論文の概要: Policy-Aware Generative AI for Safe, Auditable Data Access Governance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.23474v1
• Date: Mon, 27 Oct 2025 16:10:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-28 15:28:15.607912
• Title: Policy-Aware Generative AI for Safe, Auditable Data Access Governance
• Title（参考訳）: 安全で監査可能なデータアクセスガバナンスのためのポリシー対応生成AI
• Authors: Shames Al Mandalawi, Muzakkiruddin Ahmed Mohammed, Hendrika Maclean, Mert Can Cakmak, John R. Talburt,
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,原データではなく,記述されたポリシーやメタデータに対して自然言語要求を解釈するポリシー対応コントローラを提案する。 Google Gemini2.0 Flashで実装されたこのシステムは、6段階の推論フレームワークを実行する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Enterprises need access decisions that satisfy least privilege, comply with regulations, and remain auditable. We present a policy aware controller that uses a large language model (LLM) to interpret natural language requests against written policies and metadata, not raw data. The system, implemented with Google Gemini~2.0 Flash, executes a six-stage reasoning framework (context interpretation, user validation, data classification, business purpose test, compliance mapping, and risk synthesis) with early hard policy gates and deny by default. It returns APPROVE, DENY, CONDITIONAL together with cited controls and a machine readable rationale. We evaluate on fourteen canonical cases across seven scenario families using a privacy preserving benchmark. Results show Exact Decision Match improving from 10/14 to 13/14 (92.9\%) after applying policy gates, DENY recall rising to 1.00, False Approval Rate on must-deny families dropping to 0, and Functional Appropriateness and Compliance Adherence at 14/14. Expert ratings of rationale quality are high, and median latency is under one minute. These findings indicate that policy constrained LLM reasoning, combined with explicit gates and audit trails, can translate human readable policies into safe, compliant, and traceable machine decisions.
• Abstract（参考訳）: 企業は最低限の特権を満足し、規制を遵守し、監査可能なアクセス決定を必要とする。 本稿では,大規模言語モデル(LLM)を用いて,原データではなく,記述されたポリシーやメタデータに対して自然言語要求を解釈するポリシー対応コントローラを提案する。 Google Gemini~2.0 Flashで実装されたこのシステムは、6段階の推論フレームワーク(コンテキスト解釈、ユーザバリデーション、データ分類、ビジネス目的のテスト、コンプライアンスマッピング、リスク合成)を初期ハードポリシーゲートで実行し、デフォルトで拒否する。 APPROVE, DENY, CONDITIONAL を参照制御と機械可読論理と共に返す。 プライバシ保護ベンチマークを用いて,7つのシナリオファミリーにまたがる14の標準事例について検討した。 結果,政策ゲート適用後10/14から13/14 (92.9\%) まで,DECリコールは1.00に,False Approval Rateは0に,False Approval Rateは14/14に,Functional Appropriateness and Compliance Adherenceは14/14に改善した。 合理的な品質のエキスパート評価は高く、中央値のレイテンシは1分未満である。 これらの結果は、ポリシー制約付きLPM推論と明示的なゲートと監査パスを組み合わせることで、人間の可読性ポリシーを安全で準拠し、追跡可能なマシン決定に変換することができることを示唆している。

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