論文の概要: Identity Management for Agentic AI: The new frontier of authorization, authentication, and security for an AI agent world
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.25819v1
- Date: Wed, 29 Oct 2025 17:40:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.512529
- Title: Identity Management for Agentic AI: The new frontier of authorization, authentication, and security for an AI agent world
- Title(参考訳): エージェントAIのためのアイデンティティ管理:AIエージェントの世界における認証、認証、セキュリティの新しいフロンティア
- Authors: Tobin South, Subramanya Nagabhushanaradhya, Ayesha Dissanayaka, Sarah Cecchetti, George Fletcher, Victor Lu, Aldo Pietropaolo, Dean H. Saxe, Jeff Lombardo, Abhishek Maligehalli Shivalingaiah, Stan Bounev, Alex Keisner, Andor Kesselman, Zack Proser, Ginny Fahs, Andrew Bunyea, Ben Moskowitz, Atul Tulshibagwale, Dazza Greenwood, Jiaxin Pei, Alex Pentland,
- Abstract要約: AIエージェントの急速な増加は、認証、認可、アイデンティティ管理における緊急の課題を提示している。
現在のエージェント中心のプロトコル(MSPなど)は、認証と認可のベストプラクティスを明確にする要求を強調している。
このOpenID Foundationのホワイトペーパーは、AIエージェントとアクセス管理の交差点の利害関係者のためのものだ。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 9.431647585349117
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: The rapid rise of AI agents presents urgent challenges in authentication, authorization, and identity management. Current agent-centric protocols (like MCP) highlight the demand for clarified best practices in authentication and authorization. Looking ahead, ambitions for highly autonomous agents raise complex long-term questions regarding scalable access control, agent-centric identities, AI workload differentiation, and delegated authority. This OpenID Foundation whitepaper is for stakeholders at the intersection of AI agents and access management. It outlines the resources already available for securing today's agents and presents a strategic agenda to address the foundational authentication, authorization, and identity problems pivotal for tomorrow's widespread autonomous systems.
- Abstract(参考訳): AIエージェントの急速な増加は、認証、認可、アイデンティティ管理における緊急の課題を提示している。
現在のエージェント中心のプロトコル(MSPなど)は、認証と認可のベストプラクティスを明確にする要求を強調している。
今後、高度に自律的なエージェントに対する野心は、スケーラブルなアクセス制御、エージェント中心のアイデンティティ、AIワークロードの差別化、委任された権限に関する複雑な長期的な疑問を提起する。
このOpenID Foundationのホワイトペーパーは、AIエージェントとアクセス管理の交差点の利害関係者のためのものだ。
それは、今日のエージェントの確保にすでに利用可能なリソースの概要を述べ、明日の広範な自律システムにとって重要な基礎的な認証、認可、アイデンティティ問題に対処するための戦略的アジェンダを提示している。
関連論文リスト
- Using the NANDA Index Architecture in Practice: An Enterprise Perspective [9.707223291705601]
自律型AIエージェントの普及は、従来のWebアーキテクチャから協調的なインテリジェントシステムへのパラダイムシフトを表している。
本稿では,セキュアで信頼性が高く,相互運用可能なAIエージェントエコシステムの基盤要件に対処する包括的なフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-05T05:27:27Z) - Cognitive Kernel-Pro: A Framework for Deep Research Agents and Agent Foundation Models Training [67.895981259683]
汎用AIエージェントは、次世代人工知能の基礎となるフレームワークとして、ますます認識されている。
現在のエージェントシステムはクローズドソースか、さまざまな有料APIやプロプライエタリなツールに大きく依存している。
我々は,完全オープンソースかつ(最大限に)フリーなマルチモジュールエージェントフレームワークであるCognitive Kernel-Proを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-08-01T08:11:31Z) - A Novel Zero-Trust Identity Framework for Agentic AI: Decentralized Authentication and Fine-Grained Access Control [7.228060525494563]
本稿では,Agentic AI IAMフレームワークの提案について述べる。
リッチで検証可能なエージェント識別子(ID)に基づく包括的フレームワークを提案する。
また、Zero-Knowledge Proofs(ZKPs)によって、プライバシ保護属性の開示と検証可能なポリシーコンプライアンスを実現する方法について検討する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-25T20:21:55Z) - Trustless Autonomy: Understanding Motivations, Benefits, and Governance Dilemmas in Self-Sovereign Decentralized AI Agents [22.694241881680583]
自律型分散AIエージェント(DeAgents)の最近の動向
DeAgentsは集中管理を排除し、人間の介入を減らす。
検索は将来のDeAgentsシステムとプロトコル設計を導く。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-05-14T19:42:43Z) - Authenticated Delegation and Authorized AI Agents [4.679384754914167]
我々は、AIエージェントに対する権限の認証、認証、監査可能な委任のための新しい枠組みを導入する。
フレキシブルな自然言語パーミッションを監査可能なアクセス制御構成に変換するためのフレームワークを提案する。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-01-16T17:11:21Z) - Position: Mind the Gap-the Growing Disconnect Between Established Vulnerability Disclosure and AI Security [56.219994752894294]
我々は、AIセキュリティレポートに既存のプロセスを適用することは、AIシステムの特徴的な特徴に対する根本的な欠点のために失敗する運命にあると主張している。
これらの欠点に対処する私たちの提案に基づき、AIセキュリティレポートへのアプローチと、新たなAIパラダイムであるAIエージェントが、AIセキュリティインシデント報告の進展をさらに強化する方法について論じる。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-12-19T13:50:26Z) - Agent-as-a-Judge: Evaluate Agents with Agents [61.33974108405561]
本稿ではエージェント・アズ・ア・ジャッジ(Agent-as-a-Judge)フレームワークを紹介し,エージェント・システムを用いてエージェント・システムの評価を行う。
これはLLM-as-a-Judgeフレームワークの有機的拡張であり、タスク解決プロセス全体の中間フィードバックを可能にするエージェント的特徴を取り入れている。
55のリアルな自動化AI開発タスクのベンチマークであるDevAIを紹介します。
論文 参考訳(メタデータ) (2024-10-14T17:57:02Z) - Toward Trustworthy AI Development: Mechanisms for Supporting Verifiable
Claims [59.64274607533249]
AI開発者は、責任を負うことのできる検証可能な主張をする必要がある。
このレポートは、さまざまな利害関係者がAIシステムに関するクレームの妥当性を改善するための様々なステップを示唆している。
我々は、この目的のための10のメカニズム、すなわち、組織、ソフトウェア、ハードウェアを分析し、それらのメカニズムの実装、探索、改善を目的とした推奨を行う。
論文 参考訳(メタデータ) (2020-04-15T17:15:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。