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Auditing the Hand-Written Inputs of Learned Access Control

Arsalan Jalil Sarghaleh, Mehdi Hazrati · 2026 · arXiv

DOI: 10.48550/arXiv.2610.31388 · open-access PDF

German

Lernte Zugangskontrolle wird typischerweise hinter zwei handgefertigten Artefakten eingesetzt: ein Hard-Denial-Set, das von einem kleinen vertrauenswürdigen Schild durchgesetzt wird, und eine Regionalkarte, die entscheidet, welche Anfragen Mined-Regeln beantworten und auf die der Lernende antwortet. Die Überprüfung des Schilds oder die Messung des Lernenden validiert weder. Wir überprüfen beide auf den fünf öffentlichen ABAC Lab-Richtlinien. Erstens formalisieren wir Hard-Denial-Soundness und überprüfen es umfassend über Beziehungen von bis zu 794.250 tuples. Klauseln, die eine explizite Einschränkung treu transkribieren, sind bei Raten von 0,50-0,70 über vier Elicitors - ein Autor und drei

Machine translation (Meta M2M100); the English original follows.

Abstract

Learned access control is typically deployed behind two hand-built artefacts: a hard-deny set enforced by a small trusted shield, and a region map that decides which requests mined rules answer and which the learner answers. Verifying the shield or measuring the learner validates neither. We audit both on the five public ABAC Lab policies. First, we formalise hard-deny soundness and check it exhaustively over relations of up to 794,250 tuples. Clauses that faithfully transcribe an explicit restriction are unsound at rates of 0.50-0.70 across four elicitors - an author and three blind language-

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Sources: OpenAlex (CC0), arXiv, Crossref. Agent Exchange