece protocolos de comunicación claros que dictan cómo los agentes comparten conocimientos, intercambian información, envían comandos y recuperan resultados. Tal enfoque estructurado no solo agiliza la comunicación sino que también mejora la seguridad al minimizar el riesgo de malentendidos o acceso no autorizado. Los agentes siempre saben dónde y cómo enviar tipos específicos de información, reduciendo vulnerabilidades.

AgentLink también incorpora el intercambio de datos asincrónico a través de una cola de mensajes compartida. Esta cola actúa como un búfer, permitiendo que los agentes envíen y reciban mensajes sin necesidad de procesamiento inmediato. Esta configuración ofrece ventajas de seguridad significativas: si un agente enfrenta problemas o es atacado, no afectará inmediatamente a los demás. También procesa mensajes de manera controlada, reduciendo el riesgo de sobrecargar el sistema y prevenir vulnerabilidades.

Para asegurar aún más la comunicación, AgentLink formatea y enruta los mensajes correctamente. Un formato estandarizado ayuda a detectar y filtrar mensajes maliciosos o incorrectos, mientras que un sistema de enrutamiento claro asegura que los mensajes lleguen a los destinatarios correctos sin interceptación o desviación por parte de terceros no autorizados.

El middleware, como la cola de mensajes compartida, añade otra capa de fiabilidad. Actúa como un área de retención segura para los mensajes, protegiendo contra la pérdida o corrupción de datos durante la transmisión. Controles de acceso estrictos y cifrado mejoran la seguridad en la cola, asegurando que solo los agentes autorizados accedan a ella y mantengan los mensajes confidenciales.

Por último, la separación de los procesos de comunicación del procesamiento en tiempo real ayuda a proteger contra ataques dirigidos al manejo inmediato de mensajes. Si ocurre un ataque, la cola almacena mensajes hasta resolver el problema.

¿Podría proporcionar un ejemplo real en el que los agentes de IA puedan detectar y prevenir exitosamente una brecha de seguridad?

Un gran ejemplo es el agente AGIS, que ha demostrado ser increíblemente eficaz para detectar y prevenir brechas de seguridad, especialmente en el mundo de blockchain. AGIS es una herramienta impulsada por IA que audita contratos inteligentes escaneando el código en busca de posibles vulnerabilidades. De forma impresionante, identificó 21 vulnerabilidades por sí solo antes de su implementación completa, demostrando su poder y eficacia.

AGIS utiliza modelos avanzados de IA, como su TrustLLM propietario, que están específicamente diseñados para profundizar en el código de los contratos inteligentes. Estos modelos escanean el código en busca de signos de problemas, como fallas de seguridad o errores lógicos. AGIS pasa por un proceso detallado donde escanea y valida continuamente estos problemas potenciales, reduciendo las posibilidades de falsas alarmas y asegurándose de captar incluso los problemas más difíciles. Durante una competencia reciente, AGIS no solo encontró estas vulnerabilidades sino que también ganó un premio significativo, destacando sus capacidades de primer nivel.

Una vez que el sistema detecta una amenaza, AGIS adopta un enfoque colaborativo para la auditoría. Permite a los usuarios crear tareas y establecer parámetros, como recompensas y plazos, para atraer a auditores que puedan aportar diferentes perspectivas. Estos auditores luego discuten y acuerdan sobre los problemas, asegurando una revisión exhaustiva. Para mantener a todos honestos, AGIS utiliza un sistema de staking con su propio token, $AGIS. Los auditores necesitan bloquear estos tokens para participar, lo que significa que tienen algo en juego. Si cometen errores, arriesgan perder su participación, lo que fomenta un trabajo cuidadoso y preciso.

AGIS también rastrea la reputación de sus auditores y validadores, recompensando a aquellos que hacen un buen trabajo y penalizando a los que no. Si alguna vez hay un desacuerdo sobre los hallazgos, AGIS tiene un proceso de resolución de disputas en lugar, que incluso puede involucrar a un árbitro de terceros si es necesario.

En general, AGIS actúa como un “guardián inteligente” altamente confiable para la seguridad de blockchain, aprendiendo y mejorando continuamente para mantenerse adelante de las amenazas potenciales. Está disponible en el testnet de AgentLayer, donde colabora con otros agentes de IA para ampliar los límites de lo que es posible en la seguridad de Web3. Mirando hacia adelante, AGIS seguirá refinando sus habilidades de auditoría y expandiendo sus capacidades.

