論文の概要: Delegated Authorization for Agents Constrained to Semantic Task-to-Scope Matching

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.26702v1
• Date: Thu, 30 Oct 2025 17:07:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-31 16:05:09.919639
• Title: Delegated Authorization for Agents Constrained to Semantic Task-to-Scope Matching
• Title（参考訳）: セマンティック・タスク・ツー・スコープマッチングに制約されたエージェントの非正規化
• Authors: Majed El Helou, Chiara Troiani, Benjamin Ryder, Jean Diaconu, Hervé Muyal, Marcelo Yannuzzi,
• Abstract要約: ツールを動的に呼び出し、保護されたリソースにアクセスするための大規模言語モデル駆動エージェントの認可は、重大なリスクをもたらす。 我々は,保護されたリソースへのアクセス要求を意味的に検査できる権限付与モデルを導入し,評価する。 本研究は,マルチエージェントおよびツール拡張アプリケーションに対して,意図認識による認証を可能にするセマンティックマッチング技術について,さらなる研究の必要性を強調した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.092829002386613
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Authorizing Large Language Model driven agents to dynamically invoke tools and access protected resources introduces significant risks, since current methods for delegating authorization grant overly broad permissions and give access to tools allowing agents to operate beyond the intended task scope. We introduce and assess a delegated authorization model enabling authorization servers to semantically inspect access requests to protected resources, and issue access tokens constrained to the minimal set of scopes necessary for the agents' assigned tasks. Given the unavailability of datasets centered on delegated authorization flows, particularly including both semantically appropriate and inappropriate scope requests for a given task, we introduce ASTRA, a dataset and data generation pipeline for benchmarking semantic matching between tasks and scopes. Our experiments show both the potential and current limitations of model-based matching, particularly as the number of scopes needed for task completion increases. Our results highlight the need for further research into semantic matching techniques enabling intent-aware authorization for multi-agent and tool-augmented applications, including fine-grained control, such as Task-Based Access Control (TBAC).
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル駆動エージェントによる動的にツールの呼び出しと保護されたリソースへのアクセスを許可することは、権限付与を委譲する現在のメソッドが広範囲に許可し、エージェントが意図したタスクスコープを超えて操作できるツールへのアクセスを与えるため、大きなリスクをもたらす。 本稿では,保護されたリソースに対するアクセス要求を意味的に検査し,エージェントの割り当てられたタスクに必要な最小限のスコープに制限されたアクセストークンを発行する権限サーバを許可する権限委譲モデルを導入,評価する。 特にタスクのセマンティックな適切なスコープ要求と不適切なスコープ要求の両方を含む、委譲された承認フローを中心としたデータセットの有効性を考えると、タスクとスコープ間のセマンティックマッチングをベンチマークするためのデータセットおよびデータ生成パイプラインであるASTRAを導入する。 実験の結果,特にタスク完了に必要なスコープ数が増加するにつれて,モデルベースマッチングの可能性と現在の限界が示された。 本研究は,タスクベースアクセス制御(TBAC)などの細粒度制御を含む多エージェントおよびツール拡張アプリケーションに対して,意図認識による認証を可能にするセマンティックマッチング技術について,さらなる研究の必要性を強調した。

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