論文の概要: Compliance as a Trust Metric

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.01287v1
• Date: Sat, 03 Jan 2026 21:14:40 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-06 16:25:22.166079
• Title: Compliance as a Trust Metric
• Title（参考訳）: 信頼基準としてのコンプライアンス
• Authors: Wenbo Wu, George Konstantinidis,
• Abstract要約: 本稿では,規制コンプライアンスを定量的かつダイナミックな信頼度として運用することで,この研究ギャップを埋める。 私たちのコントリビューションは、各違反の深刻度を、そのボリューム、時間、ブレッドス、臨界度など、複数の次元に沿って評価する定量的モデルです。 人工病院のデータセット上でACEを評価し,複雑なHIPAAおよびHIPAA違反を正確に検出できることを実証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0264137858888513
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Trust and Reputation Management Systems (TRMSs) are critical for the modern web, yet their reliance on subjective user ratings or narrow Quality of Service (QoS) metrics lacks objective grounding. Concurrently, while regulatory frameworks like GDPR and HIPAA provide objective behavioral standards, automated compliance auditing has been limited to coarse, binary (pass/fail) outcomes. This paper bridges this research gap by operationalizing regulatory compliance as a quantitative and dynamic trust metric through our novel automated compliance engine (ACE). ACE first formalizes legal and organizational policies into a verifiable, obligation-centric logic. It then continuously audits system event logs against this logic to detect violations. The core of our contribution is a quantitative model that assesses the severity of each violation along multiple dimensions, including its Volume, Duration, Breadth, and Criticality, to compute a fine-grained, evolving compliance score. We evaluate ACE on a synthetic hospital dataset, demonstrating its ability to accurately detect a range of complex HIPAA and GDPR violations and produce a nuanced score that is significantly more expressive than traditional binary approaches. This work enables the development of more transparent, accountable, and resilient TRMSs on the Web.
• Abstract（参考訳）: 信頼と評価管理システム(TRMS)は、現代のWebにとって重要なものだが、主観的なユーザ評価やQoS(Quality of Service)メトリクスへの依存は客観的な根拠を欠いている。 同時に、GDPRやHIPAAのような規制フレームワークは客観的な行動標準を提供するが、自動化されたコンプライアンス監査は粗いバイナリ(パス/フェイル)結果に限られている。 本稿では,新しい自動コンプライアンスエンジン(ACE)を通じて,規制コンプライアンスを定量的かつダイナミックな信頼度として運用することで,この研究ギャップを埋める。 ACEはまず、法的および組織的な政策を検証可能な義務中心の論理に定式化する。 その後、システムイベントログをこのロジックに対して継続的に監査し、違反を検出する。 当社のコントリビューションの中核は、そのボリューム、期間、ブレッドス、臨界度を含む複数の次元に沿って、各違反の深刻度を評価して、きめ細かな、進化するコンプライアンススコアを計算する定量的モデルです。 人工病院のデータセット上でACEを評価し,複雑なHIPAAおよびGDPR違反の範囲を正確に検出し,従来のバイナリアプローチよりもはるかに表現力の高いニュアンススコアを生成する能力を示した。 この作業により、Web上でより透明で、説明責任を持ち、回復力のあるTRMSの開発が可能になる。

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