論文の概要: KYA: A Framework-Agnostic Trust Layer for Autonomous Systems with Verifiable Provenance and Hierarchical Policy Composition
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.25376v1
- Date: Mon, 25 May 2026 02:59:54 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-26 19:50:19.262415
- Title: KYA: A Framework-Agnostic Trust Layer for Autonomous Systems with Verifiable Provenance and Hierarchical Policy Composition
- Title(参考訳): KYA: 検証可能なメリットと階層的ポリシを備えた自律システムのためのフレームワークに依存しない信頼層
- Authors: Kolawole Quadri,
- Abstract要約: 可観測性(Observability)は、エージェントが遅いときにオペレータに通知する。KYAは、エージェントが間違っているとき、ドリフトしているとき、リークしているとき、または静かにローグしているとき、オペレータに通知する。
我々は,5つのプリミティブから構成される自律システムのための,オープンソースの信頼とガバナンス層であるKYAを紹介する。
純粋な関数スコアラは、p99でミリ秒以下で動作し、システムは、HMACチェーンの完全保存されたエンドツーエンドの20の並行ワーカーで1,800 ops/secを持続する。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Observability tells operators when an agent is slow. KYA tells operators when an agent is wrong, drifting, leaking, or quietly going rogue. We present KYA (Know Your Agents), an open-source trust and governance layer for autonomous systems composed of five primitives: (1) a four-gate inbound apply pipeline composing Ed25519 signature verification with multi-anchor pinning, persist-time expiry, only-tighten composition, and operator-approval-as-default; (2) an only-tighten composition algebra over a three-channel multi-tenant hierarchy (platform default,tenant override, signed external recommendation); (3) KYP -- Know Your Principal, a schema-level unification of trust scoring across human users, AI agents, and service accounts; (4) auditable interaction-multiplier amplification over an AIVSS-shaped additive baseline, with bounded asymmetric per-interaction multipliers carrying stable audit codes; and (5) two-axis delegation attribution combining a static observation-gated delegation-trust premium with zero-config runtime orchestrator-blame at three SDK hook surfaces. KYA is framework-agnostic across 22 agent frameworks. The pure-function scorer runs sub-millisecond at p99 and the system sustains ~1,800 ops/sec at 20 concurrent workers with HMAC chain integrity preserved end-to-end. The four-gate inbound apply pipeline rejects forged, expired, loosening, and unapproved recommendations on every trial (1,200 / 1,200) with sub-millisecond p99 latency on SQLite. KYA detects 89% of 1,200 adversarial probes from PyRIT and Garak, including the recently-published topology-guided multi-agent attack. The system is available under Apache 2.0 as the veldt-kya package on PyPI (release candidate at submission time; stable v0.1.0 forthcoming)
- Abstract(参考訳): 可観測性は、エージェントが遅いときに演算子に伝える。
KYAはオペレータに、エージェントが間違っていたり、ドリフトしたり、漏れたり、静かにローグをしていたら話す。
提案するKYA(Know Your Agents)は,5つのプリミティブから構成される自律システムのための,オープンソースのトラストおよびガバナンスレイヤである。(1)マルチアンカーピンニング,持続時間の有効期限,唯一のタイトな構成,および演算子-最適化-as-defaultによる4ゲートインバウンドパイプラインのシグネチャ検証,(2)3チャネルのマルチテナント階層(デフォルト,テナントオーバライド,署名された外部レコメンデーション),(3)KYP -- 人間のユーザ,AIエージェント,サービスアカウントを対象とした信頼のスキーマレベルの統一,(4)AIエージェント,サービスアカウント間の信頼の統一,(4) AIVSS型の追加ベースラインに対する監査可能なインタラクション乗算器の増幅,(5) 静的なオーディエンス・コメンデーションと2つのオーディエンス・コメンデーションの組み合わせ。
KYAはフレームワークに依存しない22のエージェントフレームワークである。
純粋な関数スコアラは、p99でミリ秒以下で動作し、システムは、HMACチェーンの整合性を維持した20の並行ワーカーで1,800 ops/secを持続する。
4ゲートのインバウンドパイプラインは、SQLite上のミリ秒以下のp99レイテンシで、すべてのトライアル(1,200 / 1,200)で偽造、期限切れ、緩和、未承認のレコメンデーションを拒否する。
KYAは、最近公開されたトポロジー誘導型マルチエージェント攻撃を含む、PyRITとGarakから1200の敵プローブの89%を検知する。
このシステムはApache 2.0の下で、PyPI上のveldt-kyaパッケージとして利用可能である。
関連論文リスト
- GAMBIT: A Three-Mode Benchmark for Adversarial Robustness in Multi-Agent LLM Collectives [48.545980031973556]
