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AIDB Daily Papers

DAVE:セキュアなマルチドキュメントデータ共有のためのポリシー強制型LLMスポークスパーソン

原題: DAVE: A Policy-Enforcing LLM Spokesperson for Secure Multi-Document Data Sharing
著者: René Brinkhege, Prahlad Menon
公開日: 2026-02-19 | 分野: LLM NLP 安全性 セキュリティ

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • DAVEは、LLMを用いてデータ共有時の利用ポリシーを強制するシステムを提案した。
  • 機密情報を保護しつつ、柔軟なデータ共有を可能にする新しいアーキテクチャである。
  • セキュリティ、有用性、パフォーマンスのトレードオフ評価方法を提示し、今後の研究基盤を構築した。

Abstract

In current inter-organizational data spaces, usage policies are enforced mainly at the asset level: a whole document or dataset is either shared or withheld. When only parts of a document are sensitive, providers who want to avoid leaking protected information typically must manually redact documents before sharing them, which is costly, coarse-grained, and hard to maintain as policies or partners change. We present DAVE, a usage policy-enforcing LLM spokesperson that answers questions over private documents on behalf of a data provider. Instead of releasing documents, the provider exposes a natural language interface whose responses are constrained by machine-readable usage policies. We formalize policy-violating information disclosure in this setting, drawing on usage control and information flow security, and introduce virtual redaction: suppressing sensitive information at query time without modifying source documents. We describe an architecture for integrating such a spokesperson with Eclipse Dataspace Components and ODRL-style policies, and outline an initial provider-side integration prototype in which QA requests are routed through a spokesperson service instead of triggering raw document transfer. Our contribution is primarily architectural: we do not yet implement or empirically evaluate the full enforcement pipeline. We therefore outline an evaluation methodology to assess security, utility, and performance trade-offs under benign and adversarial querying as a basis for future empirical work on systematically governed LLM access to multi-party data spaces.

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