論文の概要: Arya Forge: Auditing Validation and Release Approval for Financial Instruction Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.34778v1
• Date: Mon, 26 Oct 2026 03:26:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-27 22:27:13.718476
• Title: Arya Forge: Auditing Validation and Release Approval for Financial Instruction Data
• Title（参考訳）: Arya Forge: ファイナンシャルインストラクションデータの検証とリリース承認を監査
• Abstract要約: Arya Forgeは、データセットマニフェストにバインドされた型付きレコード、現在のコンテントチェック、承認カバレッジを組み合わせたものだ。 我々は、金融データシステムケーススタディにおいて、そのリリース境界を評価する。
• 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: Financial instruction-data pipelines must distinguish content validity from permission to release a particular dataset. Arya Forge combines typed records, current-content checks, and approval coverage bound to a dataset manifest. We evaluate its release boundaries in a financial-data systems case study. An integrity audit covers 100,000 synthetic instruction records; a separate arithmetic implementation agrees with all 15,000 numeric records across twelve formula families. In 240 scenarios with 2,400 treatment rows, adding financial and release-record checks to a short-instruction filtering recipe rejects all injected numeric faults and policy holds while retaining 220 of 240 clean controls. The twenty lost controls comprise every tested cash-conversion-cycle example. Nineteen persisted-release cases show that eleven selected negative cases are blocked, four equivalent representations are rejected, and changes to external evidence after binding are outside ordinary Gold promotion's checks. Local processing measurements and controlled checkpoint resumptions characterize cost and recovery through 100,000 input rows. The results expose a tradeoff between strict producer-contract enforcement and useful-representation retention, and identify the protected inputs required for manifest-bound approval. These findings apply to the tested implementation and workloads; they do not establish general financial correctness, authenticated approval, expert-validated quality, or downstream model improvement.
• Abstract（参考訳）: 財務的な命令データパイプラインは、特定のデータセットをリリースする許可とコンテンツの妥当性を区別しなければならない。 Arya Forgeは、データセットマニフェストにバインドされた型付きレコード、現在のコンテントチェック、承認カバレッジを組み合わせたものだ。 我々は、金融データシステムケーススタディにおいて、そのリリース境界を評価する。 整合性監査は10万の合成命令記録をカバーしており、別の算術的な実装は12の定式家系の15,000の数値記録全てと一致している。 2400の処理行を持つ240のシナリオでは、ショートインストラクションフィルタリングレシピにファイナンシャルとリリースレコードチェックを追加することで、240のクリーンコントロールのうち220を保ちながら、注入された数値障害とポリシーの保持をすべて拒否する。 失った20のコントロールは、テストされたキャッシュ変換サイクルの例すべてで構成されている。 19件の継続リリースケースでは、選択された11件の陰性ケースがブロックされ、4件の等価な表現が拒否され、結合後の外部証拠の変更は通常のゴールドプロモーションのチェック外である。 ローカル処理の測定と制御されたチェックポイントの再使用は、10万行の入力行によるコストとリカバリを特徴付ける。 その結果、厳格な生産者契約執行と有用表現保持のトレードオフを明らかにし、マニフェストバウンド承認に必要な保護された入力を特定する。 これらの結果は、テストされた実装とワークロードに適用され、一般的な財務上の正当性、認証された承認、エキスパート検証された品質、ダウンストリームモデルの改善を確立しません。

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