🤖 AI

Overlaying Governance: A Compositional Authorization Framework for Delegation and Scope in Agentic AI

यह शोध पत्र एक कंपोजिशनल गवर्नेंस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करता है जो एजेंटिक एआई (agentic AI) की जटिल और स्वायत्त प्रकृति को प्रबंधित करने में पारंपरिक प्राधिकरण प्रणालियों की सीमाओं को दूर करने के लिए रिकर्सिव डेलीगेशन (recursive delegation), कॉन्टेक्स्टुअल बाउंड्रीज़ (contextual boundaries) और डायनेमिक स्कोपिंग (dynamic scoping) के लिए औपचारिक प्रिमिटिव्स (formal primitives) पेश करता है।

मूल लेखक: Amjad Ibrahim, Yong Li

प्रकाशित 2026-06-03✓ Author reviewed ⓘ

📖 7 मिनट में पढ़ें🧠 गहराई से पढ़ें

CC BY 4.0

मूल लेखक: Amjad Ibrahim, Yong Li

मूल पेपर CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/) के तहत लाइसेंस किया गया है। ✨ नीचे दिए गए पेपर की यह व्याख्या AI से तैयार की गई है। इसे लेखकों ने नहीं लिखा है। तकनीकी सटीकता के लिए मूल पेपर देखें। पूरा डिस्क्लेमर पढ़ें

यहाँ सरल भाषा और रचनात्मक उपमाओं (analogies) का उपयोग करके शोध पत्र की व्याख्या दी गई है।

बड़ी तस्वीर: "चाबियों" से "स्मार्ट कॉन्ट्रैक्ट्स" तक

कल्पना कीजिए कि आपके पास एक घर है (आपका डिजिटल जीवन) और आपने सफाई के लिए एक मानव सहायक को काम पर रखा है। आप उन्हें एक चाबी देते हैं। वह चाबी हमेशा के लिए काम करती है, या जब तक आप उसे वापस नहीं ले लेते। पारंपरिक कंप्यूटर सुरक्षा इसी तरह काम करती है: आप उपयोगकर्ता को एक "टोकन" या "चाबी" देते हैं जो कहती है, "आप सामने का दरवाजा खोल सकते हैं।"

अब, कल्पना कीजिए कि आपने एक रोबोटिक सहायक (एक AI एजेंट) को काम पर रखा है जो बहुत बुद्धिमान है। वह केवल सफाई ही नहीं करता; वह अन्य रोबोटों को मदद के लिए काम पर रख सकता है, वह फ्रिज, गैरेज या तिजोरी खोलने का निर्णय ले सकता है, और वह यह सब तब भी कर सकता है जब आप सो रहे हों।

समस्या:
पुराना "चाबी" वाला सिस्टम यहाँ विफल हो जाता है।

बहुत अधिक शक्ति: यदि आप रोबोट को मास्टर की (master key) दे देते हैं, तो वह गलती से तिजोरी खोल सकता है और आपकी तस्वीरें डिलीट कर सकता है।
बहुत कठोर: यदि रोबोट को प्लंबिंग ठीक करने के लिए एक उप-रोबोट (sub-robot) को काम पर रखने की आवश्यकता है, तो पुराना सिस्टम यह नहीं जानता कि "प्लंबिंग अनुमति" को श्रृंखला (chain) में नीचे कैसे पास किया जाए।
स्थिर (Static): पुरानी चाबी को यह नहीं पता होता कि इसका उपयोग कब या कहाँ किया जा रहा है। यह बस दरवाजा खोल देती है।

समाधान:
यह शोध पत्र इन AI रोबोटों को प्रबंधित करने का एक नया तरीका प्रस्तावित करता है। उन्हें एक स्थिर चाबी देने के बजाय, हम उन्हें एक गतिशील, जीवित अनुबंध (dynamic, living contract) देते हैं। इसे एक स्मार्ट रिस्टबैंड की तरह समझें जो स्थिति के आधार पर अपने नियम बदलता रहता है।

मुख्य अवधारणाएं (कैसे काम करता है)

लेखकों ने इसे सफल बनाने के लिए तीन मुख्य सामग्रियां सुझाई हैं:

1. डेलीगेशन एक "अनुबंध" के रूप में (सिर्फ एक चाबी नहीं)

