論文の概要: Generation, Not Selection: LLM Proposals for Certified Access-Control Policy Mining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37716v1
• Date: Tue, 27 Oct 2026 05:38:18 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-10-31 05:25:12.300604
• Title: Generation, Not Selection: LLM Proposals for Certified Access-Control Policy Mining
• Title（参考訳）: ジェネレーション, 選択ではなく: LLMによる認証アクセス制御政策マイニングの提案
• Abstract要約: 属性ベースアクセス制御(ABAC)ポリシーマイニングは、最小限のセットカバーとして設定され、厳格に解決される。 ジェネレーションは選択ではなく結合制約であり、既存のジェネレータは純粋にEmphsyntactictailである。 匿名化アブレーションはメカニズムを分離する:不透明な名前はモデルの規則回復の3分の2を犠牲にし、ベースラインは確実に動かない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.839132202833286
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Attribute-Based Access Control (ABAC) policy mining---recovering a compact, auditable policy from an access log---is posed as minimum set cover and solved greedily, which enjoys an $s^{*}(1+\ln m)$ guarantee. That guarantee is \emph{conditional} on a precondition the literature never states: the candidate pool handed to greedy must contain the optimal rules. Generation, not selection, is the binding constraint, and existing generators are purely \emph{syntactic}---they surface a rule only when enough log records witness it, so they fail on precisely the rare exception rules that fill a heavy-tailed policy. We replace the generator with a language model proposing rules \emph{semantically}, from attribute names, and keep the combinatorial selector to carry the guarantee: every proposal is filtered against the observed denials, so soundness is independent of the proposal mechanism and an unreliable proposer can only waste candidates, never grant access. Over five seeds on each of two enterprise domains, adding semantic proposal to a syntactic miner dominates it on \emph{ten of ten} runs---strictly better on seven---with near-optimal policies ($9.2$--$9.6$ rules against $s^{*}=9$, versus $11.2$--$14.6$) and false grants cut four- to sevenfold. Replacing the syntactic miner rather than augmenting it wins only where witnesses are scarce. An anonymization ablation isolates the mechanism: opaque attribute names cost two thirds of the model's rule recovery while leaving the syntactic baselines provably unmoved, and cost nothing where witnesses are plentiful. Semantic knowledge and log evidence are substitutes.
• Abstract（参考訳）: Attribute-Based Access Control (ABAC) ポリシーマイニング - アクセスログからコンパクトで監査可能なポリシを復元する - 最小セットのカバーとして設定され、厳格に解決され、$s^{*}(1+\ln m) の保証を享受する。 この保証は、文献が決して述べない前提条件において \emph{conditional} である:greedy に渡される候補プールは、最適な規則を含まなければならない。 ジェネレーションは、選択ではなくバインディングの制約であり、既存のジェネレータは純粋に \emph{syntactic} であり、十分なログレコードがそれを目撃した時にのみルールをサーフェする。 我々は、ジェネレータを、属性名から規則 \emph{semantically} を提案する言語モデルに置き換え、組合せセレクタを確実に保持する: 全ての提案は、観測された否定に対してフィルタリングされるので、健全性は提案メカニズムとは独立であり、信頼できない提案者は、候補を無駄にし、決してアクセスを許可しない。 セマンティックマイナにセマンティックな提案を加えた2つのエンタープライズドメインのそれぞれに5つ以上のシードがあり、そのセマンティックな提案が7つある -- ほぼ最適化されたポリシー(9.2$--$9.6$、対$s^{*}=9$、対$1.2$-$14.6$)と、偽の付与によって4つから7つに切り離された7つ -- で支配されている。 シンタクティック・マイナーを補強するのではなく置き換えることによって、目撃者がほとんどいない場所でのみ勝利する。 不透明な属性名にはモデルの規則回復の3分の2の費用がかかり、構文的ベースラインは確実に動かないままであり、目撃者が豊富である場合は何もコストがかからない。 意味的な知識とログの証拠は代替品である。

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