論文の概要: Securing Agentic AI Systems -- A Multilayer Security Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2512.18043v1
• Date: Fri, 19 Dec 2025 20:22:25 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-12-23 18:54:32.165528
• Title: Securing Agentic AI Systems -- A Multilayer Security Framework
• Title（参考訳）: エージェントAIシステムのセキュア化 - 多層セキュリティフレームワーク
• Authors: Sunil Arora, John Hastings,
• Abstract要約: エージェント人工知能(AI)システムのセキュア化には、自律性、意思決定、適応行動によってもたらされる複雑なサイバーリスクに対処する必要がある。 既存のAIセキュリティフレームワークは、これらの課題やエージェントAIのユニークなニュアンスに適切に対処していない。 本研究は,エージェントAIシステムに特化して設計されたライフサイクル対応セキュリティフレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Securing Agentic Artificial Intelligence (AI) systems requires addressing the complex cyber risks introduced by autonomous, decision-making, and adaptive behaviors. Agentic AI systems are increasingly deployed across industries, organizations, and critical sectors such as cybersecurity, finance, and healthcare. However, their autonomy introduces unique security challenges, including unauthorized actions, adversarial manipulation, and dynamic environmental interactions. Existing AI security frameworks do not adequately address these challenges or the unique nuances of agentic AI. This research develops a lifecycle-aware security framework specifically designed for agentic AI systems using the Design Science Research (DSR) methodology. The paper introduces MAAIS, an agentic security framework, and the agentic AI CIAA (Confidentiality, Integrity, Availability, and Accountability) concept. MAAIS integrates multiple defense layers to maintain CIAA across the AI lifecycle. Framework validation is conducted by mapping with the established MITRE ATLAS (Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems) AI tactics. The study contributes a structured, standardized, and framework-based approach for the secure deployment and governance of agentic AI in enterprise environments. This framework is intended for enterprise CISOs, security, AI platform, and engineering teams and offers a detailed step-by-step approach to securing agentic AI workloads.
• Abstract（参考訳）: エージェント人工知能(AI)システムのセキュア化には、自律性、意思決定、適応行動によってもたらされる複雑なサイバーリスクに対処する必要がある。 エージェントAIシステムは、ますます産業、組織、サイバーセキュリティ、金融、医療といった重要な分野に展開している。 しかし、彼らの自律性は、不正な行動、敵の操作、動的環境相互作用など、ユニークなセキュリティ課題をもたらす。 既存のAIセキュリティフレームワークは、これらの課題やエージェントAIのユニークなニュアンスに適切に対処していない。 本研究は,Design Science Research (DSR) 手法を用いて,エージェントAIシステム用に設計されたライフサイクル対応セキュリティフレームワークを開発する。 本稿ではエージェントセキュリティフレームワークであるMAAISとエージェントAICIAA(Confidentiality, Integrity, Availability, Accountability)の概念を紹介する。 MAAISは、AIライフサイクル全体にわたってCIAAを維持するために、複数の防衛レイヤを統合する。 フレームワークの検証は、確立されたMITRE ATLAS(Adversarial Threat Landscape for Artificial-Intelligence Systems)AI戦略とマッピングすることで行われる。 この研究は、エンタープライズ環境におけるエージェントAIの安全なデプロイとガバナンスのための構造化、標準化、およびフレームワークベースのアプローチに貢献している。 このフレームワークは、エンタープライズCISO、セキュリティ、AIプラットフォーム、エンジニアリングチームを対象としており、エージェントAIワークロードを保護するための詳細なステップバイステップのアプローチを提供する。

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