पुरानी दुनिया में, डेलीगेशन किसी को स्पेयर की (spare key) देने जैसा था। इस नई दुनिया में, डेलीगेशन एक अस्थायी, विशिष्ट अनुबंध पर हस्ताक्षर करने जैसा है।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आपने छत ठीक करने के लिए एक ठेकेदार को काम पर रखा है। आप उन्हें पूरे घर की चाबियाँ नहीं देते। आप उन्हें एक अनुबंध देते हैं जिसमें लिखा है: "आप छत वाले क्षेत्र में प्रवेश कर सकते हैं, लेकिन केवल सुबह 9 बजे से शाम 5 बजे के बीच, और केवल तभी जब आपने सुरक्षा हार्नेस (safety harness) पहना हो।"
शोध पत्र में: इसे डेलीगेशन (Delegation) कहा गया है। यह एक नियम है जो कहता है, "एजेंट A, यूजर B की ओर से कार्य कर सकता है, लेकिन केवल इन विशिष्ट शर्तों के तहत।"

2. स्कोप एक "लिफाफे" के रूप में (द बबल)

आप रोबोट को हर जगह घूमने नहीं दे सकते। आपको उसे एक बुलबुले के अंदर रखना होगा।

उपमा: कल्पना कीजिए कि रोबोट एक होलोग्राफिक बुलबुले के अंदर है। बुलबुले के अंदर, वह चीजों को छू सकता है। बुलबुले के बाहर, वह नहीं छू सकता। यदि रोबोट बुलबुले से बाहर जाने की कोशिश करता है, तो सिस्टम कहता है, "नहीं, आप सीमा से बाहर हैं।"
शोध पत्र में: इसे स्कोप (Scope) कहा गया है। यह सीमित करता है कि एजेंट क्या छू सकता है। यदि कोई उपयोगकर्ता "दस्तावेज़ संपादित करने" की अनुमति देता है, तो एजेंट का बुलबुला केवल दस्तावेज़ों तक सीमित होगा, "बजट डिलीट करने" तक नहीं।

3. "ओवरले" (जादुई परत)

सबसे कठिन हिस्सा यह है कि कंपनियों के पास पहले से ही सुरक्षा प्रणालियाँ (जैसे कि मानव कर्मचारियों के लिए उपयोग की जाने वाली) मौजूद हैं। वे उन्हें फेंककर सब कुछ फिर से शुरू नहीं करना चाहतीं।

उपमा: कल्पना कीजिए कि आपके घर में एक बहुत पुराना, मजबूत अलार्म सिस्टम है। आप नए रोबोट सुरक्षा के लिए दीवारों को तोड़ना नहीं चाहते। इसके बजाय, आप पुराने सिस्टम के ऊपर एक नई, पारदर्शी स्मार्ट-ग्लास परत को ओवरले (overlay) करते हैं। पुराना अलार्म मनुष्यों के लिए अभी भी काम करता है, लेकिन नया ग्लास लेयर उसके ऊपर "रोबोट नियम" जोड़ देता है।
शोध पत्र में: यह कंपोजिशनल ऑपरेटर (Compositional Operator) है। यह मौजूदा सुरक्षा नियमों को लेता है और बिना पुराने नियमों को तोड़े, नए एजेंट नियमों को उन पर "गोंद" की तरह चिपका देता है। यह एक नया "ग्राफ" (कि कौन क्या कर सकता है, इसका नक्शा) बनाता है जो दोनों को जोड़ता है।

वास्तविक जीवन में यह कैसे काम करता है (परिदृश्य)

आइए देखें कि यह "ओवरले" कैसे काम करता है:

