論文の概要: Fortress and Gatekeeper: Theorizing Transitive Trust in Third-Party Cybersecurity Risk Governance
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.26866v1
- Date: Thu, 25 Jun 2026 10:52:48 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-26 18:46:32.239839
- Title: Fortress and Gatekeeper: Theorizing Transitive Trust in Third-Party Cybersecurity Risk Governance
- Title（参考訳）: Fortress and Gatekeeper: サードパーティのサイバーセキュリティリスクガバナンスにおけるトランジブ・トラストの理論
- Abstract要約: サードパーティベンダはますます、デジタルサービスデリバリに没頭している。
サードパーティのサイバーセキュリティリスクは、信頼関係とデリゲートの問題の両方である。
論文は、サードパーティのサイバーセキュリティリスクは信頼関係と委譲問題の両方であると主張している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.116057885259112
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Third-party vendors, such as analytics platforms, cloud services, identity providers, and software suppliers, are increasingly embedded in digital service delivery. While these arrangements enable scale and specialization, they also move customer data and security-relevant practices into environments that customers rarely see, select, or evaluate. This paper examines this problem through a document analysis of the November 2025 OpenAI-Mixpanel security incident. The incident serves as an illustrative case for showing how a security event in a vendor environment can become a governance and accountability problem for the focal organization that maintains the customer relationship. Drawing on organizational trust research and agency theory, the paper argues that third-party cybersecurity risk is both a trust relationship and a delegation problem. Customers trust the visible service provider, while the provider relies on vendors whose security practices are only partially visible and controllable. The paper develops the concept of transitive trust, where customer trust in a digital service depends on the security practices of vendors authorized by that service provider. It then presents the Fortress and Gatekeeper framework, which explains cybersecurity governance boundaries through trust and data flows rather than formal organizational ownership alone. The analysis develops four propositions concerning vendor integration, metadata exposure, vendor assurance, and data proliferation. The paper contributes to cybersecurity governance scholarship by explaining how delegated data processing creates customer-facing accountability and by identifying implications for vendor tiering, data classification, contractual design, continuous assurance, and data minimization.
- Abstract（参考訳）: 分析プラットフォーム、クラウドサービス、IDプロバイダ、ソフトウェアサプライヤといったサードパーティベンダは、デジタルサービスデリバリにますます浸透しています。
これらのアレンジメントはスケールと特殊化を可能にする一方で、顧客データやセキュリティ関連プラクティスを、顧客がほとんど見ることも、選択することも、評価することもない環境に移行する。
本稿では,2025年11月のOpenAI-Mixpanelセキュリティインシデントに関する文書分析を通じて,この問題を考察する。
このインシデントは、ベンダー環境におけるセキュリティイベントが、顧客関係を維持する焦点となる組織にとって、ガバナンスと説明責任の問題になる可能性があることを示すための実証的なケースとして機能する。
この論文は、組織的信頼研究と機関理論に基づいて、サードパーティのサイバーセキュリティリスクは信頼関係と委譲問題の両方であると主張している。
顧客は可視的なサービスプロバイダを信頼するが、プロバイダはセキュリティプラクティスが部分的にのみ可視でコントロール可能なベンダに依存している。
本論文は、デジタルサービスにおける顧客の信頼が、そのサービスプロバイダが認証したベンダーのセキュリティプラクティスに依存する、過渡的信頼の概念を発展させる。
そしてFortress and Gatekeeperフレームワークを紹介し、正式な組織所有のみではなく、信頼とデータフローを通じてサイバーセキュリティガバナンスの境界を説明する。
この分析は、ベンダーの統合、メタデータの露出、ベンダーの保証、データ拡散に関する4つの提案を発展させている。
この論文は、委譲されたデータ処理が顧客対応の説明責任をいかに生み出すかを説明し、ベンダー階層化、データ分類、契約設計、継続的保証、データ最小化への影響を特定することによって、サイバーセキュリティガバナンスの奨学金に貢献する。
関連論文リスト
- Towards trustworthy agentic AI: a comprehensive survey of safety, robustness, privacy, and system security [57.35851886874902]