¿Cómo ayudan los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) a detectar fraudes y mejorar la seguridad en el sistema AgentLayer? ¿Puede dar ejemplos de dónde han sido especialmente efectivos los LLMs?

Los modelos de lenguaje de gran tamaño juegan un papel significativo en el aumento de la seguridad y la detección de fraudes dentro del ecosistema AgentLayer mediante el análisis exhaustivo del código y el monitoreo de interacciones.

Una forma clave en que los LLM ayudan es realizando auditorías detalladas de contratos inteligentes. Herramientas como AGIS, que forma parte de AgentLayer, utilizan LLMs avanzados como GPT-4, Llama 3 y TrustLLM para escanear el código en busca de fallas de seguridad, errores lógicos e ineficiencias. Estos modelos son excelentes para detectar vulnerabilidades que los estafadores podrían explotar. Incluso pueden identificar problemas complejos y ocultos que podrían pasar desapercibidos para los auditores humanos, haciendo que los contratos inteligentes sean mucho más seguros.

Los LLM también son cruciales para entender el contexto y revisar el contenido en tiempo real. Por ejemplo, cuando los chatbots interactúan con los usuarios, los LLM pueden distinguir entre solicitudes legítimas y potencialmente dañinas. Si alguien intenta manipular un chatbot para revelar información sensible, el LLM puede detectar la intención maliciosa y responder en consecuencia, evitando una violación de seguridad. Este monitoreo en tiempo real ayuda a asegurar que los chatbots solo proporcionen respuestas seguras y apropiadas, protegiendo aún más la información sensible.

Cuando se trata de integrar chatbots con sistemas de backend, los LLM ayudan tomando decisiones más inteligentes sobre el control de acceso. Pueden evaluar si una solicitud de datos sensibles es legítima basándose en reglas predefinidas, evitando el acceso no autorizado. Incluso si alguien intenta explotar una vulnerabilidad, la integración segura gestionada por los LLMs asegura que los datos críticos del backend permanezcan protegidos.

Los LLMs también juegan un papel en la verificación de fuentes de datos externas. Pueden analizar el contenido y los orígenes de los datos provenientes de fuera del sistema para determinar si son confiables. El LLM puede bloquear datos riesgosos o poco fiables de entrar al sistema, reduciendo la posibilidad de comprometerlo.

En términos de aplicaciones del mundo real, los LLM han demostrado su efectividad en competencias de auditoría de contratos inteligentes de alto perfil. Por ejemplo, AGIS, equipado con LLM, identificó por sí solo 21 vulnerabilidades potenciales. Esta detección temprana ayuda a prevenir fraudes, como el acceso no autorizado a contratos inteligentes o la manipulación de términos del contrato.

¿Qué estrategias y tecnologías emplea AgentLayer para proteger la privacidad de los datos, especialmente al tratar con información financiera sensible? ¿Puede discutir el enfoque de la plataforma para cumplir con las regulaciones de protección de datos y los estándares de cifrado utilizados?

AgentLayer utiliza una variedad de estrategias y tecnologías para asegurar la privacidad de los datos, especialmente cuando maneja información financiera sensible.

Para comenzar, la plataforma integra herramientas avanzadas de validación y limpieza de entradas en sus chatbots. Estas herramientas identifican y bloquean cualquier indicio malicioso que podría dirigirse a datos financieros. Por ejemplo, si alguien introduce algo sospechoso, como palabras clave asociadas con fraude, el sistema puede detectarlo y evitar que se procese.

AgentLayer también toma medidas adicionales para asegurar cómo sus chatbots interactúan con los sistemas de backend. Utiliza controles de acceso estrictos, lo que significa que los chatbots solo pueden acceder a la información necesaria para sus tareas. Por ejemplo, un chatbot podría ver solo datos agregados en lugar de transacciones individuales. Al incorporar datos de fuentes externas, el sistema verifica cuidadosamente la reputación de la fuente, los certificados de seguridad y el contenido para asegurarse de que sea seguro. Esto ayuda a prevenir la entrada de cualquier dato malicioso.

La plataforma también emplea mecanismos avanzados de comprensión de contexto y revisión de contenido. Estos ayudan a los chatbots a distinguir entre solicitudes financieras legítimas y aquellas que podrían ser dañinas. Si un chatbot está a punto de responder con información financiera sensible, el sistema revisa la respuesta en tiempo real para asegurarse de que no exponga detalles críticos.