उपयोगकर्ता: बॉब एक मानव कर्मचारी है। उसके पास डिज़ाइन दस्तावेज़ों के फोल्डर को देखने की अनुमति है।
डेलीगेशन: बॉब अपने AI सहायक, "एजेंट 1" से कहता है, "मेरे लिए उन दस्तावेज़ों को पढ़ो।"
- अनुबंध: बॉब एजेंट 1 के साथ एक डिजिटल अनुबंध पर हस्ताक्षर करता है। "आप इन दस्तावेज़ों को पढ़ सकते हैं, लेकिन केवल अगले एक घंटे के लिए।"
सब-डेलीगेशन: एजेंट 1 को एहसास होता है कि वह बहुत व्यस्त है, इसलिए वह दूसरे रोबोट, "एजेंट 2" से मदद के लिए कहता है।
- श्रृंखला (Chain): एजेंट 1 एजेंट 2 को एक छोटा अनुबंध पास करता है। "आप दस्तावेज़ पढ़ सकते हैं, लेकिन केवल अगले 10 मिनट के लिए, और केवल 'बजट' फ़ाइल को।"
चेक (जांच): एजेंट 2 फ़ाइल खोलने की कोशिश करता है।
- चरण A (बुलबुला): सिस्टम जांचता है: क्या एजेंट 2 "डिज़ाइन फोल्डर" के बुलबुले के अंदर है? हाँ।
- चरण B (श्रृंखला): सिस्टम जांचता है: क्या एजेंट 2 को उस व्यक्ति से अनुमति मिली है जिसके पास वास्तव में चाबी है? हाँ, यह बॉब तक वापस जाता है।
- चरण C (शर्तें): सिस्टम जांचता है: क्या यह अभी भी 10 मिनट की समय सीमा के भीतर है? हाँ।
- परिणाम: दरवाजा खुल जाता है।

यदि एजेंट 2 फोल्डर के बाहर की कोई फ़ाइल खोलने की कोशिश करता है, या यदि 10 मिनट बीत जाते हैं, तो "अनुबंध" कहता है "नहीं," और दरवाजा बंद रहता है।

यह क्यों महत्वपूर्ण है (इसका महत्व क्या है?)

शोध पत्र का तर्क है कि हमें इस प्रणाली की आवश्यकता है क्योंकि AI एजेंट स्वायत्त (autonomous) होते जा रहे हैं। वे केवल उपकरण नहीं हैं; वे ऐसे कर्ता (actors) हैं जो निर्णय ले सकते हैं, अन्य एजेंटों को काम पर रख सकते हैं और घूम सकते हैं।

सुरक्षा (Safety): यह एक AI को अनियंत्रित होने और वे काम करने से रोकता है जो उसे नहीं करने चाहिए थे (जैसे कि आपकी वित्तीय व्यवस्था को व्यवस्थित करने में "मदद" करने के चक्कर में आपके बैंक खाते को डिलीट कर देना)।
जवाबदेही (Accountability): यदि कुछ गलत होता है, तो आप "अनुबंध श्रृंखला" (contract chain) को देख सकते हैं और बिल्कुल देख सकते हैं कि किसने किसे अनुमति दी, और किन शर्तों के तहत दी। यह डिजिटल कार्यों के लिए एक पेपर ट्रेल (कागजी सबूत) की तरह है।
लचीलापन (Flexibility): यह कंपनियों को उनके मौजूदा सुरक्षा प्रणालियों का उपयोग करने की अनुमति देता है (जिन्हें उन्होंने वर्षों में बनाया है) बिना सब कुछ फिर से बनाए। वे बस अपने नए AI नियमों को उसके ऊपर "ओवरले" कर देते हैं।

सारांश

यह शोध पत्र एक नया ढांचा प्रस्तावित करता है जहाँ AI एजेंटों को आपके डिजिटल घर की स्थिर "चाबियाँ" नहीं मिलती हैं। इसके बजाय, उन्हें गतिशील, समय-सीमित, संदर्भ-जागरूक अनुबंध मिलते हैं जो आपकी मौजूदा सुरक्षा के ऊपर एक परत के रूप में होते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि भले ही AI एजेंट अधिक स्मार्ट और स्वतंत्र हो जाएं, वे आपके द्वारा निर्धारित सीमाओं के भीतर रहें, और अनियंत्रित शक्तियों के बजाय जिम्मेदार प्रतिनिधि के रूप में कार्य करें।

तकनीकी सारांश: ओवरलेइंग गवर्नेंस: प्रतिनिधि (Delegation) और स्कोप के लिए एक कंपोजिशनल ऑथराइजेशन फ्रेमवर्क

1. समस्या विवरण (Problem Statement)

