論文の概要: Improving Google A2A Protocol: Protecting Sensitive Data and Mitigating Unintended Harms in Multi-Agent Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.12490v3
- Date: Thu, 28 Aug 2025 20:13:32 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-09-01 13:41:09.904612
- Title: Improving Google A2A Protocol: Protecting Sensitive Data and Mitigating Unintended Harms in Multi-Agent Systems
- Title（参考訳）: Google A2Aプロトコルの改善: 感性データ保護とマルチエージェントシステムにおける意図しないハームの緩和
- Authors: Yedidel Louck, Ariel Stulman, Amit Dvir,
- Abstract要約: GoogleのA2Aプロトコルは、AIエージェントのためのセキュアな通信フレームワークを提供する。
A2Aの主な弱点は、トークンの寿命制御の欠如、強力な顧客認証の欠如、アクセス範囲の超過、同意フローの欠如である。
半信頼型マルチエージェントシステムに対する構造化脅威モデルに基づくプロトコルレベルの拡張を提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.398964351541323
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Googles A2A protocol provides a secure communication framework for AI agents but demonstrates critical limitations when handling highly sensitive information such as payment credentials and identity documents. These gaps increase the risk of unintended harms, including unauthorized disclosure, privilege escalation, and misuse of private data in generative multi-agent environments. In this paper, we identify key weaknesses of A2A: insufficient token lifetime control, lack of strong customer authentication, overbroad access scopes, and missing consent flows. We propose protocol-level enhancements grounded in a structured threat model for semi-trusted multi-agent systems. Our refinements introduce explicit consent orchestration, ephemeral scoped tokens, and direct user-to-service data channels to minimize exposure across time, context, and topology. Empirical evaluation using adversarial prompt injection tests shows that the enhanced protocol substantially reduces sensitive data leakage while maintaining low communication latency. Comparative analysis highlights the advantages of our approach over both the original A2A specification and related academic proposals. These contributions establish a practical path for evolving A2A into a privacy-preserving framework that mitigates unintended harms in multi-agent generative AI systems.
- Abstract（参考訳）: GoogleのA2Aプロトコルは、AIエージェントのためのセキュアな通信フレームワークを提供するが、支払い証明書やIDドキュメントなどの高度に機密性の高い情報を扱う場合、重大な制限を示す。
これらのギャップは、無許可の開示、特権のエスカレーション、生成的マルチエージェント環境におけるプライベートデータの誤用など、意図しない害のリスクを増大させる。
本稿では,A2Aの重要な弱点として,トークン寿命制御の不十分,顧客の認証能力の欠如,アクセス範囲の超過,同意フローの欠如を挙げる。
半信頼型マルチエージェントシステムに対する構造化脅威モデルに基づくプロトコルレベルの拡張を提案する。
私たちの改善には、明示的な同意オーケストレーション、一時的なスコープ付きトークン、時間、コンテキスト、トポロジ間の露出を最小限にするために、ユーザからサービスへのダイレクトなデータチャネルが導入されています。
対戦型インパルスインジェクション試験による実証評価により,低通信遅延を維持しながら,高感度なデータ漏洩を著しく低減することを確認した。
比較分析は、A2A仕様と関連する学術的提案の両方に対して、我々のアプローチの利点を強調している。
これらのコントリビューションは、A2Aを、多エージェント生成AIシステムにおける意図しない害を軽減するプライバシー保護フレームワークに進化するための実践的なパスを確立する。
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