สัญญาอัจฉริยะซึ่งเป็นรากฐานสำคัญของแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจที่ขับเคลื่อนโดยเทคโนโลยีบล็อกเชน ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพและคุณค่าที่ยอดเยี่ยมในหลาย ๆ ด้าน เช่น การเงินและการจัดการห่วงโซ่อุปทาน อย่างไรก็ตาม เนื่องจากสัญญาอัจฉริยะมีจำนวนเพิ่มมากขึ้น การรับรองความปลอดภัยและความน่าเชื่อถือของโค้ดจึงมีความสำคัญมากยิ่งขึ้น เมื่อปรับใช้สัญญาอัจฉริยะแล้ว รหัสจะไม่สามารถเปลี่ยนแปลงได้ และช่องโหว่ทางตรรกะใดๆ อาจนำไปสู่การสูญเสียทางการเงินที่สำคัญ ดังนั้นการพัฒนาวิธีการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งในการปกป้องทรัพย์สินของผู้ใช้และรักษาสุขภาพของระบบนิเวศบล็อกเชน แม้ว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) จะแสดงศักยภาพที่ยอดเยี่ยมในด้านการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ แต่เทคโนโลยีที่มีอยู่ยังคงเผชิญกับความท้าทายมากมาย ตัวอย่างเช่น แม้แต่รุ่น GPT-4 ที่ทันสมัยที่สุด เมื่อรวมกับเทคโนโลยีการสร้างการดึงข้อมูล (RAG) ก็สามารถบรรลุความถูกต้องแม่นยำเพียง 30% เมื่อตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ ข้อจำกัดนี้ส่วนใหญ่เกิดจากการที่ LLM ที่มีอยู่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับข้อความ/โค้ดทั่วไป โดยไม่ได้รับการปรับแต่งอย่างละเอียดสำหรับสาขาเฉพาะของการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะของ Solidity เพื่อแก้ไขปัญหานี้ Aegis เสนอกรอบงาน TrustLLM ซึ่งมอบวิธีการใหม่ที่ใช้งานง่ายสำหรับการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะโดยการรวมการปรับแต่งแบบละเอียดและตัวแทนที่ใช้ LLM และสามารถสร้างผลลัพธ์การตรวจสอบพร้อมคำอธิบายที่สมเหตุสมผล ข้อเสนอของ TrustLLM ไม่เพียงแต่ปรับปรุงความแม่นยำของการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะเท่านั้น แต่ยังนำความหวังใหม่มาสู่ด้านความปลอดภัยของบล็อกเชนอีกด้วย
ความสำคัญและความท้าทายของการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ
ในฐานะองค์ประกอบหลักของเทคโนโลยีบล็อกเชน สัญญาอัจฉริยะคือโปรแกรมที่ดำเนินการตามข้อกำหนดของสัญญาโดยอัตโนมัติ และรับประกันความโปร่งใสและการไม่ยุ่งเกี่ยวกับธุรกรรมโดยปราศจากการแทรกแซงจากบุคคลที่สาม ในด้านการเงินแบบกระจายอำนาจ (DeFi) บทบาทของสัญญาอัจฉริยะมีความสำคัญอย่างยิ่ง เนื่องจากมีหน้าที่รับผิดชอบในการประมวลผลและบันทึกธุรกรรมทางการเงินจำนวนมาก และจัดการสินทรัพย์ดิจิทัลมูลค่าหลายพันล้านดอลลาร์ อย่างไรก็ตาม เนื่องจากสัญญาอัจฉริยะนั้นเปลี่ยนแปลงได้ยากเมื่อนำไปใช้งาน ข้อผิดพลาดในการเขียนโค้ดหรือช่องโหว่ใด ๆ อาจนำไปสู่การสูญเสียเงินทุนหรือปัญหาด้านความปลอดภัยอื่น ๆ ทำให้ความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะเป็นปัญหาที่ไม่สามารถละเลยได้ ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วของ DeFi