जैसे-जैसे AI सिस्टम निष्क्रिय मॉडलों से विकसित होकर स्वायत्त "एजेंटिक AI" (Agentic AI) की ओर बढ़ रहे हैं, जो कार्य शुरू करने, सहयोग करने और कार्यों को पुनरावर्ती रूप से सौंपने (recursively delegating) में सक्षम हैं, पारंपरिक सॉफ्टवेयर सीमाएं और ऑथराइजेशन फ्रेमवर्क अपर्याप्त हो जाते हैं। मौजूदा आइडेंटिटी एंड एक्सेस मैनेजमेंट (IAM) सिस्टम और OAuth 2.0 जैसे मानक स्थिर टोकन, निश्चित स्कोप और स्पष्ट अनुरोधों पर निर्भर करते हैं। ये तंत्र एजेंटों के बीच गतिशील, पुनरावर्ती (recursive) अंतःक्रियाओं को कैप्चर करने में विफल रहते हैं जहाँ:

पुनरावर्ती डेलीगेशन (Recursive Delegation): एजेंट अन्य एजेंटों को उप-कार्य सौंपते हैं, जिससे अधिकार की ऐसी श्रृंखलाएँ बनती हैं जिन्हें स्थिर टोकन कुशलतापूर्वक प्रदर्शित नहीं कर सकते।
गतिशील संदर्भ (Dynamic Context): एजेंट रनटाइम स्थितियों (जैसे, समय सीमा, विशिष्ट हार्डवेयर, नेटवर्क स्थान) के तहत कार्य करते हैं, जिन्हें स्थिर स्कोप अनुकूलित नहीं कर सकते।
स्कोप एटेन्युएशन (Scope Attenuation): डेलीगेशन श्रृंखला में अधिकार को क्रमिक रूप से कम करने के लिए तंत्रों का अभाव है (उदाहरण के लिए, एक एजेंट प्रस्तावों को संपादित कर सकता है लेकिन बजट को नहीं)।
जवाबदेही (Accountability): पारंपरिक मॉडल जटिल, बहु-एजेंट पारिस्थितिकी तंत्र में अनुमतियों की वंशावली (lineage) को ट्रैक करने में संघर्ष करते हैं, जिससे फोरेंसिक विश्लेषण और लीस्ट-प्रिविलेज प्रवर्तन कठिन हो जाता है।

यह शोध पत्र तर्क देता है कि डेलीगेशन को केवल एक क्रेडेंशियल ट्रांसफर के रूप में मानना अपर्याप्त है; इसके बजाय, इसे निष्पादन योग्य गवर्नेंस प्रिमिटिव्स के साथ एक अनुबंधात्मक शर्त (contractual term) के रूप में माना जाना चाहिए।

2. कार्यप्रणाली (Methodology)

लेखक एक कंपोजिशनल गवर्नेंस फ्रेमवर्क प्रस्तावित करते हैं जो मौजूदा ऑथराइजेशन डोमेन के मूल तर्क को फिर से लिखे बिना उन पर एजेंटिक सिमेंटिक्स को ओवरले करता है। यह कार्यप्रणाली रिलेशन-बेस्ड एक्सेस कंट्रोल (ReBAC) पर आधारित है और OpenFGA (गूगल के ज़ंज़िबार मॉडल का एक ओपन-सोर्स कार्यान्वयन) को संदर्भ सबस्ट्रेट के रूप में उपयोग करती है।

मुख्य घटक:

