論文の概要: HBEE: Human Behavioral Entropy Engine -- Pre-Registered Multi-Agent LLM Simulation of Peer-Suspicion-Based Detection Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.07472v1
• Date: Fri, 08 May 2026 09:19:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-11 19:43:38.945241
• Title: HBEE: Human Behavioral Entropy Engine -- Pre-Registered Multi-Agent LLM Simulation of Peer-Suspicion-Based Detection Inversion
• Title（参考訳）: HBEE:人間の行動エントロピーエンジン -- ピア・サスペクションに基づく検出インバージョンによるマルチエージェントLDMシミュレーション
• Abstract要約: 適応OPSECがLLMディレクティブとして実装可能な制御環境では、ピア・サスペクション・カスケード検出を反転させる。 我々は,シミュレータ,事前登録文書,凍結シナリオ,生テレメトリ,分析パイプラインをオープンソースライセンス下でリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Insider threat detection assumes that an adaptive insider leaves behavioral residue distinguishing them from legitimate users. We test this assumption against an LLM-driven adaptive insider in a controlled multi-agent simulator. Our pre-registered five-condition study isolates defender mode (cascade vs. blind UEBA) crossed with adversary type (naive vs. adaptive OPSEC) plus a no-mole control, across 100 runs (95 valid after pre-committed exclusions). The primary finding is a detection inversion: at T_60, the adaptive mole's suspicion in-degree is statistically lower than a randomly selected innocent agent (Cliff's delta = -0.694, 95% BCa CI [-0.855, -0.519], Mann-Whitney p << 0.01). The pre-registered prediction was the opposite direction. A pre-registered equivalence test (H2) shows adaptive OPSEC produces no detectable shift in the mole's UEBA rank under either defender mode. The two detection signals (peer suspicion graph in-degree and per-agent UEBA rank) decouple under adaptive adversary behavior. We bound generalization explicitly: a pre-registered Gini calibration check (H4) returns FAIL, with HBEE pairwise message-exposure Gini (0.213) diverging from the SNAP Enron reference (0.730) by |Delta Gini| = 0.52, exceeding the equivalence bound by 5x. The paper makes a narrow but surprising claim: in a controlled environment where adaptive OPSEC is implementable as an LLM directive, peer-suspicion-cascade detection inverts. We release the simulator, pre-registration document, frozen scenarios, raw telemetry, and analysis pipeline under an open-source license.
• Abstract（参考訳）: インサイダー脅威検出は、アダプティブインサイダーが正当なユーザーと区別する行動残余を残していると仮定する。 制御マルチエージェントシミュレータにおけるLLM駆動型適応インサイダに対して,この仮定を検証した。 予備登録した5条件調査では、ディフェンダーモード(カスケード対ブラインドUEBA)を敵型(ナイーブ対適応OPSEC)とノーモールコントロール(プレコミット除外後95回有効)で分離した。 T_60では、適応モールの疑念はランダムに選択された無作為エージェント(Cliff's delta = -0.694, 95% BCa CI [-0.855, -0.519], Mann-Whitney p << 0.01)よりも統計的に低い。 事前登録された予測は反対方向だった。 事前登録された等価性試験(H2)では、適応OPSECは、どちらのディフェンダーモードの下でも、モールのUEBAランクに検出可能なシフトを生じさせない。 2つの検出信号(ピア疑似グラフ in-degree と per-agent UEBA のランク)は、適応的な反対行動の下で分離される。 HBEE は SNAP Enron reference (0.730) by |Delta Gini| = 0.52, over the equivalence by 5x, diverging from the SNAP Enron reference (0.730) by a HBEE pairwise message-exposure Gini (0.213)。 適応OPSECがLLMディレクティブとして実装可能な制御環境では、ピア・サスペクション・カスケード検出を反転させる。 我々は,シミュレータ,事前登録文書,凍結シナリオ,生テレメトリ,分析パイプラインをオープンソースライセンス下でリリースする。

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