論文の概要: Direct Causation in International Humanitarian Law and the Challenge of AI-Mediated Civilian Cyber Operations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.29175v1
• Date: Sun, 28 Jun 2026 03:43:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-30 18:07:15.822586
• Title: Direct Causation in International Humanitarian Law and the Challenge of AI-Mediated Civilian Cyber Operations
• Title（参考訳）: 国際人道法における直接カウンセレーションとAIによる市民サイバー活動の課題
• Abstract要約: 本稿では,AIを介する民間サイバー活動が,2009年のICRC解釈ガイダンスの直接的な因果関係に挑戦していることを論じる。 このフレームワークは、このような展開を間接的参加として扱うことをデフォルトとしており、個人が戦闘に参加する民間人を捕獲する目的で緊張している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: International humanitarian law protects civilians from direct attack unless and for such time as they take direct part in hostilities, with the ICRC's 2009 Interpretive Guidance operationalising this rule through a three-criterion cumulative test. This paper argues that AI-mediated civilian cyber operations challenge the direct causation element of this test in a structurally specific way: when a civilian deploys an autonomous multi-agent cyber system of the kind recently demonstrated in offensive AI research, the "one causal step" standard fails because harm is produced by system-generated decisions made after human disengagement, and the integral-part requirement does not extend because it presupposes downstream human contributors whose conduct can be independently classified. The framework therefore defaults to treating such deployments as indirect participation, in tension with its purpose of capturing civilians who personally take part in hostilities. Beyond the doctrinal analysis, this paper identifies goal-specification granularity as the property on which the integral-part test's concreteness component implicitly turns, classifies AI-mediated operations along a five-level spectrum, and argues that existing technical AI governance instruments do not log or report this property.
• Abstract（参考訳）: 国際人道法は、ICRCの2009年の解釈的ガイダンス(Interpretive Guidance)が3段階の累積試験によってこのルールを運用しない限り、民間人を直接攻撃から守っている。 本稿では、AIを介する民間のサイバーオペレーションが、このテストの直接的な因果関係に、構造的に固有の方法で挑戦していることを論じる: 攻撃的なAI研究で最近実証されたこの種の自律型マルチエージェントサイバーシステムを民間が展開する際、人間の離脱後のシステム生成決定によって害が生じるため、"1因果ステップ"標準は失敗する。 そのため、この枠組みは、このような展開を間接的参加として扱うことをデフォルトとしており、個人が戦闘に参加する民間人を捕獲する目的と対立している。 ドクトリン分析の他に、本論文では、ゴール固有化の粒度を、積分部分テストの具体性コンポーネントが暗黙的に回転する特性として特定し、5段階のスペクトルに沿ってAIを介する操作を分類し、既存の技術AIガバナンス機器は、この特性を記録・報告していないと論じる。