จำนวนและความซับซ้อนของสัญญาอัจฉริยะก็เพิ่มขึ้นเช่นกัน ซึ่งเพิ่มความเสี่ยงต่อช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น เมื่อมีช่องโหว่ในสัญญาอัจฉริยะ สัญญาอัจฉริยะอาจถูกนำไปใช้ในทางที่ผิด ซึ่งนำไปสู่การขโมยเงิน การบิดเบือนสัญญา หรือการสูญเสียรูปแบบอื่น ๆ ดังนั้นจึงเป็นเรื่องสำคัญที่จะต้องดำเนินการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะอย่างละเอียดและแม่นยำเพื่อให้แน่ใจว่าสัญญาอัจฉริยะยังคงมีเสถียรภาพและปลอดภัยเมื่อเผชิญกับการโจมตีที่อาจเกิดขึ้นต่างๆ วัตถุประสงค์ของการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะคือเพื่อระบุและแก้ไขช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นทั้งหมดก่อนที่จะปรับใช้และใช้งานสัญญา สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยปกป้องนักลงทุนและเงินทุนของผู้ใช้เท่านั้น แต่ยังช่วยรักษาชื่อเสียงและความน่าเชื่อถือของตลาดของแพลตฟอร์ม DeFi ในขณะที่เทคโนโลยีบล็อกเชนยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่องและขอบเขตการใช้งานก็ขยายออกไป ความสำคัญของการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะก็จะยังคงเติบโตต่อไป โดยกลายเป็นส่วนสำคัญในการรับรองความปลอดภัยและการพัฒนาที่ดีของระบบนิเวศ DeFi ทั้งหมด
TrustLLM: โซลูชั่นที่เป็นนวัตกรรมสำหรับการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ
TrustLLM แสดงให้เห็นถึงนวัตกรรมที่สำคัญในด้านการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ โดยมอบวิธีการตรวจสอบที่ใช้งานง่ายและมีประสิทธิภาพแก่ผู้ตรวจสอบ โดยผสมผสานตัวแทนที่ใช้การปรับแต่งอย่างละเอียดและโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) แกนหลักของเฟรมเวิร์กนี้อยู่ที่วิธีการปรับแต่งแบบละเอียดสองขั้นตอนอันเป็นเอกลักษณ์ ซึ่งได้รับการออกแบบและปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับความต้องการของการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะของ Solidity ในระยะแรก TrustLLM จะใช้เทคนิคการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อฝึกโมเดลเครื่องตรวจจับ วัตถุประสงค์ของโมเดลนี้คือการระบุว่ามีช่องโหว่ในโค้ดสัญญาอัจฉริยะหรือไม่ โมเดลเครื่องตรวจจับจะเรียนรู้วิธีวิเคราะห์โค้ดและตัดสินใจว่าจะปลอดภัยหรือไม่ผ่านข้อมูลการฝึกอบรมจำนวนมาก การปรับแต่งอย่างละเอียดในขั้นตอนนี้ถือเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากเป็นการวางรากฐานสำหรับกระบวนการตรวจสอบทั้งหมด ซึ่งช่วยให้แบบจำลองรับรู้ถึงช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างแม่นยำ ขั้นตอนที่สองของการปรับแต่งอย่างละเอียดมุ่งเน้นไปที่แบบจำลองเหตุผล ซึ่งมีหน้าที่สร้างสาเหตุของช่องโหว่ เมื่อโมเดลเครื่องตรวจจับระบุช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น โมเดลเหตุผลจะวิเคราะห์โค้ดเพิ่มเติมเพื่ออธิบายรายละเอียดว่าทำไมจึงมีช่องโหว่และประเภทช่องโหว่เฉพาะ การวิเคราะห์เชิงลึกนี้ไม่เพียงแต่ช่วยให้ผู้ตรวจสอบเข้าใจธรรมชาติของปัญหาเท่านั้น แต่ยังให้เบาะแสในการแก้ไขอีกด้วย
