論文の概要: The AI Resilience Gap: Bringing Artificial Intelligence Inside the Operational Resilience Perimeter
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.07359v1
- Date: Wed, 08 Jul 2026 12:54:11 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-09 22:50:30.384619
- Title: The AI Resilience Gap: Bringing Artificial Intelligence Inside the Operational Resilience Perimeter
- Title（参考訳）: AIレジリエンスギャップ:オペレーショナルレジリエンス周辺に人工知能をもたらす
- Abstract要約: AIの採用は、信頼できるAIスタックとは異なる、かつ不十分にカバーされたレジリエンス義務を生み出します。
我々は、運用のレジリエンス周辺にAI依存関係をもたらすための、レシシックな方法であるAI Resilience Frameworkを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The rapid adoption of artificial intelligence across regulated firms has produced an extensive governance response oriented around trustworthiness: the EU AI Act, ISO IEC 42001, the NIST AI Risk Management Framework, and the United Kingdom's principles-based approach all address safety, fairness, transparency, and model risk. That response is necessary but incomplete. It does not, on its own, address operational resilience: the continuity of important business services under severe but plausible disruption, the substitutability of AI components, and the concentration of dependency on the small number of firms that supply frontier models. This paper argues that AI adoption creates a resilience obligation that is distinct from, and inadequately covered by, the trustworthy AI stack, and that United Kingdom financial authorities are already closing this gap through the Financial Policy Committee's systemic analysis, the Critical Third Parties regime, and the May 2026 joint statement on frontier AI and cyber resilience. We map the two regulatory logics, identify the structural gap between them, and propose the AI Resilience Framework: a regime-agnostic method for bringing AI dependencies inside the operational resilience perimeter through dependency mapping, a criticality-substitutability tiering, the extension of impact tolerances to AI-specific failure modes, an explicit fallback doctrine, and provider level concentration management. The framework gives chief information security officers, security architects, and boards an actionable route from AI governance policy to demonstrable resilience. This work extends a companion analysis of the United Kingdom cyber resilience regulatory stack into the artificial intelligence dimension.
- Abstract（参考訳）: EU AI Act、ISO IEC 42001、NIST AI Risk Management Framework、およびイギリスの原則に基づくアプローチは、安全、公正、透明性、モデルリスクに対処する。
その対応は必要だが不完全だ。
深刻な破壊の下で重要なビジネスサービスの継続性、AIコンポーネントの置換可能性、フロンティアモデルを提供する少数の企業への依存度といった、運用上のレジリエンスに対処するものではない。
本稿は、AIの採用が信頼に値するAIスタックと区別され、不十分にカバーされているレジリエンス義務を生み出し、英国金融当局は、金融政策委員会によるシステム分析、クリティカルサードパーティ体制、2026年5月のフロンティアAIとサイバーレジリエンスに関する共同声明を通じて、すでにこのギャップを埋めている、と論じる。
依存関係マッピング、臨界-置換可能性階層化、AI固有の障害モードへの影響耐性の拡張、明示的なフォールバックドクトリン、プロバイダレベルの集中管理を通じて、AI依存関係を運用レジリエンス領域内に導入するためのレギュレーションに依存しないAIレジリエンスフレームワークを提案する。
このフレームワークは、チーフ情報セキュリティオフィサー、セキュリティアーキテクト、ボードに、AIガバナンスポリシから実証可能なレジリエンスへの実行可能なルートを提供する。
この研究は、英国のサイバーレジリエンス規制スタックを人工知能の領域に拡張する。
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