論文の概要: Authorization Propagation in Multi-Agent AI Systems: Identity Governance as Infrastructure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.05440v1
- Date: Wed, 06 May 2026 20:56:17 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.416799
- Title: Authorization Propagation in Multi-Agent AI Systems: Identity Governance as Infrastructure
- Title（参考訳）: マルチエージェントAIシステムにおける認証プロパゲーション:インフラストラクチャとしてのアイデンティティガバナンス
- Authors: Krti Tallam,
- Abstract要約: 我々はこの問題を認可伝搬と呼ぶ。
RBAC、ABAC、ReBACのような古典的なアクセス制御モデルでは、完全には対処できない。
この論文は、認可伝達をワークフローレベルのプロパティとして形式化し、3つのサブプロブレムを特定し、マルチエージェントAIシステムにおける認可アーキテクチャの7つの構造的要件を導出する。
- 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: The security discussion around agentic AI focuses heavily on prompt injection. This paper argues that multi-agent systems also create a distinct authorization problem: maintaining authorization invariants as non-human principals retrieve data, delegate tasks, and synthesize results across changing boundaries. We call this problem authorization propagation. It is not reducible to prompt injection and is not fully addressed by classical access-control models such as RBAC, ABAC, or ReBAC. The paper formalizes authorization propagation as a workflow-level property, identifies three sub-problems (transitive delegation, aggregation inference, and temporal validity), and derives seven structural requirements for authorization architectures in multi-agent AI systems. Recent work on invocation-bound capability tokens, task-scoped authorization envelopes, dependency-graph policy enforcement, and execution-count revocation demonstrates that the field is converging on the problem, but not yet on a complete architecture. The central claim is that identity governance must be treated as infrastructure: evaluated continuously, enforced at every interaction boundary, and designed into the system before orchestration logic is allowed to scale. Preliminary implementation evidence from a production enterprise AI platform shows that ordinary system behavior, not only adversarial action, already produces the failures this model predicts.
- Abstract（参考訳）: エージェントAIに関するセキュリティに関する議論は、プロンプトインジェクションに重点を置いている。
本稿では,非人間的プリンシパルがデータを取得し,タスクを委譲し,変化境界を越えて結果を合成するなど,認証不変性を維持することで,マルチエージェントシステムにも明確な認証問題が発生することを論じる。
我々はこの問題を認可伝搬と呼ぶ。
RBAC、ABAC、ReBACのような古典的なアクセス制御モデルでは、完全には対処できない。
この論文は、認可伝達をワークフローレベルの特性として定式化し、3つのサブプロブレム(推移的デリゲート、集約推論、時間的妥当性)を特定し、マルチエージェントAIシステムにおける認可アーキテクチャの7つの構造的要件を導出する。
近年の呼び出しバウンド(invocation-bound)機能トークン,タスクスコープによる認証エンベロープ,依存性グラフポリシの強制,実行回数の取り消しに関する研究は,この領域が問題に収束しているが,完全なアーキテクチャには至っていないことを実証している。
中心的な主張は、アイデンティティガバナンスはインフラストラクチャとして扱われなければならない、ということだ: 継続的に評価され、すべてのインタラクション境界で強制され、オーケストレーションロジックがスケールする前にシステムに設計される。
実運用型エンタープライズAIプラットフォームによるプリミティブな実装証拠は、敵対的なアクションだけでなく、通常のシステム動作が、このモデルが予測する障害をすでに生成していることを示している。
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