論文の概要: Governed Deduction: Policy-Grounded Premise Authorization Beyond Relevance

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.31029v1
• Date: Fri, 25 Sep 2026 09:24:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-09-28 18:27:51.323712
• Title: Governed Deduction: Policy-Grounded Premise Authorization Beyond Relevance
• Title（参考訳）: 政策主導のプレミズ・オーソリティ(表
• Abstract要約: 我々はGoverned Deduction (GD) を定式化した。 我々は、同じクエリ前提とポリシー状態のサポートが許可され、消費される遷移を拒否する承認ペア4,461を構築した。 このベンチマークは、関係性を超えたポリシーに基づく認可をインスタンス化するが、凍結された線形表現は関係を回復しない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Reasoning systems usually treat premise use as a question of relevance: if a fact is available and useful, it may be selected for inference. Authorization imposes a different constraint: a premise may be represented and logically usable but not permitted for a particular local transition. We formalize this distinction as Governed Deduction (GD), with a transition-local admission predicate admit(p, tau, S). From an independently produced RBAC-augmented Spider benchmark, we construct 4,461 matched authorization pairs in which the same query premise and policy state support permitted and denied consuming transitions. An initial joint controller reaches 99.19% held-out accuracy, but a transition-only control reaches 100%, exposing a role-name shortcut. After a frozen, label-independent context-local role permutation removes that shortcut, premise/state-only, transition-only, and joint linear controllers all score exactly 50% on 1,856 held-out edges, while a symbolic policy oracle remains at 100%. The result is a controlled negative finding: the benchmark instantiates policy-grounded authorization beyond relevance, but the frozen linear representation does not recover the relation. Matched one-sided controls and leakage audits are therefore essential for evaluating learned policy-sensitive reasoning.
• Abstract（参考訳）: 推論システムは通常、前提の使用を関連性の問題として扱う:事実が利用可能で有用であれば、推論のために選択することができる。 前提は表現され論理的に使用することができるが、特定の局所的な遷移に対しては許可されない。 我々は、この区別をGoverned Deduction (GD) として定式化し、移行局所的入院述語辞典(p, tau, S) を定式化する。 RBAC-augmented Spiderベンチマークを独立に生成し,同一のクエリ前提とポリシー状態のサポートが許可され,遷移を拒否する承認ペア4,461を構築した。 最初のジョイントコントローラは99.19%の精度に達するが、トランジッションのみの制御は100%に達し、ロールネームのショートカットが露呈する。 凍結されたラベルに依存しないコンテキストローカルなロール置換により、ショートカット、前提/状態のみ、遷移のみ、およびジョイント線形コントローラはすべて1,856個のホールドアウトエッジで正確に50%のスコアを獲得し、シンボリックポリシーのオラクルは100%に留まる。 その結果、制御された負の発見である: ベンチマークは、関係性を超えたポリシーに基づく認可をインスタンス化するが、凍結された線形表現は関係を回復しない。 一致した片側制御と漏洩監査は、学習されたポリシーに敏感な推論を評価する上で不可欠である。

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