แนวทางการปรับแต่งแบบละเอียดสองขั้นตอนของ TrustLLM เลียนแบบสัญชาตญาณและกระบวนการวิเคราะห์ของผู้เชี่ยวชาญที่เป็นมนุษย์ในระหว่างกระบวนการตรวจสอบ ขั้นแรก จะดำเนินการประเมินความเสี่ยงเบื้องต้นผ่านแบบจำลองตัวตรวจจับ ซึ่งคล้ายกับการตัดสินใจตามสัญชาตญาณของผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ จากนั้น การวิเคราะห์สาเหตุเชิงลึกจะดำเนินการผ่านแบบจำลองการให้เหตุผล เช่นเดียวกับที่ผู้เชี่ยวชาญดำเนินการตรวจสอบโดยละเอียดหลังจากค้นพบปัญหา นอกจากนี้ TrustLLM ยังแนะนำตัวแทนที่ใช้ LLM สองตัว ได้แก่ Ranker และ Critic ตัวแทนเหล่านี้จะประเมินซ้ำและอภิปรายสาเหตุที่ทำให้เกิดช่องโหว่หลายประการที่สร้างโดยแบบจำลองการให้เหตุผล โดยเลือกคำอธิบายที่เหมาะสมที่สุดในที่สุด กลไกการทำงานร่วมกันนี้ไม่เพียงแต่ปรับปรุงความแม่นยำของผลการตรวจสอบเท่านั้น แต่ยังเพิ่มความสามารถของแบบจำลองในการจัดการสถานการณ์ช่องโหว่ที่ซับซ้อนอีกด้วย
ผลการใช้งานจริงและความได้เปรียบทางการแข่งขันของ TrustLLM
กรอบการทำงานที่เป็นนวัตกรรมของ TrustLLM ไม่เพียงแต่ปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำของการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะเท่านั้น แต่ยังให้ข้อมูลเชิงลึกแก่ผู้ตรวจสอบอีกด้วย ด้วยวิธีนี้ TrustLLM สามารถช่วยทีมตรวจสอบระบุและแก้ไขช่องโหว่ด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนั้นจึงช่วยปกป้องแอปพลิเคชันบล็อกเชนจากผู้โจมตี เนื่องจาก Web3 และเทคโนโลยีบล็อกเชนยังคงก้าวหน้าต่อไป TrustLLM และเทคโนโลยีที่อยู่เบื้องหลังจะกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการรับรองความปลอดภัยของแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ ประสิทธิภาพของ TrustLLM ได้รับการเปรียบเทียบกับเทคนิคการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะที่มีอยู่หลายประการ รวมถึง LLM ที่ใช้การเรียนรู้ตามคำแนะนำ (เช่น GPT-4 และ GPT-3.5) และโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งอื่นๆ (เช่น CodeBERT, GraphCodeBERT, CodeT5, UnixCoder) การเปรียบเทียบเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อแสดงให้เห็นถึงความก้าวหน้าและประสิทธิผลของ TrustLLM ในด้านการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ
ประการแรก TrustLLM แสดงให้เห็นถึงข้อได้เปรียบด้านประสิทธิภาพการตรวจจับที่สำคัญ เมื่อเทียบกับ LLM ที่อิงการเรียนรู้ตามคำใบ้ แม้ว่าปัจจุบัน GPT-4 และ GPT-3.5 จะเป็นโมเดลภาษาที่ทันสมัยที่สุด แต่ก็ทำงานได้ไม่ดีเท่ากับ TrustLLM ในงานตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ สาเหตุหลักมาจาก TrustLLM ได้รับการปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับโดเมนการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ Solidity ในขณะที่ LLM ที่มีอยู่ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าเกี่ยวกับข้อความ/รหัสองค์กรทั่วไป แนวทางการปรับแต่งแบบละเอียดสองขั้นตอนของ TrustLLM ช่วยให้ระบุและพิจารณาช่องโหว่ในสัญญาอัจฉริยะได้แม่นยำยิ่งขึ้น ในขณะที่ LLM ที่เน้นการเรียนรู้ตามคำแนะนำอาจถูกจำกัดในการจัดการงานเฉพาะโดเมน ประการที่สอง TrustLLM ยังทำงานได้ดีเมื่อเทียบกับโมเดลที่ได้รับการปรับแต่งแบบดั้งเดิม CodeBERT, GraphCodeBERT, CodeT5 และ UnixCoder ล้วนแต่มีการปรับแต่งโมเดลเต็มรูปแบบอย่างละเอียดในงานเฉพาะเจาะจง แต่ TrustLLM เหนือกว่าโมเดลเหล่านี้ด้วยตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลายตัว ตัวอย่างเช่น TrustLLM ได้คะแนนสูงกว่าในด้านคะแนน F1 ความแม่นยำ และความแม่นยำ ซึ่งบ่งชี้ว่าการตรวจจับช่องโหว่ของสัญญาอัจฉริยะมีประสิทธิภาพมากกว่า ข้อได้เปรียบนี้สามารถนำมาประกอบกับสถาปัตยกรรมอันเป็นเอกลักษณ์ของ TrustLLM ซึ่งผสมผสานโมเดลตัวตรวจจับและตัวหาเหตุผล และเพิ่มประสิทธิภาพซ้ำๆ ผ่านทางตัวแทน LLM ดังนั้นจึงปรับปรุงความแม่นยำและความน่าเชื่อถือในการตรวจสอบ นอกจากนี้ TrustLLM ยังได้รับการออกแบบโดยคำนึงถึงประสิทธิภาพของพารามิเตอร์และต้นทุนการคำนวณ ด้วยการใช้วิธีการปรับแต่งแบบละเอียดแบบน้ำหนักเบา เช่น LoRA (Low-Rank Adaptation) TrustLLM จึงสามารถลดการใช้ทรัพยากรในขณะที่ยังคงรักษาข้อดีของโมเดลขนาดใหญ่ไว้ได้ สิ่งนี้ทำให้ TrustLLM ไม่เพียงแต่เหนือกว่าเทคโนโลยีที่มีอยู่ในด้านประสิทธิภาพ แต่ยังเป็นไปได้และปรับขนาดได้มากขึ้นในการใช้งานจริงอีกด้วย สุดท้ายนี้ ผลการประเมินของ TrustLLM ยังแสดงให้เห็นถึงความเหนือกว่าในการปฏิบัติตามสาเหตุที่แท้จริงอีกด้วย เมื่อเปรียบเทียบกับ GPT-4 คำอธิบายช่องโหว่ที่สร้างโดย TrustLLM จะสอดคล้องกับสาเหตุที่แท้จริงมากกว่า ซึ่งพิสูจน์ให้เห็นถึงการใช้งานได้จริงและความแม่นยำในการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ โดยสรุป TrustLLM แสดงให้เห็นข้อได้เปรียบที่สำคัญเมื่อเปรียบเทียบกับเทคโนโลยีที่มีอยู่ ไม่ว่าจะเป็นในแง่ของประสิทธิภาพการตรวจจับ ประสิทธิภาพของพารามิเตอร์ หรือมูลค่าการใช้งานจริง ผลการเปรียบเทียบเหล่านี้เน้นย้ำถึงศักยภาพของ TrustLLM ในด้านการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ และให้แนวทางใหม่สำหรับการวิจัยและแอปพลิเคชันด้านความปลอดภัย Web3 ในอนาคต ด้วยการพัฒนาเทคโนโลยีบล็อกเชนอย่างต่อเนื่อง TrustLLM และเทคโนโลยีที่คล้ายกันจะมีบทบาทสำคัญมากขึ้นในการรับรองความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะ และส่งเสริมการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ
กรณีการสมัคร TrustLLM