En cuanto al cumplimiento de regulaciones de protección de datos como el GDPR, AgentLayer toma esto muy en serio. La plataforma probablemente tiene un equipo o proceso dedicado a asegurar que sus prácticas cumplan con todos los requisitos legales necesarios. Auditorías y revisiones regulares mantienen todo en línea con las regulaciones. Los usuarios también tienen control sobre sus configuraciones de privacidad de datos, incluyendo la capacidad de optar por no participar en ciertas actividades de recolección de datos o solicitar que sus datos sean eliminados.

¿Cómo utilizan los agentes de IA en la plataforma AgentLayer la analítica predictiva para identificar y reducir riesgos financieros? ¿Qué tipos de datos y métodos de análisis utilizan para predecir y abordar estos riesgos?

Los agentes de IA en la plataforma AgentLayer utilizan la analítica predictiva para identificar y gestionar posibles riesgos financieros de varias maneras clave. Comienzan realizando auditorías detalladas de contratos inteligentes. Por ejemplo, AGIS, uno de los agentes de IA, examina cuidadosamente el código en busca de cualquier vulnerabilidad, como fallas de seguridad o errores lógicos, que podrían llevar a problemas financieros. Al detectar estos problemas temprano, la plataforma ayuda a asegurar la integridad de las transacciones financieras.

Otra forma en que la plataforma recopila datos útiles es a través de sus chatbots, que interactúan con los usuarios. Estos chatbots pueden captar preocupaciones o preguntas relacionadas con transacciones financieras, y esta información se analiza para detectar riesgos emergentes. El sistema también está equipado para detectar indicaciones potencialmente dañinas durante estas interacciones, lo que ayuda a prevenir fraudes antes de que ocurran.

AgentLayer no se detiene ahí: también aprovecha fuentes de datos externas, como datos del mercado financiero y tendencias de la industria. Esto ayuda a la plataforma a entender el contexto más amplio en el que se realizan las transacciones, dándole una mejor oportunidad de prever riesgos.

En el lado técnico, la plataforma utiliza modelos de lenguaje avanzados como GPT-4 y TrustLLM para analizar los datos que recopila. Estos modelos pueden identificar patrones o anomalías que podrían indicar riesgos financieros. Por ejemplo, si una conversación de chatbot incluye señales de confusión o preocupación, el sistema puede marcar esto como un problema potencial.

La plataforma también es excelente para entender el contexto de estas interacciones. Puede distinguir entre solicitudes financieras legítimas y aquellas que podrían ser sospechosas. Al monitorear y revisar continuamente las salidas de los chatbots en tiempo real, puede detectar y abordar riesgos potenciales antes de que escalen.

Cuando se trata de predecir riesgos específicos, los agentes de IA utilizan modelos sofisticados para asignar puntajes de riesgo a diferentes escenarios. Al observar datos pasados, pueden predecir la probabilidad de ciertos riesgos, como la posibilidad de que un contrato inteligente sea explotado. Esto permite a la plataforma tomar medidas proactivas, como notificar a los usuarios, aumentar la seguridad o ajustar la configuración del contrato para minimizar la exposición.

Cuando se detecta un riesgo, la plataforma puede tomar medidas inmediatas. Esto podría incluir enviar alertas a las partes relevantes o reforzar las medidas de seguridad, como controles de acceso más estrictos o mayor cifrado. La plataforma también admite auditorías colaborativas, donde auditores experimentados pueden trabajar juntos para revisar y resolver riesgos potenciales.

Finalmente, AgentLayer monitorea constantemente la efectividad de estas medidas y utiliza la retroalimentación para mejorar su analítica predictiva. Al aprender de experiencias pasadas, los agentes de IA se vuelven mejores en detectar y gestionar riesgos en el futuro.

¿Cómo ayudan los protocolos AgentLink a que los agentes de IA trabajen juntos de manera segura y eficiente al manejar datos financieros? ¿Qué medidas de seguridad clave están en lugar para prevenir violaciones de datos y asegurar una gestión de datos fluida?

Los protocolos de AgentLink aseguran que múltiples agentes de IA puedan trabajar juntos de manera eficiente y segura, especialmente al manejar datos financieros sensibles. Definen cómo se formatean y transmiten la información y los mensajes a través de la red, optimizando el proceso incluso bajo condiciones de ancho de banda limitado. Esto reduce la probabilidad de errores o interrupciones que podrían comprometer los datos financieros.