エージェントAIシステムは、複雑なタスクを自律的に実行するが、その多段階の軌道には、信頼性に挑戦する新たな障害モードが導入されている。
この調査では、リスクの高いデプロイメントに不可欠な2つのコアディメンションを通じて、信頼できるエージェントAIを精査する。
各次元について、重要な概念を明確にし、エージェントワークフローに沿ってリスクが発生する場所を特定し、ステージ目標の緩和戦略を要約する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-17T10:26:37Z) - FERA: Uncertainty-Aware Federated Reasoning for Large Language Models [60.52562148874846]
我々は、サーバがプライベートなデモンストレーションを行う異種クライアントと協調することで、多段階推論を改善するフェデレーション推論について研究する。
重要な課題は、クライアントの信頼性がクエリ依存であるのに対して、サーバはクライアントデータを検査して、どのコントリビューションが信頼できるかを判断できません。
本稿では,サーバクライアントの反復的コリファインメントに基づくトレーニングフリーフレームワークである Uncertainty-Aware Federated Reasoning (FERA) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-05-11T07:04:51Z) - Aegis: Towards Governance, Integrity, and Security of AI Voice Agents [52.7512082818639]
音声エージェントのガバナンス,整合性,セキュリティのためのフレームワークであるAegisを提案する。
我々は,銀行コールセンタ,ITサポート,ロジスティクスにおけるケーススタディを通じて,この枠組みを評価する。
モデルファミリ間の系統的な差異を観察し,より感受性の高いオープンウェイトモデルを示した。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-02-07T05:51:36Z) - Frontier AI Auditing: Toward Rigorous Third-Party Assessment of Safety and Security Practices at Leading AI Companies [57.521647436515785]
私たちはフロンティアAIの監査を、フロンティアAI開発者の安全とセキュリティに関する主張の厳格な第三者による検証として定義しています。
本稿では,AI保証レベル(AAL-1からAAL-4)について紹介する。
論文 参考訳（メタデータ） (2026-01-16T18:44:09Z) - Data Protection and Corporate Reputation Management in the Digital Era [0.0]
本稿では,サイバーセキュリティ管理とデータ保護,企業評価との関係を,デジタルトランスフォーメーションの文脈で分析する。
この研究は、組織がサイバーリスクを軽減し、規制要件を遵守し、ステークホルダーの信頼を維持するための戦略とツールをどのように実装するかを検討する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-12-16T10:51:17Z) - Towards Trustworthy GUI Agents: A Survey [64.6445117343499]
本調査では,GUIエージェントの信頼性を5つの重要な次元で検証する。
敵攻撃に対する脆弱性、シーケンシャルな意思決定における障害モードのカスケードなど、大きな課題を特定します。
GUIエージェントが普及するにつれて、堅牢な安全基準と責任ある開発プラクティスを確立することが不可欠である。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-30T13:26:00Z) - SoK: A cloudy view on trust relationships of CVMs -- How Confidential Virtual Machines are falling short in Public Cloud [1.7040315536962174]
パブリッククラウドにおける信頼性コンピューティングは、インフラストラクチャ管理をクラウドプロバイダにアウトソーシングしながら、ワークロードのプライバシを保護することを目的としている。
このSoKは、市場をリードするクラウドプロバイダの機密コンピューティング提供を批判的に検証し、彼らが真にそのコア原則に準拠しているかどうかを評価する。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-03-11T10:21:29Z) - Blockchain-Enhanced Framework for Secure Third-Party Vendor Risk Management and Vigilant Security Controls [0.6990493129893112]
本稿では,サードパーティベンダのリスクを管理するための,包括的なセキュアなフレームワークを提案する。
ブロックチェーンテクノロジを統合して、ベンダの評価やインタラクションにおける透明性、トレーサビリティ、不変性を保証します。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-20T16:42:14Z) - Secure and Confidential Certificates of Online Fairness [8.681039636447865]
MLサービスの合法的かつ責任を負うためには、信頼性が不可欠である。
モデルフェアネスを評価する既存の方法は、(i)静的なデータセットに対してフェアネスを証明するため、秘密裏に信頼性を欠いている。
OATH(OATH)は,オンライングループフェアネス認定のための,デプロイ性が高くスケーラブルなゼロ知識証明プロトコルである。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-17T16:00:35Z) - Incentivizing Secure Software Development: The Role of Liability (Waiver) and Audit [13.971996404435172]
最近提案された米国国家サイバーセキュリティ戦略は、サイバーインシデントに対する責任をソフトウェアベンダーに戻す。
そうすることで、戦略は責任放棄という概念を推し進めます。
我々は、オプトインベンダーにとって最適な戦略は、決して辞めることではなく、"ワン・アンド・ドーン"あるいは"インクリメンタル"な方法で累積的な投資を行うことであることを示す。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-16T16:27:30Z) - Auditing and Generating Synthetic Data with Controllable Trust Trade-offs [54.262044436203965]
合成データセットとAIモデルを包括的に評価する総合監査フレームワークを導入する。
バイアスや差別の防止、ソースデータへの忠実性の確保、実用性、堅牢性、プライバシ保護などに焦点を当てている。
多様なユースケースにまたがる様々な生成モデルを監査することにより,フレームワークの有効性を実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-21T09:03:18Z)
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。