論文の概要: Sketch-based Access Control: A Multimodal Interface for Translating User Preferences into Intent-Aligned Policies

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.10012v1
• Date: Mon, 11 May 2026 05:39:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-12 23:28:50.549594
• Title: Sketch-based Access Control: A Multimodal Interface for Translating User Preferences into Intent-Aligned Policies
• Title（参考訳）: スケッチベースのアクセス制御: ユーザ嗜好を関連するポリシーに翻訳するためのマルチモーダルインタフェース
• Abstract要約: スケッチベースのAI支援アクセス制御オーサリングシステムであるSketch-based Access Control (SBAC)を提案する。 SBACは、スケッチの表現力とマルチモーダルな大規模言語モデル(MLLM)の解釈能力を組み合わせて、ポリシー仕様の解釈と検証を支援する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.431045721676204
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Developing simple and expressive access controls -- interfaces to specify policies that define who should have access to resources and under what circumstances -- is a longstanding challenge in usable security. We present Sketch-based Access Control (SBAC), a sketch-based, AI-assisted access control authoring system that combines the expressive power of sketching with the interpretive capabilities of multimodal large language models (MLLMs) to support the interpretation and validation of policy specifications as they are iteratively refined. Through a formative study with 14 participants, we identified three design requirements and developed a human-AI collaborative workflow composed of three stages -- Specify, Analyze, and Test -- enabled by the system's ability to maintain and interpret evolving access control specifications. In a user evaluation with 14 participants grounded in their real-world access control scenarios, we found the system and the workflow helped participants progressively refine initially underspecified preferences into more complete and precise policies -- surfacing gaps they had not anticipated, resolving ambiguities through dialogue, and validating policy behavior through concrete scenarios.
• Abstract（参考訳）: シンプルで表現豊かなアクセスコントロール - リソースへのアクセスと、どのような状況下でアクセスすべきかを定義するポリシーを規定するインターフェース - の開発は、長年にわたるセキュリティ上の課題である。 我々は、スケッチベースのAI支援アクセス制御オーサリングシステムであるSketch-based Access Control (SBAC)について、スケッチの表現力とマルチモーダル大言語モデル(MLLM)の解釈能力を組み合わせて、反復的に洗練されたポリシー仕様の解釈と検証を支援する。 14人の参加者による形式的な研究を通じて、3つの設計要件を特定し、進化するアクセス制御仕様の維持と解釈が可能な3つのステージ – 特定、分析、テスト – で構成される人間とAIの協調ワークフローを開発した。 現実のアクセス制御シナリオに根ざした14人の参加者によるユーザ評価では、システムとワークフローが、当初未指定の嗜好を徐々に洗練して、より完全かつ正確なポリシへと導くのに役立ちました。

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