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AIDB Daily Papers

Prose2Policy (P2P): 自然言語アクセス制御ポリシーをRegoコードに変換するLLMパイプライン

原題: Prose2Policy (P2P): A Practical LLM Pipeline for Translating Natural-Language Access Policies into Executable Rego
著者: Vatsal Gupta, Darshan Sreenivasamurthy
公開日: 2026-03-16 | 分野: LLM NLP セキュリティ AI 言語 自動化 制御 テスト

※ 日本語タイトル・ポイントはAIによる自動生成です。正確な内容は原論文をご確認ください。

ポイント

  • 自然言語で記述されたアクセス制御ポリシーを、実行可能なRegoコードに変換するLLMベースのツールを開発しました。
  • 人間が理解しやすいアクセス要件と、機械が実行可能なPolicy-as-Code(PaC)のギャップを埋め、信頼性と監査性を重視します。
  • ACREデータセットで評価した結果、コンパイル成功率は95.3%、自動テストでは肯定テストのパス率82.2%を達成しました。

Abstract

Prose2Policy (P2P) is a LLM-based practical tool that translates natural-language access control policies (NLACPs) into executable Rego code (the policy language of Open Policy Agent, OPA). It provides a modular, end-to-end pipeline that performs policy detection, component extraction, schema validation, linting, compilation, automatic test generation and execution. Prose2Policy is designed to bridge the gap between human-readable access requirements and machine-enforceable policy-as-code (PaC) while emphasizing deployment reliability and auditability. We evaluated Prose2Policy on the ACRE dataset and demonstrated a 95.3% compile rate for accepted policies, with automated testing achieving a 82.2% positive-test pass rate and a 98.9% negative-test pass rate. These results indicate that Prose2Policy produces syntactically robust and behaviorally consistent Rego policies suitable for Zero Trust and compliance-driven environments.

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