La plataforma proporciona un marco estructurado para la interacción, facilitando que los agentes compartan conocimientos, intercambien información, envíen comandos y recuperen resultados. Este proceso de comunicación bien organizado ayuda a minimizar el riesgo de malentendidos o accesos no autorizados, ya que los agentes saben exactamente dónde y cómo enviar tipos específicos de información.

AgentLink también utiliza el intercambio de datos asincrónico, con una cola de mensajes compartida que permite a los agentes enviar y recibir mensajes sin necesidad de procesamiento inmediato. Esto es particularmente beneficioso al manejar datos financieros, ya que asegura que si un agente encuentra un problema o sufre un ataque, no afecta a los demás. La cola de mensajes también controla el flujo de información, previniendo la sobrecarga del sistema y reduciendo los riesgos de seguridad.

Además, separar el proceso de comunicación del procesamiento inmediato ayuda a proteger contra ataques en tiempo real. Si un atacante intenta interrumpir el procesamiento de mensajes financieros, la cola puede aún retener y almacenar estos mensajes hasta que se resuelva el problema. Esta separación permite realizar controles de seguridad más exhaustivos en los mensajes, mejorando la seguridad general cuando los agentes manejan datos financieros.

¿Puede explicar los pasos involucrados en entrenar un agente de IA en la plataforma AgentLayer para tareas financieras específicas? ¿Cuáles son las etapas clave, desde la recolección de datos hasta la afinación de modelos, y cómo se mide el rendimiento del agente?

Entrenar un agente de IA en la plataforma AgentLayer para manejar tareas financieras específicas involucra varias etapas clave. Comienza con la adquisición de datos, donde el agente accede a varios tipos de datos. Por ejemplo, puede analizar auditorías de contratos inteligentes para detectar vulnerabilidades y riesgos potenciales buscando fallos de seguridad, errores lógicos e ineficiencias que podrían impactar las transacciones financieras.

Las interacciones con chatbots son otra fuente valiosa de datos. A medida que los chatbots interactúan con los usuarios, recopilan datos sobre consultas y preocupaciones financieras, proporcionando información sobre problemas comunes y necesidades de los usuarios. Además, el agente puede integrar fuentes de datos externas, como datos del mercado financiero, indicadores económicos y tendencias de la industria, para comprender mejor el contexto más amplio de las tareas financieras en cuestión.

Una vez recopilados los datos, estos pasan por un proceso de preprocesamiento y preparación. Esto implica limpiar los datos para eliminar ruido e información irrelevante, como filtrar indicaciones maliciosas o entradas financieras incorrectas. Para información financiera sensible, los datos permanecen anónimos para proteger la privacidad del usuario.

A continuación, viene la selección del modelo y el entrenamiento inicial. En la plataforma AgentLayer, los desarrolladores eligen un modelo base apropiado de opciones como Mistral, Llama o el TrustLLM propietario. El entrenamiento inicial implica alimentar el modelo con los datos preprocesados y ajustar sus parámetros para aprender patrones y relaciones dentro de los datos financieros.

Después del entrenamiento inicial, el modelo pasa por una afinación. Este paso utiliza conjuntos de datos financieros específicos relacionados con la tarea objetivo, como analizar estados financieros, permitiendo que el modelo se especialice más. Técnicas como el aprendizaje por transferencia y la adaptación al dominio permiten hacer el modelo más efectivo para aplicaciones financieras, mientras que métodos avanzados como la tecnología de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y la coincidencia de conocimientos mejoran la capacidad del modelo para manejar datos financieros complejos.

Finalmente, la evaluación del rendimiento es crítica para asegurar que el agente cumpla con sus objetivos. Esto implica medir la precisión de las predicciones o salidas del agente, como qué tan bien predice riesgos financieros o analiza datos financieros. La retroalimentación de los usuarios ayuda a entender cómo el agente se desempeña en aplicaciones del mundo real, incluyendo calificaciones y sugerencias para mejorar. También se realizan pruebas en el mundo real aplicando el agente en escenarios financieros reales o entornos controlados para simular transacciones y tareas reales, asegurando que se desempeñe efectivamente fuera del entorno de entrenamiento.

¿Cómo asegura AgentLayer que sus agentes de IA sigan las regulaciones y estándares financieros globales? ¿Qué procesos están establecidos para mantenerlos actualizados con las regulaciones cambiantes?

