本文提出受治理的推理（Governed Deduction, GD）框架，以区分“相关性”与“授权”两类前提使用约束。核心定义为局部转移准入谓词 admit(p, τ, S)，表示在状态 S 下转移 τ 是否允许使用前提 p。我们基于 RBAC 扩展的 Spider 基准，构造了 4,461 对匹配的授权样本，其中同一查询前提和策略状态分别支持被允许和被拒绝的转移。
在实验中，联合线性控制器在持出集上达到 99.19% 的准确率，但仅使用转移信息的控制器却实现 100%，暴露出角色名称的快捷路径。通过冻结、标签无关的局部角色置换消除该快捷路径后，前提/状态仅用、转移仅用以及联合线性控制器在 1,856 条持出边上均仅得到 50% 的准确率，而符号化策略 oracle 仍保持 100%。
这一负向发现表明，尽管基准实现了超越相关性的策略授权，但冻结的线性表示未能捕获其关系。因此，在评估学习到的策略敏感推理时，匹配的单向控制和泄漏审计是必不可少的。
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