論文の概要: Overlaying Governance: A Compositional Authorization Framework for Delegation and Scope in Agentic AI

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.03518v1
• Date: Tue, 02 Jun 2026 11:39:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-03 22:00:04.974506
• Title: Overlaying Governance: A Compositional Authorization Framework for Delegation and Scope in Agentic AI
• Title（参考訳）: オーバーレイガバナンス - エージェントAIにおけるデリゲートとスコープのためのコンポジション認証フレームワーク
• Authors: Amjad Ibrahim, Yong Li,
• Abstract要約: 本稿ではエージェントAIシステムのための構成的ガバナンスフレームワークを提案する。 デリゲートの種類とそのパーミッションと説明責任の意味を定義します。 これはエージェントAIシステムにおける説明可能な認可のための形式的かつ実用的な基盤を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.459755757192724
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As AI systems evolve from passive models into autonomous active agents capable of initiating actions, collaborating, and delegating tasks, the traditional boundaries of software systems blur. Traditional authorization and delegation frameworks, built around fixed principals, explicit requests, and static scopes, are insufficient to govern agentic systems. Agentic AI demands richer authorization semantics: agents must inherit and delegate permissions, act under time-limited authority, and coordinate through shared protocols. Existing Identity and Access Management (IAM) systems fail to fully capture this notion of agency, lacking mechanisms for recursive delegation, contextual boundaries, and dynamic scoping as executable governance primitives. Unlike access delegation standards such as OAuth 2.0, we treat delegation as a contractual term rather than merely a static token-based consent credential. This paper proposes a compositional governance framework that introduces primitives indispensable for agentic AI. We define types of delegation and their permissions and accountability implications, and we introduce a notion of resource scope attenuation to bound agentic access envelopes. These concepts are expressed as general relational definitions that can be composed into existing authorization domains (e.g., financial systems). To operationalize this composition, we define a compositional operator that overlays new agentic semantics, such as recursive delegation chains, onto existing relational policies without rewriting them. We substantiate this framework through formal proofs and empirical evaluation, showing that it provides a formal yet practical foundation for accountable authorization in agentic AI systems.
• Abstract（参考訳）: AIシステムが受動的モデルから自律的なアクティブエージェントへと進化するにつれて、従来のソフトウェアシステムの境界線は曖昧になる。 固定プリンシパル、明示的な要求、静的スコープを中心に構築された従来の認可および委譲フレームワークは、エージェントシステムを管理するには不十分である。 エージェントAIは、よりリッチなパーミッションセマンティクスを要求する: エージェントは、権限を継承し、委譲し、時間制限された権限の下で行動し、共有プロトコルを介してコーディネートする必要がある。 既存のIAM(Identity and Access Management)システムは、再帰的デリゲート、コンテキスト境界、動的スコープを実行可能なガバナンスプリミティブとして欠如しているため、エージェンシーの概念を完全に把握できない。 OAuth 2.0のようなアクセスデリゲート標準とは異なり、デリゲートは静的トークンベースの同意資格ではなく、契約用語として扱う。 本稿ではエージェントAIに欠かせないプリミティブを導入する構成的ガバナンスフレームワークを提案する。 我々はデリゲートのタイプを定義し,そのパーミッションとアカウンタビリティの含意を定義し,エージェントアクセスエンベロープに対するリソーススコープの減衰の概念を導入する。 これらの概念は、既存の認可ドメイン(例えば金融システム)に構成できる一般的なリレーショナル定義として表現されます。 この構成を運用するために、再帰的デリゲートチェーンなどの新しいエージェント意味論を、書き換えることなく既存のリレーショナルポリシーにオーバーレイする構成演算子を定義する。 我々は、この枠組みを公式な証明と実証的な評価を通じて実証し、エージェントAIシステムにおける説明可能な認可のための形式的かつ実用的な基盤を提供することを示した。

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