関連論文リスト

• The Ethics of Autonomous AI Agents for Offensive Security [1.1677624591989955]
  LLM駆動の自律エージェントは、攻撃的なセキュリティを再構築しています。 従来の浸透試験ツールとは異なり、エージェントセキュリティツールは3つの独立した次元にまたがる決定性を示す。 我々の研究は、攻撃的なセキュリティのために自律的なAIエージェントを採用する際に、ユーザー、ツールメーカー、サードパーティの間で道徳的帰属がいかに拡散するかを分析します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-22T15:13:15Z)
• Rethinking Penetration Testing for AI-Enabled Systems: From Resource Compromise to Behavioral Objective Violation [0.0]
  侵入テストは伝統的に、敵がセキュリティ関連の妥協を達成するために、ソフトウェア、インフラストラクチャ、設定、運用制御の弱点を悪用できるかどうかを評価する。 本稿では,AI対応システムの浸透試験を客観的行動評価として再検討する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-15T16:36:54Z)
• Defeat Devices in AI Systems [8.970269049715933]
  2015年のフォルクスワーゲン排出ガス事件(Volkswagen emissions case)で広く注目を集めた。 本稿では,3つの軸に沿って文書化された事例(オリジン,トリガー,スワップ機構)を整理し,法医学的検出プロトコルとしてTrigger-Axis-Aware Differential Probing (TADP)を提案する。 我々は、自然に出現する倒産デバイスを、AIの安全実践が体系的に監視し、テストすべき有害な現象の1つとして特徴づける。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-06-27T11:12:17Z)
• Provably Secure Agent Guardrail [89.79561918065122]
  既存の防衛アーキテクチャは経験的セマンティックガードレールと確率論的大モデル調整器に依存している。 本稿では,論理的推論の基本的制約に基づくエージェントのための新しいセキュリティパラダイムを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-28T02:12:41Z)
• The Authorization-Execution Gap Is a Major Safety and Security Problem in Open-World Agents [111.54911637435269]
  オーソライゼーション・実行ギャップ(英: Authorization-Execution Gap、AEG)は、オープンワールドエージェントの安全性とセキュリティの問題である。 AEGは、プリンシパルが認可しようとするものと、オープンワールドエージェントが最終的に実行するものとの違いである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-10T04:05:31Z)
• The End of Human Judgment in the Kill Chain? Relocating Initiative and Interpretation with Agentic AI [0.0]
  大規模言語モデルベースのエージェントは、コア戦場機能に統合されつつある。 本論では, 先進的, 解釈, 目標指向性, 動的メモリに対する能力が, 文脈に適した人間の判断と制御を瞬時に不効率に行うことを論じる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-04-07T17:44:41Z)
• Safety in Embodied AI: A Survey of Risks, Attacks, and Defenses [168.50301366360344]
  Embodied AI (Embodied AI) は、知覚、認知、計画、相互作用を、安全クリティカルな環境で機能するエージェントに統合する。 デジタルAIシステムとは異なり、エンボディエージェントは不確実な検知、不完全な知識、動的な人間とロボットの相互作用の下で行動しなければならない。 この調査は、エンボディされたAIにおける安全性研究の包括的なレビューを提供し、完全なエンボディされたパイプラインにわたる攻撃と防御を調査している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-03-28T13:21:44Z)
• Agents of Chaos [50.53354213047402]
  実験室環境に展開する自律言語モデルを用いたエージェントの探索的再チームの研究を報告する。 20人のAI研究者が、良心的および敵対的な条件下でエージェントと対話した。 我々の発見は、現実的なデプロイメント設定におけるセキュリティ、プライバシ、ガバナンスに関連する脆弱性の存在を確立します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-23T16:28:48Z)
• Operational Agency: A Permeable Legal Fiction for Tracing Culpability in AI Systems [0.31061678033205636]
  本条では、後述の枠組み及び運用機関グラフ(OAG)として構成された、通用可能な法的フィクションについて紹介する。 OAはAIの観測可能な運用特性を評価する。 OAGは、これらの特徴を因果グラフに埋め込んで、開発者、ファインタウンタ、デプロイ者、ユーザ間の計算可能性を追跡し、評価することで、その分析を運用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-20T01:49:03Z)
• Genocide by Algorithm in Gaza: Artificial Intelligence, Countervailing Responsibility, and the Corruption of Public Discourse [0.0]
  人工知能の軍事化の加速は、戦争の倫理、政治、統治を変革させた。 この記事では、AIによるターゲティングシステムが、暴力を分類、正当化、実行するためのインフラとして機能するかを問う。 ガザ事件は、AIを中立的な手段としてではなく、植民地階層の再生と残虐行為の正規化に積極的に関与していることを明らかにする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-02-09T21:10:52Z)
• Never Compromise to Vulnerabilities: A Comprehensive Survey on AI Governance [211.5823259429128]
  本研究は,本質的セキュリティ,デリバティブ・セキュリティ,社会倫理の3つの柱を中心に構築された,技術的・社会的次元を統合した包括的枠組みを提案する。 我々は,(1)防衛が進化する脅威に対して失敗する一般化ギャップ,(2)現実世界のリスクを無視する不適切な評価プロトコル,(3)矛盾する監視につながる断片的な規制,の3つの課題を特定する。 私たちのフレームワークは、研究者、エンジニア、政策立案者に対して、堅牢でセキュアなだけでなく、倫理的に整合性があり、公的な信頼に値するAIシステムを開発するための実用的なガイダンスを提供します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-08-12T09:42:56Z)
• Manipulation Attacks by Misaligned AI: Risk Analysis and Safety Case Framework [0.0]
  人間はしばしばサイバーセキュリティシステムにおいて最も弱いリンクである。 ミスアライメントのAIシステムは、従業員を操作することによって人間の監視を損なう可能性がある。 これらのリスクを評価し緩和するための体系的な枠組みは存在しない。 本稿では,AIの安全性管理に操作リスクを統合するための,最初の体系的方法論を提供する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-07-17T07:45:53Z)
• Towards Responsible AI in Banking: Addressing Bias for Fair Decision-Making [69.44075077934914]
  責任AI(Responsible AI)は、企業文化の発展におけるバイアスに対処する重要な性質を強調している。 この論文は、バイアスを理解すること、バイアスを緩和すること、バイアスを説明することの3つの基本的な柱に基づいて構成されている。 オープンソースの原則に従って、アクセス可能なPythonパッケージとして、Bias On DemandとFairViewをリリースしました。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-13T14:07:09Z)

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。