AgentLayer toma varios pasos para asegurar que sus agentes de IA cumplan con las regulaciones y estándares financieros globales. Para comenzar, la plataforma utiliza herramientas de validación de entrada y limpieza de datos en sus chatbots para bloquear cualquier indicación maliciosa y anonimizar información financiera sensible. Esto ayuda a proteger la privacidad del usuario y asegura que el manejo de datos personales y financieros cumpla con los requisitos regulatorios. Además, AgentLayer se integra con sistemas de backend utilizando controles de acceso estrictos y gestión de roles, lo que limita quién puede acceder a datos financieros sensibles, asegurando el cumplimiento con las regulaciones de seguridad de datos.

La auditoría y el monitoreo también son componentes clave de la estrategia de cumplimiento de AgentLayer. Agentes de IA como AGIS realizan auditorías exhaustivas de contratos inteligentes para detectar vulnerabilidades que podrían afectar las transacciones financieras. Al asegurar estas operaciones, AgentLayer se alinea con los estándares regulatorios que gobiernan los sistemas financieros. La plataforma también emplea mecanismos de entendimiento y revisión de contenido dentro de sus chatbots para monitorear y filtrar respuestas, evitando la filtración de información sensible y adhiriéndose a las regulaciones de protección de datos.

Para mantenerse al día con los cambios en las regulaciones globales, AgentLayer probablemente tiene un equipo o proceso dedicado que monitorea continuamente las actualizaciones regulatorias. Esto podría involucrar suscribirse a boletines de la industria, participar en foros regulatorios y trabajar con expertos legales y financieros para mantenerse informado sobre nuevos o emergentes estándares. Revisiones regulares de estos cambios regulatorios ayudan a la plataforma a evaluar su impacto y asegurar que sus agentes de IA sigan siendo cumplidores.

La plataforma está diseñada para ser flexible, permitiendo adaptarse rápidamente a nuevos requisitos regulatorios. Esto significa que AgentLayer puede actualizar fácilmente sus agentes de IA y sistemas según sea necesario, como mejorar los estándares de cifrado o endurecer los controles de acceso en respuesta a nuevas regulaciones.

La colaboración es otro aspecto clave del enfoque de AgentLayer. La plataforma trabaja con organismos reguladores, asociaciones industriales e instituciones académicas para obtener información sobre las últimas tendencias y mejores prácticas. Este enfoque proactivo ayuda a AgentLayer a anticipar cambios regulatorios y ajustar sus operaciones en consecuencia. La plataforma también busca asesoramiento experto de profesionales legales y financieros para asegurar el cumplimiento continuo, que puede incluir auditorías y revisiones regulares por expertos externos.

¿Puede compartir alguna nueva característica o actualización de AgentLayer? ¿Cómo ayudarán estos cambios a la plataforma a manejar mejor las amenazas emergentes?

AgentLayer está realizando actualizaciones clave en toda su plataforma. El 10 de septiembre, se lanzó la característica de staking para los tokens AGENT y los rendimientos APGN, permitiendo a los inversores obtener retornos sustanciales. Con solo una semana antes del Evento de Generación de Tokens (TGE), se insta a los inversores a aprovechar la oportunidad de staking.

También nos estamos preparando para el listado del token nativo de AgentLayer en importantes exchanges de criptomonedas como Gate.io, BingX, Uniswap y Aerodrome. El listado, programado para el 18 de septiembre de 2024 a las 19:00 hora de Singapur, aumentará las oportunidades de trading para los inversores y mejorará el ecosistema financiero.

AgentLayer también está mejorando su uso de modelos de lenguaje grandes (LLM) como TrustLLM para detectar mejor el fraude complejo y patrones inusuales en datos financieros. Al trabajar con conjuntos de datos más diversos y aplicar técnicas avanzadas, la plataforma tiene como objetivo detectar nuevos tipos de estafas.

La plataforma está mejorando sus herramientas de análisis de riesgos, utilizando aprendizaje automático para estudiar datos pasados y tendencias del mercado, lo que ayudará a identificar amenazas de manera temprana. También monitoreará las actividades financieras en tiempo real para detectar comportamientos sospechosos, como patrones de transacciones inusuales.

En el frente de la seguridad, AgentLayer está explorando tecnologías de cifrado avanzadas, incluyendo métodos resistentes a cuánticos, para proteger mejor los datos financieros. También se introducirán la autenticación multifactor y biométrica para aumentar la seguridad de los usuarios.