論文の概要: AutoCedar: An Agentic Framework for Verifier-Guided Access Control Policy Synthesis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.03656v1
• Date: Sat, 04 Jul 2026 01:13:32 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-07-07 22:26:29.675367
• Title: AutoCedar: An Agentic Framework for Verifier-Guided Access Control Policy Synthesis
• Title（参考訳）: AutoCedar: 認証ガイドによるアクセス制御ポリシ合成のためのエージェントフレームワーク
• Abstract要約: AutoCedarは、自然言語のアクセス制御要件をレビューされ、チェック可能なターゲットに変換する検証済みのシステムである。 そして、そのターゲットに対するシーダーポリシーを合成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2449909275410288
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models are increasingly used to turn natural-language requirements into code. In access control, that shortcut is dangerous: a generated policy can compile and read correctly while granting access that no one approved. The difficulty is not only writing policy code. It is fixing what the requirements mean before code is written, and then checking that the final policy actually satisfies that intent. We present AutoCedar, a verifier-guided system that first turns natural-language access-control requirements into a reviewed, checkable target, and then synthesizes Cedar policies against that target. AutoCedar decomposes schema and policy authoring into small intent atoms: reviewable claims about vocabulary and behavior. Once those atoms pass mechanical validation and human intent review, the model proposes a candidate policy, the verifier checks it against the approved target, and each failure is turned into a repair signal that tells the model whether to broaden, narrow, or restructure the policy without changing the target. Because the model's work is split into small problems, each grounded in reviewed intent and backed by verifier feedback, end-to-end policy authoring becomes tractable. AutoCedar converges on all 221 tasks of CedarBench, our benchmark of authorization tasks paired with executable semantic boundaries. Across three requirements-corpus case studies covering healthcare, education, and conference management, AutoCedar converts noisy prose and extracted access-control fragments into reviewed schemas, formal checks, and a globally verified Cedar policy store for each scenario.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデルは、自然言語の要求をコードに変換するのにますます使われています。 アクセス制御では、そのショートカットは危険である: 生成されたポリシーは、誰も承認していないアクセスを与えながら、正しくコンパイルし、読み取ることができる。 難しいのは、ポリシーコードを書くことだけではない。 コードを記述する前に要件が何を意味するかを修正し、最終的なポリシーが実際にその意図を満たすかを確認します。 本稿では,まず自然言語のアクセス制御要件をレビュー可能なターゲットに変換し,そのターゲットに対するシーダーポリシーを合成する検証対象誘導システムであるAutoCedarを提案する。 AutoCedarはスキーマとポリシーを小さな意図の原子に分解する。 これらの原子が機械的検証と人間の意図のレビューに合格すると、モデルは候補ポリシーを提案し、検証者はそれを承認された目標に対してチェックし、各失敗を修復信号に変換し、ターゲットを変更することなく、ポリシーを広げるか、狭くするか、あるいは再構築するかをモデルに伝える。 モデルの作業は、レビューされた意図に根ざし、検証者からのフィードバックによって裏付けられ、小さな問題に分割されるため、エンドツーエンドのポリシーオーサリングは難解になる。 AutoCedarはCedarBenchの221タスクすべてに収束します。 医療、教育、カンファレンス管理に関する3つの要件コーパスケーススタディの中で、AutoCedarはノイズの多い散文を変換し、アクセス制御フラグメントをレビューされたスキーマ、正式なチェック、各シナリオのグローバルに検証されたシーダーポリシーストアに変換する。

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