論文の概要: AuditWeave: A Tamper-Evident, Auditor-Navigable Evidence Layer for AI-Assisted and Data-Transformation Workflows
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09682v1
- Date: Sun, 14 Jun 2026 21:46:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-19 21:54:20.363072
- Title: AuditWeave: A Tamper-Evident, Auditor-Navigable Evidence Layer for AI-Assisted and Data-Transformation Workflows
- Title（参考訳）: AuditWeave: AI支援およびデータ変換ワークフローのための、タンパーエビデント、オーディタナビゲート可能なエビデンスレイヤ
- Authors: Vimal Nakrani,
- Abstract要約: AuditWeaveは、AIアシストとデータ変換のステップを1つのハッシュチェーンの台帳に記録する軽量Pythonライブラリである。
本稿では,参照実装におけるオーバヘッド,拡張性,タンパー検出の正確さを設計し,評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI systems are increasingly used to assist consequential decisions in regulated domains such as auditing, finance, and healthcare. This creates a recurring obligation: an organization must be able to reconstruct, after the fact, which evidence informed a given conclusion, and to show that the record of that reasoning was not altered. Existing tools address related but distinct problems - model observability, drift monitoring, governance reporting - and are built for the machine-learning engineer operating a system, not the reviewer who must trace one specific conclusion back to its supporting evidence. We present AuditWeave, a lightweight Python library, with no runtime dependencies, that records the steps of AI-assisted and data-transformation workflows into a single append-only, hash-chained ledger. A small, system-agnostic event vocabulary spans both retrieval-augmented generation (RAG) pipelines and tabular/lakehouse transformations, so a conclusion that draws on both can be traced end-to-end through one record. Within a sealed ledger, any modification, reordering, insertion, or deletion of events is detectable through chain verification. We describe the design and evaluate recording overhead, scalability, and tamper-detection correctness on the reference implementation. The integrity guarantees cost tens of microseconds per event, and, as the hash-chain construction implies, verification flagged every injected mutation across four mutation classes over 2,000 randomized trials.
- Abstract（参考訳）: AIシステムは、監査、ファイナンス、ヘルスケアといった規制された領域における連続的な決定を支援するために、ますます使われています。
組織は、その事実の後、その証拠が与えられた結論を示し、その推論の記録が変更されていないことを示さなければならない。
既存のツールは、モデルオブザーバビリティ、ドリフト監視、ガバナンスレポートといった、関連するが異なる問題に対処し、システムを操作するマシンラーニングエンジニアのために構築されている。
ランタイム依存のない軽量PythonライブラリであるAuditWeaveを紹介します。AIアシストとデータ変換ワークフローのステップを,単一の追加のみのハッシュチェーン型台帳に記録します。
システムに依存しない小さなイベントボキャブラリは、検索拡張生成(RAG)パイプラインと表/ラケハウス変換の両方にまたがる。
封印された台帳内では、イベントの変更、並べ替え、挿入、削除はチェーン検証によって検出できる。
本稿では,参照実装におけるオーバヘッド,拡張性,タンパ検出の正確さを設計し,評価する。
整合性は1イベントあたり数十マイクロ秒のコストを保証し、ハッシュチェーンの構成が示すように、検証は2000のランダム化試行に対して4つの突然変異クラスに全て注入された突然変異をフラグ付けした。
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