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GMOコネクトの名もなきエンジニアです。
よろしくお願いします！
日刊IETFは、I-D AnnounceやIETF Announceに投稿されたメールをサマリーし続けるという修行的な活動です！！
今回は、2025-11-03（UTC基準）に公開されたInternet-Draftをまとめました。
- Internet-Draft: 88件（本記事はPart 4/5で61-80件目の20件を掲載）
参照先:
その日のサマリー & Hot Topics
Part 4では、AI時代のネットワーク標準化が本格化している様子が顕著です。AIエージェントネットワーキングフレームワーク、エージェント間連携要件、エージェントID管理という3つのドキュメントは、AIエージェントが相互接続されるInternet of Agents（IOA）の基盤を構築しようとしています。さらに、AIガバナンスとアカウンタビリティプロトコル（AIGA）は、自律的AIエージェントの統治という重要な課題に正面から取り組んでいます。機械学習クラスタのネットワークリソーススケジューリングの提案は、LLMの訓練と推論において計算資源だけでなくネットワーク資源も同等に重要であることを示しています。
セキュリティ面では、SM2-MLKEMハイブリッド鍵交換やアイデンティティ信頼システムなど、ポスト量子時代とデジタルID管理の両面で標準化が進展しています。SOARプロトコルは、ブロックチェーンとゼロ知識証明を活用した検証可能なマルチキャスト配信という先進的なアプローチを提示しています。また、送信元アドレス検証のベンチマーク、パスセグメントID情報のエクスポート、BGPリンク帯域幅拡張コミュニティなど、ネットワーク基盤技術の測定と最適化に関する提案も充実しています。L4S、DNS Greasing、iCalendarタスク拡張など、既存プロトコルの改善も継続されており、AI時代の新技術と伝統的な基盤技術の進化が同時並行で進んでいます。
投稿されたInternet-Draft
Agents Networking Framework for Enterprise and Broadband
エンタープライズとブロードバンドにおけるエージェントネットワーキングフレームワークを紹介し、エージェントネットワーキングの中核コンポーネントと、これらの主要コンポーネント間の典型的な相互作用を定義しています。AIエージェントが相互接続され協調動作するInternet of Agents（IOA）の基盤を構築する初期の取り組みです。エージェント間通信の標準化により、異なるベンダーやプラットフォームのAIエージェントが相互運用できるようになります。
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Enhanced A2A Requirements for Agents Collobration in Enterprise
エンタープライズアプリケーションに特化したAgent-to-Agent（A2A）プロトコルの強化要件を提案しています。エージェント間の連携において、セキュリティ、信頼性、パフォーマンスの要件を明確化します。エンタープライズ環境でのAIエージェント活用を促進するための重要な仕様です。複数のエージェントが協調してタスクを完了する際の標準的な通信方法を確立します。
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Agent Identity Managenment
Internet of Agents（IOA）システムにおけるエージェントID管理を規定しています。エージェントIDの記述要件、エージェント登録プロセス、エージェント識別子の構造と割り当て、およびエージェントの記述情報に基づいてエージェントゲートウェイが実行する基本的および拡張ID管理機能を定義しています。AIエージェントの認証、認可、監査を実現する基盤技術です。エージェントのライフサイクル管理とセキュリティ担保に不可欠な仕様です。
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Generic Event Notification (GEN) for BGP Monitoring Protocol (BMP)
新しいBMPメッセージタイプであるGeneric Event Notification（GEN）を定義しています。BMP GENメッセージは、ルーティングインスタンス、AFI/SAFI、またはピアレベルなど、異なる階層レベルでのBGP関連の幅広いイベントを報告するための柔軟なメカニズムを提供します。BMP GENメッセージにより、オペレータと自動化システムは、ポリシートリガー、管理介入、状態管理通知（RIBビューの監視解除イベントなど）などの運用イベントに関する詳細なコンテキストを受信できます。BGP運用の可視性を大幅に向上させます。
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SONAR: Statistical Observation Network for Attestation and Reach
SONAR（Statistical Observation Network for Attestation and Reach）を規定しており、検証可能なマルチキャスト配信を可能にする3つの技術構成要素を組み合わせたプロトコルです。（1）ネイティブIPマルチキャスト送信による物理層効率で、受信者数に関係なくO(1)のネットワーク帯域幅を実現、（2）オンチェーンステークデポジット、予測不可能なサンプリングのためのVerifiable Random Functions（VRF）、ブロックチェーン記録された証明報告による暗号経済的受信者アカウンタビリティ、（3）ALTA ベースの非対称損失耐性パケット検証によるマルチキャストソース認証で、リアルタイムコンテンツ整合性証明を可能にします。ブロックチェーンとゼロ知識証明を活用した革新的なアプローチです。
