論文の概要: A Benchmark for Strategic Auditee Gaming Under Continuous Compliance Monitoring

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.06340v1
• Date: Thu, 07 May 2026 14:28:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-08 22:27:11.89957
• Title: A Benchmark for Strategic Auditee Gaming Under Continuous Compliance Monitoring
• Title（参考訳）: 継続的コンプライアンスモニタリングによる戦略的オーディティーゲーミングのベンチマーク
• Authors: Florian A. D. Burnat, Brittany I. Davidson,
• Abstract要約: 継続的デプロイ後のコンプライアンス監査は、戦略的なゲームのクラスを作成します。 我々は,時間的方針にコミットする監査者と適応監査人との間に,$T$ラウンドのStackelbergゲームとして継続的監査を形式化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.253312107729806
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Continuous post-deployment compliance audits, mandated by emerging regulations such as the EU AI Act and Digital Services Act, create a class of strategic gaming distinct from the one-shot input/output gaming studied in prior work. Regulated systems can delay outcome reporting, drift their reports within plausible noise envelopes, exploit longitudinal sample attrition, and cherry-pick among ambiguous metric definitions. We formalize continuous auditing as a $T$-round Stackelberg game between an auditor that commits to a temporal policy and an adaptive auditee, and identify a structural feature of any noise-aware static-auditor design: a cover regime in which coverage gaps and granularity gaps cannot be closed simultaneously. We make this formal as Observation 1 and show that two minimal extension policies, each derived from the observation, close the regime along orthogonal axes: a sample-size-aware static rule (Periodic-with-floor) closes the granularity-failure case, while a history-conditioned suspicion-escalation policy closes the coverage-failure case for the naive Drift strategy -- and neither closes both, exactly as the observation predicts; an audit-aware OffAuditDrift strategy that exploits Stackelberg commitment defeats both. To support empirical study we contribute a non-additive harm decomposition (welfare loss $W$, coverage loss $C$) that exposes how attrition shifts harm from the regulator-accountable surface to a regulator-invisible one; an initial library of five auditee strategies (Delay, Drift, Cherry-pick, Attrition, OffAuditDrift) and five auditor policies, calibrated to summary statistics from published audits of the DSA Transparency Database; and a reproducible simulator with a small, extensible Python interface.
• Abstract（参考訳）: EU AI ActやDigital Services Actといった新たな規制が義務付けられている継続的デプロイ後のコンプライアンス監査は、以前の研究で研究されたワンショットの入出力ゲームとは異なる、戦略的なゲーミングのクラスを作成する。 規制されたシステムは、結果の報告を遅らせ、可塑性ノイズエンベロープ内に報告を流し込み、縦断的なサンプルの減少と、曖昧なメートル法定義の中でチェリーピックを利用することができる。 本研究では,時間的政策にコミットする監査者と,適応的な監査人との間にある$T$ラウンドのStackelbergゲームとして継続的監査を形式化し,ノイズ認識型静的オーディタ設計の構造的特徴を同定する。 サンプルサイズを意識した静的規則 (Periodic-with-floor) は粒度の欠陥を解消し、履歴条件の疑似エスカレーションポリシーはナイーブドリフト戦略のカバレッジ障害のケースを閉鎖する。 実験的な研究をサポートするために、我々は、非付加的な害分解($W$、カバレッジ損失$C$)に貢献する。これは、規制対象の可算面から規制対象の可視面への有害な変化を露呈するものであり、最初のライブラリは、監査人戦略(Delay、Drift、Cherry-pick、Attrition、OFAuditDrift)と5つの監査者ポリシーで、DSA Transparency Databaseの公開された監査の統計をまとめて調整し、小さな、拡張可能なPythonインターフェースを備えた再現可能なシミュレータである。

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