TBAC: エージェント時代のタスクベースアクセス制御

現在運用されているほとんどのアクセス制御モデルは、依然として安定した主体を起点としています。つまり、「誰が要求しているのか」「どのような属性や関係が付随しているのか」「それによって何が許可されるのか」といった点です。役割は組織図に、属性はコンテキストに、関係性はソーシャルグラフに対応していました。しかし、AIエージェントは、この問いそのものを打ち破ります。エージェントのIDは安定していますが、その作業は安定していません。タスクごとにデプロイされ、タスクごとに異なる権限セットを必要とし、機械の速度で実行され、読み取るデータに埋め込まれた指示に従います。今この瞬間に求められるモデルは、こう問いかけます。 今、どのような作業を行っていますか？ その問いには、長い歴史を持つ名前があります。それは、1990年代にトーマスとサンドゥによって提唱され、現在ではエージェント型AI向けに適合された形で復活した「タスクベースアクセス制御（TBAC）」です。この記事では、アクセス制御の系譜を率直に検証し、エージェントが各モデルに負担をかける理由を説明し、TBACとその現代的な定式化を紹介します。そして、その階層化された結果を、それを実装するゲートウェイ構成にマッピングし、TrueFoundryのマッピングを公開ドキュメントに基づいて説明します。

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