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Hybrid Post-quantum Key Exchange SM2-MLKEM for TLSv1.3
Transport Layer Security（TLS）プロトコルバージョン1.3において、CurveSM2とMLKEMを使用してハイブリッド鍵交換を形成する方法を規定しています。中国の国家標準暗号SM2とポスト量子暗号ML-KEMを組み合わせることで、中国市場における量子耐性TLS実装を可能にします。地域的な暗号標準とグローバルなポスト量子暗号標準の橋渡しを行う重要な提案です。
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Identity Trust System
認証ドメインの連携を必要としない、認証メッセージの対称的交換に基づくデジタルID認証システムである「アイデンティティ信頼システム」を定義しています。主なコンポーネントは、（1）対称認証プロトコル：Identity Provider（IdP）の仲介を通じた認証メッセージの対称的交換に基づくエンティティの相互認証プロトコル、（2）トラスティーズネットワーク：認証メッセージを交換するための安全な環境を提供するIdPsネットワークインフラ、（3）カストディアンコンセプト：物理的アイデンティティと個人データを保護するための特別なカテゴリのIdPs。OAuth 2.0を拡張し、プライバシー保護を強化した新しいアイデンティティ管理の枠組みです。
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Benchmarking Methodology for Intra-domain and Inter-domain Source Address Validation
ドメイン内およびドメイン間の送信元アドレス検証（SAV）メカニズムのパフォーマンスをベンチマークするための方法論を定義しています。SAVメカニズムは、送信元アドレスのなりすましを防ぐためにSAVルールを生成するために使用され、対応するシナリオでSAVを実行するためにさまざまな設計で実装されています。本ドキュメントは、SAVデバイスをブラックボックスとして扱い、メカニズムに依存しない方法で方法論を定義するアプローチを採用しています。既存および新規のSAV実装のパフォーマンスを測定する方法を提供します。リビジョン8まで進んでおり、測定の標準化が進んでいます。
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Export of Path Segment Identifier Information in IPFIX
IPFIXでパスセグメント識別子情報をエクスポートする方法を定義しています。セグメントルーティングネットワークにおいて、パス情報をIPFIXで収集・分析できるようにします。ネットワークの可視性を向上させ、トラフィックエンジニアリングと問題診断を容易にします。セグメントルーティングの運用管理における重要なツールです。
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DKIM2 Motivation and Use Cases
DomainKeys Identified Mail v2（DKIM2）の動機とユースケースを説明しています。現在のDKIMの制約を明確にし、DKIM2がそれらをどのように解決するかを示します。メーリングリストやフォワーダによるメール変更に対応し、メッセージの検証可能なチェーンを構築する必要性を論じています。DKIM2仕様の背景を理解するための重要なドキュメントです。
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Secure Asset Exchange Protocol
Secure Asset Exchange（SAE）プロトコルを説明しています。SAEは、Secure Asset Transfer（SAT）プロトコルの拡張であり、資産交換の相互運用モードを有効にします。アセットネットワーク間の資産交換を促進するために必要なSATメッセージフローへの変更を規定しています。SATプロトコルをサポートするゲートウェイはSAEもサポートするように拡張でき、単一のゲートウェイセットで資産転送と資産交換の両方をサポートできます。ブロックチェーン間の相互運用性を実現する重要な標準です。
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Scheduling Network Resources for Machine Learning Clusters
Large Language Models（LLM）は技術の限界を押し広げています。現在到達している規模は、単一の計算ユニット（XPU）の容量を大幅に超えており、複数のXPUが「バックエンド」ネットワークを介して接続される分散アプローチが必要です。訓練と推論は高価で重要な操作であるため、通常はスケジューリングされます。つまり、必要な（計算）リソースが慎重に見積もられ、割り当てられ、展開されるため、これらのリソースが効率的に使用されます。本メモは、ジョブへの計算リソースの割り当てに払われるのと同じ注意をネットワークリソースにも払うことを提案しています。LLM時代のネットワーク設計における重要な視点を提供します。
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AI Governance and Accountability Protocol (AIGA)
