論文の概要: Criticality-Based Guard Rail Validation for AI Agent Decisions in Autonomous Telecom Networks
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.02210v1
- Date: Thu, 02 Jul 2026 14:21:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-03 19:45:08.868161
- Title: Criticality-Based Guard Rail Validation for AI Agent Decisions in Autonomous Telecom Networks
- Title（参考訳）: 自律通信網におけるAIエージェント決定のための臨界に基づくガードレール検証
- Abstract要約: Guard Rail Validation(GRV)は、実行前にAI駆動決定をインターセプトし、検証するための標準化可能なランタイムアーキテクチャである。
本稿では、アーキテクチャ、アルゴリズムプロシージャ、O-RANデプロイメントモデルを示し、通信における既知のAI/ML攻撃に対する脅威カバレッジを評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The evolution toward fully autonomous telecommunications networks (Autonomous Network Levels 4-5) requires AI/ML agents to make real-time network decisions without human intervention. However, no standardized runtime mechanism exists to intercept and validate individual inference outputs before they trigger live network state changes, creating risks of erroneous autonomous decisions. This paper proposes the Guard Rail Validation (GRV) framework, a standardizable runtime architecture for intercepting and validating AI-driven decisions before execution. The framework evaluates decisions across multiple weighted dimensions -- including action scope, action type, service criticality, agent autonomy level, reversibility, and temporal behavioural patterns -- to determine a criticality level. Based on this level, graduated validation mechanisms are applied: execute-with-logging, bounds checking, independent agent validation, or multi-agent consensus. The framework additionally provides cross-agent conflict detection with criticality-weighted priority resolution and runtime conformance logging for regulatory compliance (e.g., EU AI Act Article 14). We present the architecture, algorithmic procedures, O-RAN deployment model, and evaluate threat coverage against known AI/ML attacks in telecommunications.
- Abstract（参考訳）: 完全自律型通信ネットワーク(Autonomous Network Levels 4-5)への進化には、AI/MLエージェントが人間の介入なしにリアルタイムなネットワーク決定を行う必要がある。
しかしながら、ライブネットワークの状態変化を引き起こす前に、個々の推論出力をインターセプトし、検証するための標準化されたランタイムメカニズムが存在しないため、誤った自律的な決定のリスクが生じる。
本稿では、実行前にAI駆動決定をインターセプトし、検証するための標準化可能なランタイムアーキテクチャであるGuardian Rail Validation(GRV)フレームワークを提案する。
このフレームワークは、アクションスコープ、アクションタイプ、サービス臨界度、エージェント自律性レベル、可逆性、時間的行動パターンなど、複数の重み付けされた範囲で決定を評価し、臨界度レベルを決定する。
このレベルに基づいて、実行とロギング、境界チェック、独立したエージェントバリデーション、マルチエージェントコンセンサスといった、段階的な検証メカニズムが適用される。
このフレームワークはまた、臨界重み付けされた優先度の解決と規制コンプライアンスのための実行時適合ロギング(EU AI Act 第14条など)を備えた、エージェント間の競合検出も提供する。
本稿では、アーキテクチャ、アルゴリズムプロシージャ、O-RANデプロイメントモデルを示し、通信における既知のAI/ML攻撃に対する脅威カバレッジを評価する。
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