論文の概要: IAMRAGBENCH: Benchmarking Authorization Expansions in LLM-Generated AWS IAM Policies under RAG Poisoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2611.03431v1
• Date: Mon, 02 Nov 2026 16:52:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-11-06 12:41:31.32164
• Title: IAMRAGBENCH: Benchmarking Authorization Expansions in LLM-Generated AWS IAM Policies under RAG Poisoning
• Title（参考訳）: IAMRAGBENCH: LLMで生成されたAWS IAMポリシにおけるRAGポリシ下での認証拡張のベンチマーク
• Abstract要約: IAMRAGBENCHは、スコープ、条件、明示的な否定、信頼、権限境界、役割デリゲートにまたがる60ケースのベンチマークである。 攻撃には、タスクを満足するプロバイダ価のクリーンポリシーと、エンベロープに違反するプロバイダ価の処理ポリシーが必要です。 その結果,46件の目標整合攻撃を含む49件の正確な認証デルタが得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.6792711468730648
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) using retrieval-augmented generation (RAG) can synthesize Amazon Web Services (AWS) Identity and Access Management (IAM) policies from tasks and operational documents. Attacker-controlled context may induce provider-valid policies that exceed trusted authorization requirements. We present IAMRAGBENCH, a 60-case benchmark spanning scope, conditions, explicit denies, trust, permissions boundaries, and role delegation. It combines deterministic authorization-envelope scoring with case-specific validation, including request-level checks where supported. An attack requires a provider-valid clean policy that satisfies the task and a provider-valid treatment policy that violates the envelope, matches a predeclared goal, preserves an intended request, and newly authorizes a forbidden request. Across five endpoints, included-context exposure produces 49 exact authorization deltas, including 46 goal-matched attacks (46/292; 15.75\%). End-to-end BM25 over 720 documents retrieves the designated poison for all 60 tasks at \(k=5\) but produces 7/294 goal-matched attacks (2.38\%). Presenting the same weakening as a final security architecture exception produces 74/116 attacks in a frozen two-endpoint stress test (63.79\%) and 115/294 in a post hoc all-five extension using the same frozen prompts (39.12\%). In a replay of 194 provider-valid treatment policies that violate task requirements, AWS \texttt{CheckNoNewAccess} reports no new access for four of 168 goal-matched exact attacks. The full pre-deployment rule rejects all 171 exact deltas and routes five unresolved cases to review. These findings support treating IAM copilots as untrusted proposal generators whose outputs require independent authorization checks before deployment.
• Abstract（参考訳）: 検索拡張生成(RAG)を使用した大規模言語モデル(LLM)は、タスクや運用文書からAmazon Web Services(AWS)ID and Access Management(IAM)ポリシーを合成することができる。 攻撃者が制御するコンテキストは、信頼できる認証要件を超えるプロバイダ検証ポリシーを誘導する可能性がある。 IAMRAGBENCHは、スコープ、条件、明示的な否定、信頼、権限境界、役割デリゲートにまたがる60ケースのベンチマークである。 決定論的認証エンベロープスコアとケース固有のバリデーションを組み合わせることで、サポート対象の要求レベルチェックを含む。 攻撃には、そのタスクを満足するプロバイダと、封筒に違反し、事前に宣言された目標にマッチし、意図された要求を保存し、新たに禁止された要求を承認するプロバイダと無効な処理ポリシーが必要である。 5つのエンドポイント、包含コンテキスト露光は、46のゴールマッチング攻撃(46/292; 15.75\%)を含む49の正確な認証デルタを生成する。 720以上の文書のエンドツーエンドBM25は、(k=5\)で60のタスクすべてに対して指定された毒を回収するが、7/294のゴールマッチ攻撃(2.38\%)を発生させる。 最終セキュリティアーキテクチャ例外と同じ弱体化を示すと、同じ凍結プロンプト(39.12\%)を使用したポストホック全5延長(英語版)において、凍結された2エンドポイントストレステスト(63.79\%)で74/116の攻撃を発生させる。 AWS \texttt{CheckNoNewAccess}は、タスク要件に違反した194のプロバイダバリデーションポリシのリプレイで、168の目標設定された正確な攻撃のうち4つの新しいアクセスを報告している。 完全な事前配備ルールは171の正確なデルタを全て拒否し、未解決の5つのケースをレビューするためにルートする。 これらの結果は、IAMコピロを、デプロイ前に独立した認証チェックを必要とする信頼できない提案ジェネレータとして扱うことを支援する。

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