AI Governance and Accountability（AIGA）プロトコルバージョン1.0を規定しており、自律的AIエージェントを統治するための実用的で経済的に実行可能で技術的に実施可能なフレームワークです。AIGA 1.0は、実世界の展開制約、敵対的エージェントシナリオ、経済的インセンティブアライメントに対処するように設計されています。プロトコルは、エージェントの能力に基づいて比例的な監視を適用する階層的リスクベースのガバナンスモデルに基づいています。すべてのエージェントは、ポリシーを実施するための不変のTrusted Computing Base（TCB）を提供する不変カーネルアーキテクチャによって統治されます。AIの安全性と説明責任を確保する野心的な提案です。
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A Packet Marking Policy for Low Latency, Low Loss, and Scalable Throughput (L4S)
5GネットワークにおけるL4Sのパケットマーキングポリシーを提案しています。急速に変動する無線リンク条件下でのリアルタイム通信（RTC）アプリケーションに対して、低遅延と高帯域幅利用率を同時に確保する輻輳制御アルゴリズムの要件に対応します。中間基地局デバイスがリンク負荷係数を計算し、それを確率的信号として使用してL4Sフローのパケットをマークします。5Gネットワークでの低遅延通信を最適化します。
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Task Extensions to iCalendar
iCalendarのVTODOカレンダーコンポーネントの採用と使用は限定的で、主に個人的なリマインダーやto-doリストに使用されてきました。本ドキュメントは、VTODOの更新と拡張を定義し、プロセス制御やプロジェクト管理などの他のコンテキストでの使用を可能にするために、改善されたステータス追跡、タスクのスケジューリングと仕様を提供します。また、特定の自動化されたタスク管理動作をサポートするために、Calendaring Extensions to WebDAV（CalDAV）サーバーをどのように拡張できるかを定義しています。リビジョン15まで進んでおり、標準化が進んでいます。
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BGP Link Bandwidth Extended Community
BGP Extended Communityである、Link Bandwidth Extended Communityを定義しています。リンク帯域幅情報を伝達して、マルチパスシナリオで重み付きロードバランシングを有効にします。この拡張コミュニティタイプのフォーマットと処理ルールを規定しています。リビジョン20まで進んでおり、BGPの重要な拡張として標準化が進んでいます。トラフィックエンジニアリングにおいて、リンク帯域幅を考慮した経路選択を実現します。
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A YANG Data Model for Traffic Engineering Tunnels, Label Switched Paths, and Interfaces
Traffic Engineering（TE）トンネル、Label Switched Path（LSP）、およびインターフェースのプロビジョニングと管理のためのYANGデータモデルを定義しています。モデルは、技術やデータプレーンカプセル化に依存しないデータをカバーし、デバイス固有およびデバイス非依存のデータをカバーする2つのYANGモジュールに分割されています。このモデルは、設定、運用状態、リモート手続き呼び出し、イベント通知のデータをカバーしています。リビジョン40という驚異的な改訂回数は、コミュニティでの徹底的な議論と精緻化を示しています。
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Greasing Protocol Extension Points in the DNS
Domain Name System（DNS）プロトコルの長期的な進化可能性には、変化をサポートする能力が必要です。Greasingは、ミドルボックスやDNS実装による現在の使用パターンの固定化を防ぐために、未割り当てのプロトコル拡張ポイントを定期的に使用する技術です。本ドキュメントは、DNSプロトコルにGreaseを適用するための考慮事項と提案を説明しています。プロトコルの長期的な進化可能性を維持する重要な取り組みです。
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編集後記
Part 4では、AIとネットワークの融合が本格化している様子に圧倒されました。AIエージェントのネットワーキングフレームワーク、ID管理、エージェント間連携要件という3つのドキュメントは、Internet of Agents（IOA）という新しいパラダイムの基盤を形成しようとしています。さらに、AIガバナンスとアカウンタビリティプロトコルは、自律的AIエージェントの統治という、技術的にも倫理的にも難しい課題に取り組んでいます。機械学習クラスタのネットワークリソーススケジューリングの提案は、LLM時代において計算資源だけでなくネットワーク資源も戦略的に管理する必要性を示しており、ネットワークエンジニアの役割が変化していることを実感させます。
興味深いのは、こうした先進的なAI関連技術と、BGP、DNS、iCalendarといった伝統的な基盤技術の改善が同時並行で進んでいる点です。DNS Greasingのようなプロトコルの進化可能性を維持する地道な取り組みや、BGPリンク帯域幅拡張コミュニティのような運用効率化の提案は、華々しいAI技術の陰に隠れがちですが、インターネットの安定性と進化を支える重要な作業です。TE YANGモデルのリビジョン40という数字は、標準化の困難さと同時にコミュニティの粘り強さを物語っています。技術は一夜にして変わるものではなく、多くの人々の地道な努力の積み重ねで進化していくことを改めて認識しました。
最後に、GMOコネクトでは研究開発や国際標準化に関する支援や技術検証をはじめ、幅広い支援を行っておりますので、何かありましたらお気軽にお問合せください。