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/2605.25376v2
- Date: Thu, 28 May 2026 17:04:16 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-05-30 00:00:30.923767
- 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: KYA(Know Your Agents)は、自律システムのためのオープンソースのフレームワークに依存しない信頼層である。
PyPIのveldt-kyaパッケージとしてApache 2.0で利用可能である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: KYA (Know Your Agents) is an open-source, framework-agnostic trust and governance layer for autonomous systems, composed of five primitives: (1) a four-gate inbound apply pipeline; (2) an only-tighten composition algebra over a three-channel multi-tenant hierarchy; (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; and (5) two-axis delegation attribution: a static premium for risky delegates and a runtime debit for actual delegate misbehavior in multi-agent fan-out. Together these span three pillars (trust, governance, and evidentiary assurance), making an autonomous system's actions authorized, policy-conforming, and post-hoc verifiable: where observability answers how long, how much, and what path, KYA answers was it authorized, did it conform, and can it be verified; it composes with observability rather than replacing it. It ships native adapters for 15+ agent frameworks. On a 4 by 9 cross-backend matrix all 36 cells pass; 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. 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.
- Abstract（参考訳）: KYA(Know Your Agents)は、(1)4ゲートのインバウンド・パイプライン、(2)3チャネルのマルチテナント階層上の唯一のタイトな合成代数、(3)KYP(Know Your principal)、ヒトユーザ、AIエージェント、サービスアカウント間でスコアリングされた信頼のスキーマレベルの統一、(4)AISS型の付加基数に対する監査可能なインタラクション・マルチティピリア増幅、(5)2軸デリゲート属性:リスクのあるデリゲートの静的プレミアム、およびマルチテナント・ファンアウトにおける実際のデリゲート・振る舞いのランタイムデビットである。
これらは3つの柱(信頼、ガバナンス、明白な保証)にまたがり、自律システムの行動の承認、政策合意、そしてポストホックの検証を行う。
15以上のエージェントフレームワーク用のネイティブアダプタを出荷する。
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20の同時ワーカーで1,800 ops/secを持続する。
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。
PyPIのveldt-kyaパッケージとしてApache 2.0で利用可能である。
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。