論文の概要: Strategic Classification Has a Missing Lever: Audit Risk

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.22534v1
• Date: Fri, 18 Sep 2026 19:45:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-22 20:29:00.443547
• Title: Strategic Classification Has a Missing Lever: Audit Risk
• Title（参考訳）: ストラテジックな分類は失敗に終わる-監査のリスク
• Abstract要約: 企業が線形分類器と強調プロファイルを共同で設計する戦略分類モデルを提案する。 線形コスト下では,ゲームレンタルの分配によってのみ監査問題に影響を及ぼすことを示す。 この分解を用いて最適監査割当を特徴付け、割当問題がいつトラクタブルなのか、いつNPハードなのかを識別する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9320341537404713
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Strategic classification studies how a decision maker should choose a classifier when the agents being classified can adjust their features in response to it. In existing models, the classifier is the only instrument available to the decision maker, and therefore a feature that is predictive but easy to fake can only be down-weighted or discarded. However, in many settings the decision maker can also verify: lenders verify income, admissions offices check documents, and tax authorities audit returns. In this paper, we propose a model of strategic classification in which the firm jointly designs a linear classifier and an \emph{audit profile}, which assigns to each fakeable feature a probability of detection and a penalty when caught. We show that under linear costs, the classifier affects the audit problem only through the distribution of gaming rents it induces, so that the joint design problem decomposes into the choice of a score rule and an audit allocation problem. We use this decomposition to characterize the optimal audit allocation, to identify when the allocation problem is tractable and when it is NP-hard (namely, when agents can game through overlapping features under an inspection cap), and to bound the regret of a firm that has to learn the rents by auditing. We further show that audit intensity is a quantity to be tuned rather than maximized: welfare is single-peaked in it, and a firm and a social planner disagree on the mix of detection and penalty that delivers a given level of deterrence. Notably, two populations with identical costs and causal structure can game in one domain and improve in the other, a difference that a cost-only model cannot account for. Together, our findings highlight that whether a feature is ``gameable'' depends on the institution's verification policy as much as on the feature itself.
• Abstract（参考訳）: 戦略分類は、分類されたエージェントがそれに応答してそれらの特徴を調整することができる場合に、意思決定者が分類器を選択する方法を研究する。 既存のモデルでは、分類器は意思決定者にとって利用可能な唯一の手段であり、予測的だが偽造が容易な機能は、ダウンウェイトや破棄しかできない。 銀行は収入を検証し、事務所は書類を検査し、税務当局は返済を監査する。 本稿では,企業が線形分類器と<emph{audit profile}を共同で設計する戦略分類モデルを提案する。 線形コスト下では,ゲームレンタルの流通によってのみ監査問題に影響を与えることが示され,共同設計問題はスコアルールと監査割当問題に分解される。 この分解により、最適監査割当を特徴付けるとともに、割当問題がいつトラクタブルで、いつNPハードになったか(つまり、エージェントがオーバーラップした機能を検査キャップでゲームできる場合)を識別し、監査によってレンタルを学ばなければならない会社の後悔を和らげる。 さらに、監査強度は最大化よりも調整すべき量であることが示され、福祉は単独で行われ、企業と社会プランナーは、一定の抑止力をもたらす検知とペナルティの混合に異を唱える。 特に、同じコストと因果構造を持つ2つの集団は、1つのドメインでゲームし、もう1つのドメインで改善することができる。 この結果から,「ゲーム可能な」機能か否かは,施設の検証方針や機能そのものに左右されることが明らかとなった。

関連論文リスト

• From Capability to Assurance in Autonomous Penetration-Testing Harnesses: A Framework and Reference Implementation [0.0]
  我々は、保証プロパティはハーネス、ランタイムがモデルをラップし、コードで強制できると主張している。 まず,5つの保証特性(証拠的根拠,非破壊的クレームの低減,計算された重大度,強制的認可,明白な説明責任)の枠組みを定義する。 次に,フレームワーク内の代表システム(PentestGPT,Cochise参照ハーネス,MAPTA,PentestJudge)を公開コーディング基準を用いて配置し,一貫した保証ギャップを同定する。 第三に、あるオープンソース実装であるNeuroSploitを正確にコミットし、そのアーキテクチャ、そのアーキテクチャを報告する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-09-19T00:37:49Z)
• Lottery Tickets Are Not Deployment Tickets [4.230349220081444]
  我々は、下流決定論理を再構成することなく、精度に適合した宝くじ券または他のスパースチャレンジャーが、既存の高密度モデルを置き換えることができるかどうかを検討する。 実験全体を通して、スパース候補は繰り返し密度参照精度を回復するが、行動学的に異なるままである。 固定閾値ポリシー診断を備えた小さなギャップ設定では、宝くじの交換は受け入れレビュー決定の7%から10%に変化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-07-29T15:25:19Z)
• Differentially Private Auditing Under Strategic Response [0.0]
  監査担当者がプライバシーに制約のある監査インターフェースに戦略的に対応できる場合、監査設計について検討する。 プライバシに制約のある監査をバイレベルなStackelbergゲームとして定式化し、監査人がクエリポリシーとDP予算割り当てを有害次元にわたってコミットする。 本稿では,開発者のベストレスポンスを通した高次アルゴリズムであるStrategic Private Audit Design (SPAD)を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-08T12:44:03Z)
• Should Decision-Makers Reveal Classifiers in Online Strategic Classification? [13.126208719681346]
  エージェントの現在の分類器へのアクセス制限が意思決定者のパフォーマンスに与える影響について検討する。 この設定では、意思決定者は、完全な知識設定よりも多くの間違いを発生させる。 以上の結果から,分類器へのアクセスを控えることによって,意思決定者のパフォーマンスを低下させる可能性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-06-02T17:53:49Z)
• Probing Network Decisions: Capturing Uncertainties and Unveiling Vulnerabilities Without Label Information [19.50321703079894]
  本稿では, 対実例を用いて分類器の弱点を明らかにするための新しい枠組みを提案する。 本研究では, 画像分類ベンチマークを用いて, 誤分類検出の性能を検証し, その妥当性を検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-12T05:05:58Z)
• The Decisive Power of Indecision: Low-Variance Risk-Limiting Audits and Election Contestation via Marginal Mark Recording [51.82772358241505]
  リスクリミット監査(リスクリミット監査、RLA)は、大規模な選挙の結果を検証する技術である。 我々は、効率を改善し、統計力の進歩を提供する監査の新たなファミリーを定めている。 新しい監査は、複数の可能なマーク解釈を宣言できるように、キャストボイトレコードの標準概念を再考することで実現される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-09T16:23:54Z)
• When Does Confidence-Based Cascade Deferral Suffice? [69.28314307469381]
  カスケードは、推論コストをサンプル毎に適応的に変化させる古典的な戦略である。 deferralルールは、シーケンス内の次の分類子を呼び出すか、または予測を終了するかを決定する。 カスケードの構造に執着しているにもかかわらず、信頼に基づく推論は実際は極めてうまく機能することが多い。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T04:13:57Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。