रिलेशनल प्रिमिटिव्स: फ्रेमवर्क डेलीगेशन और स्कोप को स्थिर टोकन के बजाय रिलेशनल ग्राफ एड्ज (edges) के रूप में परिभाषित करता है।
- डेलीगेशन के प्रकार: शोध पत्र छह प्रकार के डेलीगेशन को औपचारिक रूप देता है:
  1. पूर्ण डेलीगेशन (Full delegation): बिना शर्त "स्पीक्स-फॉर" (speaks-for) अधिकार।
  2. स्कोपेड डेलीगेशन (Scoped delegation): कार्यों/संसाधनों के एक उपसमुच्चय तक सीमित अधिकार।
  3. सशर्त डेलीगेशन (Conditional delegation): विशिष्ट प्रेडिकेट्स (जैसे, समय, स्थान) के तहत वैध अधिकार।
  4. डेप्थ-बाउंडेड डेलीगेशन (Depth-bounded delegation): डेलीगेशन श्रृंखलाओं की पुनरावृत्ति गहराई (recursion depth) को सीमित करना।
  5. टेम्पोरल डेलीगेशन (Temporal delegation): समय-बद्ध वैधता।
  6. ग्रुप डेलीगेशन (Group delegation): मल्टी-प्रिंसिपल अप्रूवल (n-of-m) की आवश्यकता।
- स्कोप और एटेन्युएशन: स्कोप को पदानुक्रमित कंटेनरों (जैसे, संगठन $\to$ प्रोजेक्ट $\to$ फोल्डर) के रूप में मॉडल किया गया है। एक एजेंट का "ऑथराइजेशन एनवेलप" उसके डेलीगेशन चेन (जो मानव से उत्पन्न होता है) और उसके सक्रिय सत्र स्कोप का प्रतिच्छेदन (intersection) है।
कंपोजिशनल ऑपरेटर (ओवरले):
- लेखक एक टाइप्ड ग्राफ रीराइट ऑपरेटर (Double-Pushot/DPO थ्योरी से प्रेरित) को परिभाषित करते हैं जो एक डोमेन-विशिष्ट ReBAC स्कीमा को एक जेनेरिक "एजेंटिक ओवरले" स्कीमा के साथ फ्यूज करता है।
- ओवरले नए प्रकार (agent, session, scope) और संबंध (delegatee, can_execute_on_my_behalf, in_scope) पेश करता है।
- लिफ्ट स्पेसिफिकेशन (Lift Specification): ऑपरेटर मौजूदा मानव अनुमतियों (जैसे, viewer) को "लिफ्ट" करता है और उन्हें मूल मानव एक्सेस और निम्नलिखित के प्रतिच्छेदन के यूनियन के रूप में पुन: परिभाषित करता है:
  1. सक्रिय स्कोप में एजेंट (ags_in_scope)।
  2. मूल मानव प्रिंसिपल्स से डेलीगेशन चेन के माध्यम से सुलभ एजेंट (chain_agents_for_r)।
    इस बात को सुनिश्चित करता है कि मानव एक्सेस आधिकारिक बना रहे, जबकि एजेंट एक्सेस सख्ती से व्युत्पन्न और बाध्य (bounded) हो।

3. मुख्य योगदान (Key Contributions)

शोध पत्र चार विशिष्ट योगदान देता है:

वैचारिककरण (Conceptualization): यह डेलीगेशन प्रकारों और रिसोर्स स्कोपिंग को एजेंटिक एक्सेस के प्राथमिक चालक के रूप में परिभाषित करता है, जो स्थिर भूमिकाओं से आगे बढ़कर अनुबंधात्मक, रनटाइम-मूल्यांकित शर्तों की ओर बढ़ता है।
औपचारिकीकरण (Formalization): यह डेलीगेशन को एक एजेंटिक गवर्नेंस ओवरले के रूप में और मौजूदा ऑथराइजेशन डोमेन में इन सिमेंटिक्स को एकीकृत करने के लिए एक कंपोजिशनल ऑपरेटर प्रदान करता है, जो ग्राफ ट्रांसफॉर्मेशन थ्योरी का उपयोग करता है।
सुरक्षा वास्तुकला (Security Architecture): यह एक सुरक्षा वास्तुकला का चित्रण करता है जो उपयोगकर्ताओं, एजेंटों, स्कोप और डेलीगेशन सत्रों को नियंत्रित करने के लिए परिणामी ऑथराइजेशन ग्राफ का उपयोग करता है, जिससे निरंतर सत्यापन और प्रतिधारण (revocation) सक्षम होता है।
सत्यापन (Validation): इसमें मौजूदा ऑथराइजेशन सिमेंटिक्स के संरक्षण के लिए औपचारिक प्रमाण और बड़े सिंथेटिक ReBAC मॉडलों पर ओवरले के रनटाइम ओवरहेड को प्रदर्शित करने वाले अनुभवजन्य बेंचमार्क शामिल हैं।

4. परिणाम और मूल्यांकन (Results and Evaluation)