กรณีการสมัครของ TrustLLM มุ่งเน้นไปที่การตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะของโครงการค่าหัวที่ไม่เปิดเผยสองโครงการบนแพลตฟอร์ม Code4rena เป็นหลัก Code4rena เป็นแพลตฟอร์มค่าหัวที่มีชื่อเสียงซึ่งออกแบบมาเพื่อสนับสนุนให้นักวิจัยด้านความปลอดภัยค้นพบและรายงานช่องโหว่ด้านความปลอดภัยในโครงการบล็อกเชน ด้วยการร่วมมือกับแพลตฟอร์มนี้ นักวิจัยจึงสามารถนำ TrustLLM ไปใช้กับงานตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะจริง เพื่อตรวจสอบประสิทธิภาพและการปฏิบัติจริงในโลกแห่งความเป็นจริง ในระหว่างกระบวนการตรวจสอบ TrustLLM แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการตรวจจับช่องโหว่อันทรงพลัง ไม่เพียงแต่ระบุประเภทช่องโหว่ที่ทราบเท่านั้น แต่ยังให้การวิเคราะห์เชิงลึกเกี่ยวกับความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่อาจเกิดขึ้น และให้คำอธิบายโดยละเอียดเกี่ยวกับสาเหตุของช่องโหว่ นักวิจัยใช้ TrustLLM เพื่อดำเนินการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะของทั้งสองโครงการอย่างครอบคลุม และพบช่องโหว่ที่สำคัญ 6 รายการ การค้นพบช่องโหว่เหล่านี้มีคุณค่าอย่างยิ่งต่อทีมงานโครงการ เนื่องจากช่องโหว่เหล่านี้สามารถถูกโจมตีโดยผู้โจมตีที่เป็นอันตราย ส่งผลให้เกิดการสูญเสียทรัพย์สินหรือเหตุการณ์ด้านความปลอดภัยอื่นๆ เป็นที่น่าสังเกตว่าการค้นพบช่องโหว่เหล่านี้ได้รับการยอมรับจากทีมงานโครงการหรือผู้เชี่ยวชาญด้านการตรวจสอบ ซึ่งหมายความว่า TrustLLM ไม่เพียงแต่ประสบความสำเร็จทางเทคนิคเท่านั้น แต่ยังได้รับการยอมรับจากผู้เชี่ยวชาญในอุตสาหกรรมในการใช้งานจริงอีกด้วย ความสำเร็จนี้ยังพิสูจน์ให้เห็นถึงการปฏิบัติจริงและความน่าเชื่อถือของ TrustLLM ในด้านการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ นอกจากนี้ บทความนี้ยังกล่าวถึงกรณีพิเศษที่เครื่องมือที่มีอยู่ไม่พบช่องโหว่ แต่ TrustLLM ระบุได้สำเร็จ การค้นพบนี้ได้รับการพิจารณาโดยทีมงานโครงการและผู้เชี่ยวชาญด้านการตรวจสอบว่ามีส่วนสนับสนุนด้านความปลอดภัยที่สำคัญ โดยเน้นย้ำถึงนวัตกรรมของ TrustLLM และการมองการณ์ไกลในการตรวจสอบความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะ ด้วยกรณีการใช้งานจริงเหล่านี้ TrustLLM แสดงให้เห็นถึงศักยภาพในด้านความปลอดภัยของ Web3 โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ แอปพลิเคชันที่ประสบความสำเร็จไม่เพียงแต่ให้ระดับความปลอดภัยที่สูงขึ้นสำหรับโครงการบล็อกเชนเท่านั้น แต่ยังมอบทิศทางใหม่สำหรับเครื่องมือและวิธีการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะในอนาคตอีกด้วย ในขณะที่ระบบนิเวศ Web3 ยังคงพัฒนาและเติบโตอย่างต่อเนื่อง การประยุกต์ใช้ TrustLLM และเทคโนโลยีที่คล้ายกันจะมีความสำคัญมากขึ้น โดยเป็นรากฐานที่มั่นคงสำหรับความปลอดภัยและความเสถียรของแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ
Aegis: ผู้ตรวจสอบ AI อิสระและทำกำไรรายแรกของโลก
