10、可解释人工智能（XAI）与网络安全机器学习：概念、应用与挑战

可解释人工智能（XAI）与网络安全机器学习：概念、应用与挑战

1. 可解释性的类型

对于不透明模型（如支持向量机、生成对抗网络、贝叶斯网络、广义相加模型、K近邻和线性回归），可以考虑以下几种事后解释形式：
- 文本解释 ：使用符号创建易于理解的表示，例如自然语言文本。通过定义代表高级过程的抽象概念，命题符号可用于解释模型的行为。
- 可视化解释 ：提供有助于理解模型的可视化。尽管存在一些固有问题（如人类无法感知超过三维的空间），但已有的方法可以帮助理解决策边界或特征之间的相互作用。
- 局部解释 ：试图解释模型在特定情况下的工作方式。因此，这些解释并不总是能推广到全局，以表明模型的整体行为。
- 示例解释 ：从训练数据集中提取典型案例来展示模型的工作原理。在很多情况下，这类似于人类进行解释的方式，即使用独特的例子来传达更一般的过程。
- 简化解释 ：用更简单、更易理解的模型来近似不透明模型。主要困难在于，简单模型必须足够灵活，以准确表示复杂模型。
- 特征相关性解释 ：量化每个输入变量对模型决策的重要性。由此产生重要性得分的排名，得分越高表示相关变量对模型越重要。

2. 可解释性的关键应用

可解释性在多个领域至关重要，但并非所有领域都需要。例如，在医疗保健领域，人工智能应用必须值得信赖、透明、可解释。
|应用领域|具体应用|
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|医疗