औपचारिक प्रमाण (Formal Proofs): लेखक सिद्ध करते हैं कि कंपोजिशनल ओवरले अंतर्निहित ReBAC इंजन की साउंडनेस (soundness) को सुरक्षित रखता है। ओवरले ऑथराइजेशन चेक के लिए नए निष्पादन सिमेंटिक्स पेश नहीं करता है बल्कि वेल-टाइप्ड संबंधों को जोड़ता है जो मौजूदा यूजर्सेट मशीनरी द्वारा मूल्यांकित किए जाते हैं। यह सुनिश्चित करता है कि सिस्टम नियत और सुव्यवस्थित (well-founded) बना रहे।
अनुभवजन्य मूल्यांकन (Empirical Evaluation): शोध पत्र बड़े सिंथेटिक ReBAC मॉडलों पर ओवरले लागू करने के रनटाइम ओवरहेड को दिखाने वाले बेंचमार्क प्रस्तुत करता है। परिणाम दर्शाते हैं कि कंपोजिशनल दृष्टिकोण व्यावहारिक है और प्रबंधनीय ओवरहेड पेश करता है, जो वास्तविक दुनिया के परिनियोजन के लिए इसकी व्यवहार्यता का समर्थन करता है।
परिचालन उदाहरण (Operational Example): फ्रेमवर्क को एक परिदृश्य के माध्यम से प्रदर्शित किया गया है जहाँ एक उपयोगकर्ता समय-सीमित बाधाओं के साथ एक एजेंट को अधिकार सौंपता है। सिस्टम सफलतापूर्वक समय-सीमित स्थिति की समाप्ति पर एक्सेस को तुरंत वापस लेते हुए, डेलीगेशन चेन को सक्रिय सत्र स्कोप के साथ प्रतिच्छेद करके एजेंट के एक्सेस अधिकारों की गणना करता है।

5. महत्व और दावे (Significance and Claims)

शोध पत्र दावा करता है कि यह एजेंटिक AI सिस्टमों के लिए जवाबदेह ऑथराइजेशन के लिए एक औपचारिक फिर भी व्यावहारिक आधार प्रदान करता है। इसका महत्व यहाँ है:

गवर्नेंस को संचालित करना (Operationalizing Governance): यह AI गवर्नेंस को अमूर्त सिद्धांतों से निष्पादन योग्य, रिलेशनल प्रिमिटिव्स में ले जाता है जिन्हें मानकीकृत किया जा सकता है और विभिन्न डोमेन (जैसे, वित्त, स्वास्थ्य सेवा) में पुन: उपयोग किया जा सकता है।
लीस्ट प्रिविलेज प्रवर्तन (Least Privilege Enforcement): डेलीगेशन को एक अनुबंधात्मक, संदर्भ-जागरूक संबंध के रूप में मानकर, फ्रेमवर्क लीस्ट प्रिविलेज को गतिशील रूप से लागू करता है, यह सुनिश्चित करता है कि एजेंट केवल अपने बाध्य "एनवेलप" के भीतर कार्य करें।
इंटरऑपरेबिलिटी (Interoperability): फ्रेमवर्क की कंपोजिशनल प्रकृति इसे मौजूदा एंटरप्राइज आइडेंटिटी इंफ्रास्ट्रक्चर को पूरी तरह से फिर से डिजाइन किए बिना मौजूदा RBAC, ABAC, या हाइब्रिड नीतियों के ऊपर बैठने की अनुमति देती है।
ट्रेसिबिलिटी (Traceability): यह ऑथराइजेशन स्टेट्स को ट्रैक करने में सक्षम बनाता है, जिससे सिस्टम को किसी दिए गए एक्शन के लिए डेलीगेशन चेन और स्कोप के ऑडिट की अनुमति मिलती है, जो स्वायत्त प्रणालियों में फोरेंसिक विश्लेषण के लिए महत्वपूर्ण है।

लेखक इस कार्य को स्थिर टोकन-आधारित सहमति (OAuth) से अगली पीढ़ी के स्वायत्त एजेंटों के लिए आवश्यक गतिशील, पुनरावर्ती और संदर्भ-जागरूक गवर्नेंस प्रिमिटिव्स की ओर एक आवश्यक विकास के रूप में प्रस्तुत करते हैं।