국제 인도법 (International humanitarian law)은 민간인이 적대 행위에 직접 참여하는 경우와 그 기간을 제외하고는 민간인을 직접적인 공격으로부터 보호하며, ICRC의 2009년 해석 지침 (Interpretive Guidance)은 세 가지 기준의 누적 테스트를 통해 이 규칙을 실행합니다. 본 논문은 AI 매개 민간인 사이버 작전 (AI-mediated civilian cyber operations)이 구조적으로 특정한 방식으로 이 테스트의 직접적 인과관계 (direct causation) 요소를 위협한다고 주장합니다. 최근 공격적 AI 연구에서 입증된 것과 같은 자율적 멀티 에이전트 사이버 시스템 (autonomous multi-agent cyber system)을 민간인이 배치할 경우, 피해가 인간의 개입이 중단된 이후 시스템이 생성한 결정에 의해 발생하기 때문에 "단일 인과 단계 (one causal step)" 표준이 실패하며, 또한 필수적 부분 (integral-part) 요건은 그 행위가 독립적으로 분류될 수 있는 후속 인간 기여자를 전제로 하기 때문에 확장되지 않습니다. 따라서 이 프레임워크는 이러한 배치를 간접적 참여 (indirect participation)로 취급하는 기본값으로 돌아가게 되며, 이는 적대 행위에 개인적으로 참여하는 민간인을 포착하려는 목적과 긴장 관계를 형성합니다. 교리적 분석을 넘어, 본 논문은 목표 명세의 세밀함 (goal-specification granularity)을 필수적 부분 테스트의 구체성 구성 요소가 암묵적으로 의존하는 속성으로 식별하고, AI 매개 작전을 5단계 스펙트럼에 따라 분류하며, 기존의 기술적 AI 거버넌스 도구들이 이 속성을 기록하거나 보고하지 않는다고 주장합니다.