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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

French

Le contrôle d'accès appris est généralement déployé derrière deux artefacts fabriqués à la main: un ensemble de dénonciation difficile imposé par un petit bouclier de confiance et une carte de région qui décide quelles demandes de règles minées répondent et auxquelles l'apprenant répond. Vérifier le bouclier ou mesurer l'apprenant ne valide pas non plus. Nous auditions les deux sur les cinq politiques publiques de l'ABAC Lab. Tout d'abord, nous formalisons la solidité de la dénonciation difficile et la vérifions de manière exhaustive sur des relations allant jusqu'à 794,250 tuples. Les clauses qui transcrivent fidèlement une restriction explicite sont sans son à des taux de 0,50-0,70 sur quatre élitateurs -

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