論文の概要: CAVA: Canonical Action Verification and Attestation for Runtime Governance of Agentic AI Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.13716v1
- Date: Wed, 15 Jul 2026 11:34:34 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-16 16:39:12.750193
- Title: CAVA: Canonical Action Verification and Attestation for Runtime Governance of Agentic AI Systems
- Title（参考訳）: CAVA:エージェントAIシステムの実行時管理のための標準アクション検証と検証
- Abstract要約: 本稿では、異種エージェントのアクティビティを標準ランタイムオブジェクトに変換するランタイム・セマンティック・レイヤを提案する。
このコントリビューションは、デプロイ側AIガバナンスに必要な基盤として、アクションレベルの標準化とポリシー順応可能なセマンティックパターンを定式化したシステムである。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6526824510982799
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Agentic AI systems increasingly act through heterogeneous runtimes: local coding hooks, SDK tools, browser automation, managed-agent traces, API gateways, and workflow engines. A single operational act such as publishing code, changing identity state, moving money, or exporting data may therefore be represented by many incompatible runtime records. This makes a basic governance question difficult to answer: what action was actually approved, what evidence binds the approval to execution, and can an independent verifier reproduce the same action identity later? This paper presents Canonical Action Verification and Attestation (CAVA), a runtime-semantics layer for converting heterogeneous agent activity into canonical runtime action objects. CAVA is positioned below Proof-Carrying Agent Actions (PCAA): PCAA defines the deployer-owned route-review-prove governance process, while CAVA defines the stable action object that process governs. The paper formalizes canonical action identity, semantic pattern detection, approval binding, receipt integrity, runtime-portable projection, and optional attestation substrates. We study a reference implementation through a 96-seed, 384-variant benchmark covering semantic equivalence, semantic separation, wrapper bypass, false-positive control, approval binding, receipt reproducibility, attestation tamper detection, runtime portability, semantic pattern detection, policy degradation, and Azure deployment drills. The contribution is a systems formulation of action-level canonicalization and policy-addressable semantic patterns as a necessary substrate for deployer-side AI governance.
- Abstract（参考訳）: エージェントAIシステムは、ローカルコーディングフック、SDKツール、ブラウザ自動化、マネージドエージェントトレース、APIゲートウェイ、ワークフローエンジンなど、異種ランタイムを通じてますます機能します。
したがって、コードの公開、アイデンティティの状態の変更、金銭の移動、データのエクスポートといった単一の操作行為は、多くの互換性のないランタイムレコードによって表現される。
どのアクションが実際に承認されたのか、どのエビデンスが実行の承認に結びついているのか、独立検証者は後で同じアクションIDを再現できるのか?
本稿では、異種エージェントのアクティビティを標準時アクションオブジェクトに変換するランタイム・セマンティック・レイヤであるCanonical Action Verification and Attestation(CAVA)を提案する。
CAVAはProof-Carrying Agent Actions (PCAA: Proof-Carrying Agent Actions)の下に位置する。
本論文は、標準アクション識別、セマンティックパターン検出、承認バインディング、レセプション整合性、実行可能プロジェクション、オプションの検査基板を形式化する。
96シードの384種類のベンチマークを用いて、セマンティック等価性、セマンティック分離、ラッパーバイパス、偽陽性制御、承認バインディング、レセプション再現性、認証タンパー検出、実行時ポータビリティ、セマンティックパターン検出、ポリシー劣化、Azureデプロイメントドリルを含むリファレンス実装について検討した。
このコントリビューションは、デプロイ側AIガバナンスに必要な基盤として、アクションレベルの標準化とポリシー順応可能なセマンティックパターンを定式化したシステムである。
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