論文の概要: Runtime Authorization for Resources Acquired by AI Agents

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.14744v2
• Date: Fri, 18 Sep 2026 06:43:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-21 18:40:16.682144
• Title: Runtime Authorization for Resources Acquired by AI Agents
• Title（参考訳）: AIエージェントが取得したリソースのランタイム認証
• Abstract要約: 充足後のアクティベーションギャップは、ツールによる作成、エージェント間デリゲート、エージェントコマースにまたがる。 本稿では,実行時認証アーキテクチャを提案する。 検疫,バック,非増幅,非回避分割,クラッシュ/リトライ,返金,エポック,エフェクトの8つの安全性特性を実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.805352087824778
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: By acquiring compute, credentials, accounts, services, and other agents, autonomous AI agents can introduce new authority into a task. Payment, budget, OAuth, mandate, and fulfillment checks can validate transaction conditions without deciding whether a returned resource may become usable authority. This post-fulfillment activation gap spans tool-mediated creation, inter-agent delegation, and agentic commerce. We present a provenance-bounded runtime authorization architecture. It quarantines acquired outputs, resolves their actual capabilities from authenticated provider evidence through a versioned resolver, and activates them only through a current activation transaction that checks the resolved manifest, provenance, epochs, and a downward-closed relational envelope over a typed resource-capability hypergraph. The envelope preserves correlated identity, effect, data, delegation, and graph-wide limits. Single-use effect permits are revalidated and consumed at effect linearization. Under explicit assumptions, we prove eight safety properties covering quarantine, backing, non-amplification, split non-evasion, crash/retry, refunds, epochs, and effect confinement. Across five resource classes, reference semantics accepted 20/20 benign traces and rejected 40/40 registered unsafe traces over 810 events; an independent checker agreed on 60 base and 40 refinement traces and rejected 89/89 tamper tests. Frozen Codex and Gemini Model Context Protocol (MCP) client components completed 54/54 deterministic local stdio calls. In a registered 18-case staged MCP-to-Docker composition, both benign paths completed, and none of the 16 unsafe paths added an unauthorized Docker start request. A five-source audit classified 1,248 field pairs across 32 units; no unit alone supplied a complete activation profile.
• Abstract（参考訳）: 計算、資格情報、アカウント、サービス、その他のエージェントを取得することで、自律型AIエージェントはタスクに新しい権限を導入することができる。 支払い、予算、OAuth、委任、フルフィルメントチェックは、返却されたリソースが使用可能な権限になるかどうかを判断することなく、トランザクション条件を検証することができる。 この充足後のアクティベーションギャップは、ツールによる作成、エージェント間デリゲート、エージェントコマースにまたがる。 本稿では,実行時認証アーキテクチャを提案する。 取得した出力を隔離し、バージョニングされたリゾルバを通じて認証されたプロバイダエビデンスから実際の機能を解決し、解決されたマニフェスト、証明、エポック、およびタイプされたリソース能力ハイパーグラフ上の下向きのリレーショナルエンベロープをチェックする現在のアクティベーショントランザクションを通じてのみ起動する。 エンベロープは相関したアイデンティティ、効果、データ、デリゲート、グラフ幅の制限を保存する。 シングルユースエフェクトの許可は、リバレッジされ、エフェクトリニアライゼーションで消費される。 明示的な仮定では、隔離、バック、非増幅、分割非回避、クラッシュ/リトライ、返金、エポック、エフェクト制限を含む8つの安全特性を証明します。 5つのリソースクラスで、参照セマンティクスは20/20の良性トレースを受け入れ、810のイベントに対して40/40の登録された安全でないトレースを拒否した。 Frozen Codex と Gemini Model Context Protocol (MCP) クライアントコンポーネントは54/54の決定論的ローカルストディオコールを完了した。 登録された18ケースのMCP-to-Dockerコンポジションでは、両方の良性パスが完了し、16の安全でないパスには、許可されていないDockerのスタートリクエストが加えられなかった。 5ソースの監査では、32ユニットにわたる1,248のフィールドペアを分類した。

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