ในระบบนิเวศ Web3 ที่พัฒนาอย่างรวดเร็วในปัจจุบัน การตรวจสอบความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะได้กลายเป็นส่วนเชื่อมโยงที่สำคัญ ในความท้าทายด้านการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะที่มีชื่อเสียงระดับสูง Aegis ได้รับโบนัสสูงจำนวน 23016U ด้วยเทคโนโลยีการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะที่ยอดเยี่ยม ความสำเร็จนี้ได้รวมความเป็นผู้นำของทีม R&D ที่อยู่เบื้องหลังในด้านการวิจัยด้านความปลอดภัยของสัญญาอัจฉริยะอย่างไม่ต้องสงสัย ความสำเร็จของ Aegis มาจากสถาปัตยกรรมเทคโนโลยีพื้นฐานอันเป็นเอกลักษณ์ นั่นคือ TrustLLM ซึ่งเป็นโมเดลขนาดใหญ่รุ่นแรกที่สร้างขึ้นเพื่อการรักษาความปลอดภัย Web3 โดยเฉพาะ TrustLLM ผสมผสานตัวแทนที่ใช้โมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ที่มีการปรับแต่งอย่างละเอียดเพื่อมอบแนวทางที่ใช้งานง่ายและลึกซึ้งในการตรวจสอบสัญญาอัจฉริยะ โดยเลียนแบบวิธีการทำงานของผู้ตรวจสอบที่เป็นมนุษย์ซึ่งเชี่ยวชาญ ซึ่งเป็นกระบวนการที่ไม่เพียงแต่ปรับปรุงความแม่นยำในการตรวจสอบ แต่ยังช่วยให้สามารถตีความผลการตรวจสอบได้อีกด้วย ในเวลาเดียวกัน นวัตกรรมทางเทคโนโลยีของ Aegis ไม่ได้จำกัดอยู่แค่กรอบงาน TrustLLM เท่านั้น แต่ยังใช้เทคโนโลยี RAG ขั้นสูงและการจับคู่ความรู้โมเดลขนาดใหญ่และหลักการจดจำฉากเพื่อฝึกอบรมผ่านฐานความรู้ที่มีโครงสร้างช่องโหว่และข้อมูลโค้ดเพื่อจำลองตรรกะการคิดของการตรวจสอบโดยมนุษย์ ผู้เชี่ยวชาญ ดำเนินการตรวจสอบอย่างชาญฉลาด สิ่งนี้ช่วยให้ Aegis สามารถตรวจจับช่องโหว่เชิงตรรกะในสัญญาอัจฉริยะและความเสี่ยงด้านความปลอดภัยที่เกี่ยวข้องกับแบบจำลองทางเศรษฐกิจได้อย่างมีประสิทธิภาพและแม่นยำ ช่วยให้นักพัฒนาได้รับการรับประกันความปลอดภัยอันมีค่าก่อนปรับใช้สัญญา Aegis ให้บริการลูกค้าที่หลากหลาย ไม่เพียงแต่ผู้ตรวจสอบบัญชีมืออาชีพเท่านั้น แต่ยังรวมถึงนักพัฒนาอีกด้วย รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมบล็อกเชนหลายภาษา เช่น Go, Rust, Solidity และ Move ซึ่งครอบคลุมสภาพแวดล้อมการพัฒนาบล็อกเชนกระแสหลักเกือบทั้งหมด แผนบริการหลายระดับที่ Aegis มอบให้ ตั้งแต่รุ่นทดลองใช้ฟรีไปจนถึงรุ่นมืออาชีพ ได้รับการออกแบบมาเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้ใช้ที่แตกต่างกัน และมอบประสบการณ์ผู้ใช้ที่ยืดหยุ่นและสะดวกสบาย การเพิ่ม Aegis ไม่เพียงเพิ่ม AI Agent ที่ทรงพลังให้กับระบบนิเวศของ AgentLayer เท่านั้น แต่ยังมอบโซลูชันการตรวจสอบที่ปลอดภัยและมีประสิทธิภาพสำหรับชุมชนการพัฒนา Web3 อีกด้วย ด้วยการอัพเกรดซ้ำอย่างต่อเนื่องของ Aegis และประสบการณ์ในการท้าทายเงินรางวัลจริง บริษัทคาดว่าจะนำการตรวจสอบความปลอดภัยของบล็อกเชนเข้าสู่ยุคใหม่ของข่าวกรอง และมอบรากฐานความปลอดภัยที่แข็งแกร่งสำหรับการพัฒนาแอปพลิเคชันแบบกระจายอำนาจ
เกี่ยวกับเอเจนท์เลเยอร์
ในฐานะเครือข่ายสาธารณะของตัวแทน AI แบบกระจายอำนาจแห่งแรก AgentLayer ส่งเสริมเศรษฐกิจของตัวแทนและธุรกรรมสินทรัพย์ AI บนบล็อกเชน L2 โดยการแนะนำโทเค็น $AGENT โปรโตคอล AgentLink รองรับการแลกเปลี่ยนข้อมูลและการทำงานร่วมกันของตัวแทนหลายรายเพื่อให้บรรลุการกำกับดูแล AI แบบกระจายอำนาจ
ความคิดเห็นทั้งหมด