論文の概要: SCITUS: A Multi-Jurisdictional Framework for Adapting NIST AI RMF to the Canadian Regulatory Context
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.15051v1
- Date: Thu, 16 Jul 2026 14:29:52 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-17 17:01:33.135593
- Title: SCITUS: A Multi-Jurisdictional Framework for Adapting NIST AI RMF to the Canadian Regulatory Context
- Title（参考訳）: SCITUS:NIST AI RMFをカナダ規制文脈に適用するための多段階的フレームワーク
- Abstract要約: 我々は、NIST AI RMF 1.0をカナダ連邦および地方AI規則に同時に適用する包括的枠組みを提案する。
SCITUSは、カナダ要求のために強化された7つの信頼できるAI特性を統合している。
我々は,NIST AI RMFの多管轄要件への体系的適応は,管轄権ごとのコンプライアンスよりも大きな優位性をもたらすと論じている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.1269104766024433
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Canadian organizations deploying artificial intelligence systems face a fragmented regulatory landscape spanning federal requirements (the Treasury Board Directive on Automated Decision-Making) and divergent provincial regulations across Ontario, Quebec, Alberta, Manitoba, and British Columbia. The death of Bill C-27 (Artificial Intelligence and Data Act) in January 2025 - and the federal government's June 2026 confirmation that it will pursue targeted instruments rather than omnibus AI legislation - leaves organizations without unified compliance guidance. Global frameworks such as NIST AI RMF 1.0, the EU AI Act, and ISO/IEC 42001 provide valuable guidance but lack systematic methodologies for adaptation to multi-jurisdictional national contexts. We present SCITUS (Systematic Canadian Integration for Trustworthy and Unified Standards), a comprehensive framework adapting NIST AI RMF 1.0 to Canadian federal and provincial AI regulations simultaneously. SCITUS integrates seven trustworthy-AI characteristics enhanced for Canadian requirements, four core governance functions, a novel multi-jurisdictional compliance mapping methodology, and a versioned control catalog that has evolved from 31 controls (v1.0, June 2025) to 57 controls (v2.0, July 2026) in response to regulatory developments - including Canada's first regulatory findings on generative-AI training data - and the documented 2026 agentic-AI threat landscape. We demonstrate applicability through scenarios spanning federal government, provincial healthcare, and the private sector, and argue that systematic adaptation of NIST AI RMF to multi-jurisdictional requirements offers significant advantages over jurisdiction-by-jurisdiction compliance and provides a replicable model for other federal systems.
- Abstract（参考訳）: 人工知能システムを展開するカナダの組織は、連邦政府の要求にまたがる規制の断片化(自動意思決定に関する財務委員会指令)に直面し、オンタリオ州、ケベック州、アルバータ州、マニトバ州、ブリティッシュコロンビア州にまたがる地方規制を分散させている。
2025年1月、ビルC-27 (Artificial Intelligence and Data Act) が死去し、連邦政府は2026年6月、Omnibus AI法よりもターゲット機器を追求することを確認した。
NIST AI RMF 1.0、EU AI Act、ISO/IEC 42001のようなグローバルなフレームワークは、価値あるガイダンスを提供するが、多分野の国家的文脈に適応するための体系的な方法論を欠いている。
我々は、NIST AI RMF 1.0をカナダ連邦および地方AI規則に同時に適用する包括的枠組みであるSCITUS(Systematic Canadian Integration for Trustworthy and Unified Standards)を提示する。
SCITUSは、カナダの要求に対して強化された7つの信頼できるAI特性、4つのコアガバナンス機能、新しい多段階コンプライアンスマッピング方法論、および31のコントロール(v1.0、2025年6月)から57のコントロール(v2.0、2026年7月)に進化したバージョン管理カタログを統合する。
我々は、連邦政府、州医療、民間セクターにまたがるシナリオを通じて適用性を実証し、NIST AI RMFの多裁量要件への体系的適応は、管轄権ごとのコンプライアンスよりも大きな優位性をもたらし、他の連邦システムに複製可能なモデルを提供する、と論じる。
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