GAMBITは、インポスタ検出器を評価するための3つの評価モードと2つの独立したスコアを持つベンチマークである。
ベンチマークには、240の共進化型インポスタ戦略にまたがる27,804のラベル付きインスタンスのデータセットが付属している。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-09T16:07:23Z) - From Specification to Deployment: Empirical Evidence from a W3C VC + DID Trust Infrastructure for Autonomous Agents [0.0]
MolTrustは、自律エージェントのためのオープンでポータブルで暗号的に検証可能な信頼基盤である。
本稿では,W3C Verifiable Credentials 2.0 と Decentralized Identifiers v1.0 を基盤として構築された,そのようなインフラストラクチャを実運用的に実装する。
このコントリビューションは、信頼基盤規制当局と業界が収束した証拠であり、今日ではW3C標準化プリミティブを使用して実装可能である。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-05-07T14:09:51Z) - TRUST: A Framework for Decentralized AI Service v.0.1 [47.384270414446604]
大規模推論モデル (LRM) とマルチエージェントシステム (MAS) は, 信頼性の高い検証を必要とする。
TRUST(Transparent, Robust, and Unified Services for Trustworthy AI)は,3つのイノベーションを備えた分散フレームワークである。
我々は、悪質な俳優が損失を被っている間、正直な監査人の利益を確実に確保する安全利益理論を証明する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-29T19:32:58Z) - AGNT2: Autonomous Agent Economies on Interaction-Optimized Layer 2 Infrastructure [2.173754130697989]
AGNT2はエージェントとマイクロサービスの協調のために構築された3層スタックである。
AGNT2はエージェントとマイクロサービスの協調のために構築された3層スタックである。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-22T22:33:59Z) - Committed SAE-Feature Traces for Audited-Session Substitution Detection in Hosted LLMs [2.6382975801439836]
ホスト型LLMプロバイダにはサイレント代替インセンティブがあり、より強力なモデルを宣伝し、より安価な応答を提供する。
このギャップを埋めるコミットオープンプロトコルを提案する。
プロトコルを3つのバックボーン(Qwen3-1.7B、Gemma-2-2B、およびGemma-2-9Bへの4.5倍スケールアップ)でインスタンス化する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-20T12:34:56Z) - AITH: A Post-Quantum Continuous Delegation Protocol for Human-AI Trust Establishment [9.198471344145092]
本稿では,ポスト量子連続デリゲートプロトコルであるAITH(AI Trust Handshake)を提案する。
AITHは、(1)ML-DSA-87 (FIPS 204, NIST Level 5)で署名された継続的デリゲーション証明書、(2)ハード制約、レート制限、エスカレーショントリガを強制する6チェック境界エンジン、(3)プッシュベースのリコールプロトコルが、1秒以内に無効を伝搬する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-04-09T01:30:28Z) - Governing Dynamic Capabilities: Cryptographic Binding and Reproducibility Verification for AI Agent Tool Use [0.0]
既存のセキュリティレイヤでは、AIエージェントに何ができるか、それが主張するものを実行したのか、マルチエージェントインタラクションで何が起きたのかを検証できない。
既存のフレームワークはこれら2つを詳述し、サイレントな能力のエスカレーションを可能にし、検証済みの証明なしに相互作用を残す。
我々は3つのエージェントガバナンス要件を導出する:能力の完全性(G1)、行動の妥当性(G2)、相互作用監査性(G3)。
基本(Ed25519, SHA-256; 97 us verify)と拡張(BBS+選択開示、Groth16 DV-SNARK; 13.8 ms)の2つの暗号に依存しないインスタンス化で検証する。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-15T11:46:57Z) - Automated Self-Testing as a Quality Gate: Evidence-Driven Release Management for LLM Applications [51.56484100374058]
我々は,エビデンスに基づくリリース決定を伴う品質ゲートを導入する自動自己テストフレームワークを提案する。
内部展開型多エージェント対話型AIシステムの縦型ケーススタディにより,本フレームワークの評価を行った。
論文 参考訳(メタデータ) (2026-03-13T20:44:15Z) - Towards a Science of Scaling Agent Systems [79.64446272302287]
エージェント評価の定義を定式化し,エージェント量,コーディネーション構造,モデル,タスク特性の相互作用として,スケーリング法則を特徴付ける。
協調指標を用いて予測モデルを導出し,R2=0をクロスバリデーションし,未知のタスク領域の予測を可能にする。
ツールコーディネーショントレードオフ: 固定的な計算予算の下では, ツールヘビータスクはマルチエージェントのオーバーヘッドから不均衡に悩まされ, 2) 能力飽和: 調整が減少または負のリターンを, 単一エージェントのベースラインが45%を超えると達成できる。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-12-09T06:52:21Z) - Eigen-1: Adaptive Multi-Agent Refinement with Monitor-Based RAG for Scientific Reasoning [53.45095336430027]
暗黙的な検索と構造化された協調を組み合わせた統合フレームワークを開発する。
Humanity's Last Exam (HLE) Bio/Chem Goldでは,48.3%の精度を実現している。
SuperGPQAとTRQAの結果はドメイン間の堅牢性を確認した。
論文 参考訳(メタデータ) (2025-09-25T14:05:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト(すべての情報・翻訳含む)の品質を保証せず、本サイト(すべての情報・翻訳含む)を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。