論文の概要: AspisAI: A Canonical, Machine-Interpretable Governance Framework for Automated Multi-Standard Compliance Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.10881v1
• Date: Wed, 09 Sep 2026 22:37:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-11 23:53:35.1582
• Title: AspisAI: A Canonical, Machine-Interpretable Governance Framework for Automated Multi-Standard Compliance Monitoring
• Title（参考訳）: AspisAI: 自動マルチステージコンプライアンス監視のための標準的な機械解釈可能なガバナンスフレームワーク
• Abstract要約: 本稿では,選択した要件を標準的機械解釈制御モデルに変換する,限定的で標準に依存しないガバナンスフレームワークであるemphAspisAIを提案する。 26の代表的な要件の範囲内において、このフレームワークは5つのガバナンス指向の基準に対して制御されたシミュレーションで評価される。 その結果は、完全な要求エンコーディング、88.5,%マッピングカバレッジ、完全なトレーサビリティ、導入されたすべてのギャップの正確な検出を含む。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Organisations operating in regulated and critical-infrastructure sectors must satisfy multiple, heterogeneous cybersecurity and privacy instruments simultaneously, including but not limited to ISO/IEC~27001, the NIST Cybersecurity Framework~2.0, Cyber Essentials, and the GDPR. In practice, these obligations are managed through manual mappings, spreadsheet-based tracking, and periodic audits that are costly to maintain, inconsistent across standards, and weak in traceability. This paper presents \emph{AspisAI}, a bounded, standard-agnostic governance framework that translates selected requirements from several frameworks into a canonical, machine-interpretable control model, and evaluates submitted evidence against condition-based decision rules to produce explainable, traceable compliance determinations. Within a bounded scope of 26 representative requirements, the framework is evaluated in a controlled simulation against five governance-oriented criteria and, critically, against two external reference points that mitigate the circularity of single-author evaluation: its cross-standard mappings are validated against NIST's own published informative references, with 57\,\% exact agreement and divergences confined to same-family controls, and the framework is applied to real third-party evidence from the OpenSSF Scorecard, surfacing genuine governance gaps in a live open-source project. The controlled results, comprising full requirement encoding, 88.5\,\% mapping coverage, complete traceability, and correct detection of all introduced gaps, establish functional correctness, while the external validation provides evidence of applicability beyond the simulation. The contribution is therefore a demonstration that a canonical, provenance-preserving governance model can render multi-standard compliance both automatable and auditable.
• Abstract（参考訳）: 規制およびクリティカル・インフラクチャー部門で活動する組織は、ISO/IEC~27001、NISTサイバーセキュリティフレームワーク~2.0、サイバー原則、GDPRなど、複数の異種サイバーセキュリティおよびプライバシ機器を同時に満たさなければならない。 実際には、これらの義務は、手動のマッピング、スプレッドシートベースのトラッキング、そして、メンテナンスにコストがかかり、標準に一貫性がなく、トレーサビリティが弱い定期的な監査によって管理されます。 本稿では,いくつかのフレームワークから選択された要件を標準的な機械解釈可能な制御モデルに変換し,条件に基づく決定ルールに対する提出された証拠を評価し,説明可能な,トレーサブルなコンプライアンス決定を生成するための,バウンダリで標準に依存しないガバナンスフレームワークである \emph{AspisAI} を提案する。 26の代表的な要件の範囲内において、このフレームワークは、ガバナンス指向の5つの基準に対して制御されたシミュレーションで評価され、また、重要な点として、単一著者の評価の円度を緩和する2つの外部参照ポイントに対して評価されている。 完全な要求エンコーディング、88.5\,\%のマッピングカバレッジ、完全なトレーサビリティ、全ての導入したギャップの正確な検出、機能的正しさの確立、外部検証はシミュレーション以外の適用可能性の証拠を提供する。 このコントリビューションは、標準的かつ前向きなガバナンスモデルが、自動化可能かつ監査可能の両方にマルチスタンダードコンプライアンスを適用できることの実証である。

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