論文の概要: Privacy Preference Controls for Agentic Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.29929v1
• Date: Wed, 21 Oct 2026 16:03:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-23 00:40:06.399624
• Title: Privacy Preference Controls for Agentic Systems
• Title（参考訳）: エージェントシステムのためのプライバシ優先制御
• Abstract要約: エージェントシステムに対する強制可能なプライバシ嗜好の分類法を開発する。 我々の研究は、新しく到着したエージェントの世界においてエンドユーザープライバシと自律性が失われないようにするための基盤を提供することを目指している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.23390837361562
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In response to vast and widespread online tracking, regulators and technologists alike have worked to develop laws and tools that allow people to express their privacy preferences. These measures seek to offer users greater control over the sale and sharing of personal information, putting agency in their hands to protect their privacy. However, the web is undergoing a seismic shift, away from strictly \textit{user-driven} behavior towards \textit{agentic behavior}, where AI agents take autonomous actions on behalf of users. In this study, we ask: What should privacy preference controls look like in the agentic web and agentic systems more generally? To answer this question, we develop a taxonomy of enforceable privacy preferences for agentic systems. Our taxonomy is informed both by laws and empirical studies of existing privacy tools as well as an audit of 30 leading AI assistants and agent platforms. To explore how our taxonomy can be implemented, we design and develop eight open-source prototypes that mirror real-world agentic applications and demonstrate how major aspects of our taxonomy can be structurally integrated in agentic protocols, such as the Model Control Protocol and Agent2Agent protocol. Ultimately, our study seeks to provide the groundwork for ensuring end-user privacy and autonomy is not lost in the newly arriving agentic world.
• Abstract（参考訳）: 広範囲にわたるオンライン追跡に対応して、規制当局や技術者たちも、人々がプライバシーの好みを表現できるような法律やツールの開発に取り組んできた。 これらの措置は、ユーザーが個人情報の販売や共有をよりコントロールし、プライバシーを守るために機関を手に入れることを目的としている。 しかし、Webは、厳格な‘textit{user-driven}の振る舞いから‘textit{agentic behavior}へと、地震的な変化を経験している。 本研究では, エージェントWebおよびエージェントシステムにおいて, プライバシ・プライオリティ・コントロールは, より一般的にどのように見えるべきかを問う。 この問題に対処するため,エージェントシステムに対する強制的なプライバシ優先の分類法を開発した。 我々の分類学は、既存のプライバシーツールに関する法律と実証的研究、および、主要なAIアシスタントおよびエージェントプラットフォーム30の監査によって知らされる。 われわれの分類学をどのように実装できるかを探るため、現実世界のエージェントアプリケーションを反映した8つのオープンソースプロトタイプを設計・開発し、我々の分類学の主要な側面がモデル制御プロトコルやエージェント2Agentプロトコルのようなエージェントプロトコルにどのように構造的に統合できるかを実証する。 究極的には、我々の研究はエンドユーザのプライバシーと自律性が新しく到着したエージェントの世界で失われないようにするための基盤を提供することを目指している。

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