이 연구는 공개 AI 리더보드가 투표 조작, 비공개 변형 모델의 선택적 공개, 벤치마크 오염 등으로 쉽게 순위가 왜곡될 수 있다는 문제에서, 기록이 쌓인 후 계산해 각 쌍별 비교 주장과 함께 공개하는 '인증된 부패 예산'을 도입한다. 적어도 1-α의 확률로, 모든 시점에서 주장이 맞거나 일정 건수 이상의 기록이 조작된 것임을 보장하며, 모든 인증서를 지켜보는 공격자에게도 유효하다. 위조된 기록과 이미 본 기록을 변경하는 공격은 서로 다른 인증서를 필요로 하는데, 건당 비용이 약 두 배인 인증서는 미래를 보는 공격자에게도 일정한 베팅으로 유효성을 유지한다. 180만 건의 Chatbot Arena 투표로 재현한 결과, 수백 건의 조작된 투표만으로도 표준 신뢰구간은 잘못된 순위를 인증했지만 이 방법은 유효성을 유지했고, 명확히 구분되는 모델은 약 2,000건의 위조 투표까지 견뎌냈다.

• •리더보뗜 톰 조작·변형 모델 선택 유출에 대응하는 '인증된 부패 예산' 도입
• •인증서를 모두 지커보는 무제한 강력의 공격자에게도 통산적으로 유효한 보장 제개
• •위조와 변거막 감자 영향을 받은 증거가 설 수 있음
• •180만 건 Chatbot Arena 촬효읹 실출에서 수백 건 조작에도 통개 신니은 정보나름 유지
• •분윴척 형비 벘 2,000건의 위조 촬효읹까지 까연했다