論文の概要: AgentDID: Trustless Identity Authentication for AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.25189v1
• Date: Tue, 28 Apr 2026 03:50:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-04-29 16:49:17.702077
• Title: AgentDID: Trustless Identity Authentication for AI Agents
• Title（参考訳）: AgentDID: AIエージェントのための信頼できないアイデンティティ認証
• Authors: Minghui Xu, Xiaoyu Liu, Yihao Guo, Chunchi Liu, Yue Zhang, Xiuzhen Cheng,
• Abstract要約: 本稿では,AIエージェントの身元認証と状態検証の問題について検討する。 本稿では,ID認証と状態検証のための分散フレームワークであるAgentDIDを提案する。 その結果,システムは拡張性のあるID認証と状態検証を実現していることがわかった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.255618309452412
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: AI agents are autonomous entities that can be instantiated on demand, migrate across platforms, and interact with other agents or services without continuous human supervision. In such environments, identity is critical for establishing reliable interaction semantics among agents that may lack prior trust relationships. However, existing identity and access management mechanisms are designed for human users or static machines, assuming centralized enrollment, persistent identifiers, and stable execution contexts. These assumptions do not hold for AI agents, whose identities are self-managed, short-lived, and tightly coupled with their execution state and capabilities. We study the problem of identity authentication and state verification for AI agents and identify three challenges: (1) supporting self-managed identities for autonomously created agents, (2) enabling authentication under large-scale, concurrent interactions, and (3) verifying agents' dynamic execution state, such as whether their context and capabilities remain valid at interaction time. To address these challenges, we present AgentDID, a decentralized framework for identity authentication and state verification. AgentDID leverages decentralized identifiers (DIDs) and verifiable credentials (VCs), enabling agents to manage their own identities and authenticate across systems without centralized control. To address the limitations of static credential-based approaches, AgentDID introduces a challenge-response mechanism that allows verifiers to validate an agent's execution conditions at interaction time. We implement AgentDID in compliance with W3C standards and evaluate it through throughput experiments with multiple concurrent agents. Results show that the system achieves scalable identity authentication and state verification, demonstrating its potential to support large populations of AI agents.
• Abstract（参考訳）: AIエージェントは、オンデマンドでインスタンス化でき、プラットフォームを横断し、継続的な人間の監督なしに他のエージェントやサービスと対話できる自律的なエンティティである。 このような環境では、アイデンティティは、事前の信頼関係が欠如している可能性があるエージェント間の信頼性のある相互作用のセマンティクスを確立するために重要である。 しかし、既存のIDとアクセス管理メカニズムは、集中的な登録、永続的な識別子、安定した実行コンテキストを前提として、人間や静的マシン向けに設計されている。 これらの仮定は、IDが自己管理され、短命で、実行状態と機能と密結合しているAIエージェントには当てはまらない。 我々は,AIエージェントの個人認証と状態検証の問題を調査し,(1)自律的に作成したエージェントの自己管理IDをサポートすること,(2)大規模かつ同時的なインタラクションによる認証を可能にすること,(3)エージェントの動的実行状態を検証すること,(3)コンテキストと能力が相互作用時に有効であるかどうか,の3つの課題を同定する。 これらの課題に対処するため,ID認証と状態検証のための分散フレームワークであるAgentDIDを提案する。 AgentDIDは分散識別子(DID)と検証認証認証(VC)を活用し、エージェントが自身のIDを管理し、集中管理なしでシステム間で認証することができる。 静的クレデンシャルベースのアプローチの制限に対処するため、AgentDIDは、検証者が対話時にエージェントの実行条件を検証することができるチャレンジ応答機構を導入した。 本稿では,W3C標準に準拠したAgentDIDを実装し,複数の並列エージェントを用いたスループット実験により評価する。 その結果,AIエージェントの集団を支援する可能性を示すとともに,スケーラブルなID認証と状態検証を実現していることがわかった。

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