論文の概要: Hierarchical Rule Auditing with Exact Ternary GPU Correlation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.24997v1
• Date: Sun, 18 Oct 2026 03:58:42 GMT
• ステータス: 情報取得中
• システム内更新日: 2026-10-20 22:37:16.128357
• Title: Hierarchical Rule Auditing with Exact Ternary GPU Correlation
• Title（参考訳）: 厳密な3次GPU相関による階層的ルール監査
• Abstract要約: 分類的結合を1つの有界整数行列積にコンパイルする正確な3次相関アルゴリズムを提案する。 我々は、それらの構成を証明し、正確なアドレスクラスとバージョン付きラベルを通して高心電図のエンドポイントを処理する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.2894104422808241
• License:
• Abstract: Auditing firewall logs against requirements mapped to controls and frameworks must retain overlapping obligations, preserve uncertainty from missing attributes and count distinct affected records. Direct, bitmap and relational methods can express this audit; a correlation implementation must preserve distinctions that ordinary match counts and rule-hit totals discard. We present an exact ternary correlation algorithm that compiles categorical conjunctions into one bounded-integer matrix product. A dominating false-predicate penalty separates known mismatches from missing evidence, while per-record hierarchy unions prevent duplicate counting. We prove their composition and handle high-cardinality endpoints through exact address classes and versioned labels. Evaluation compares eight CPU/GPU implementations, includes public traffic and 133 published source-address ACLs with generated observations, and measures hierarchy and policy-rebuild costs. On an NVIDIA L4, matched fused execution reduces latency by 8.8 to 11.2 percent relative to two-product correlation across five tested shapes. At 100,000 records and 1,024 requirements, it takes 12.28 ms versus 13.82 ms for two products and 12.29 ms for GPU bitmaps. Bitmaps remain faster in most regimes, with hierarchy operations and reductions dominating the measured fused-correlation stage intervals.
• Abstract（参考訳）: コントロールやフレームワークにマッピングされた要件に対するファイアウォールログの監査は、重複する義務を維持し、欠落した属性から不確実性を保持し、影響のあるレコードをカウントしなければなりません。 直接、ビットマップ、リレーショナルメソッドは、この監査を表現することができ、相関実装は、通常のマッチ数とルールハイトトータルが破棄される区別を保たなければならない。 分類的結合を1つの有界整数行列積にコンパイルする正確な3次相関アルゴリズムを提案する。 偽述の刑罰は、既知のミスマッチと証拠の欠如を区別する一方、記録された階層単位の組合は重複のカウントを妨げている。 我々は、それらの構成を証明し、正確なアドレスクラスとバージョン付きラベルを通して高心電図のエンドポイントを処理する。 評価は8つのCPU/GPU実装を比較し、パブリックトラフィックと133のソースアドレスACLと生成された観測結果を比較し、階層構造とポリシーの再ビルドコストを測定している。 NVIDIA L4では、一致した融合実行により、レイテンシが8.8から11.2%削減される。 10万レコードと1,024の要件で、2つの製品では12.28ミリ秒、13.82ミリ秒、GPUビットマップでは12.29ミリ秒である。 ビットマップは、ほとんどのレシエーションにおいて高速であり、階層演算と還元が測定された融合相関ステージ間隔を支配している。

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