MMNov, 2022

可解释性物联网人工智能：概述、现状和未来方向

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TL;DR论文综述了可解释人工智能（XAI）在物联网中的应用，重点介绍了 XAI 在安全增强、医疗物联网（IoMT）、工业物联网（IIoT）和城市物联网（IoCT）等应用中的广泛使用以及在这些应用中 XAI 模型的实现选择，同时介绍了边缘 XAI 结构和第六代（6G）通信服务对物联网应用的支持。
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发现论文，激发创造
  • 可解释人工智能（XAI）在物联网中的应用调查

    本文针对黑盒子人工智能模型存在的不可解释性问题，在物联网领域提供了一些可解释的人工智能模型的系统性研究和分类，同时探讨了一些挑战性问题和未解决问题，并给出了未来发展方向。

    Jun, 2022

  • 可解释人工智能 (XAI) 中的机遇与挑战：一份调查

    本文介绍了深度学习中可解释人工智能技术（XAI），提出了技术分类法并介绍了方法学、范畴和应用层次等主要原则，旨在建立可信、可解释和自说明的深度学习模型。此外，通过八种不同的可解释人工智能算法对图像数据进行了评估，讨论了这种方法的局限性，并提出了未来改进的潜在方向。

    Jun, 2020

  • 面向网络安全的可解释人工智能：现状、挑战、未解问题和未来方向

    本文综述了可解释人工智能在网络安全领域中的应用，以及传统人工智能技术的挑战和在不同行业和应用中 XAI 的实现。

    Jun, 2022

  • 网络安全可解释人工智能调查

    通过对网络系统中的网络驱动安全威胁和问题进行系统分类，本文就网络安全中的可解释人工智能问题进行了回顾和研究，探讨了解释人工智能目前的挑战和局限性，并提出了未来的研究方向。

    Mar, 2023

  • 一种面向质量感知的 IoE 服务交付的可解释人工智能框架

    本文提出一种可解释的人工智能框架，以实现面向质量的 IoE 服务交付，通过 Shapley 值解释确定语境矩阵的系数，最终，实验结果表明，Extra Trees 回归模型对准确性和解释性之间的权衡具有显着的性能优势。

    Jan, 2022

  • 物联网智能化发展的进展、挑战和机遇概述

    本篇综述介绍了人工智能赋能物联网的全景，在云计算、雾计算和边缘计算三个方面，介绍了 AIoT 的体系结构，然后从感知、学习、推理和行为四个角度阐述了 AI 在物联网领域中的研究进展，最后概括了一些有前景的 AIoT 应用，并强调了 AIoT 面临的挑战和潜在的研究机会。

    Nov, 2020

  • TRUST XAI: 模型无关的人工智能解释及工业物联网安全案例研究

    提出了一种通用的解释型 AI 模型 TRUST，采用因子分析、互信息和多模态高斯分布等方法，用于解释海量数字数据应用中黑盒子型 AI 的输出，案例研究表明该模型在工业物联网网络安全领域表现良好，对新的样本的解释成功率平均可达到 98%，且在性能、速度和解释方式等方面优于流行的 LIME 模型。

    May, 2022

  • 超越 5G 安全的可解释人工智能综述：技术方面、使用案例、挑战和研究方向

    本研究旨在探索解释机器学习方法在 B5G 安全领域的潜力，从而使决策过程透明可理解，系统自动化行为可追溯管理，涵盖 5G、B5G、人工智能、机器学习和解释机器学习方法的研究。

    Apr, 2022

  • 可解释人工智能（XAI）在 6G 中的应用：增强人机之间的信任

    本综述旨在探讨可解释人工智能在 6G 系统中的应用，包括公共和法律动机、解释性定义、性能与解释性权衡、提高可解释性的方法以及将可解释性纳入未来无线系统的框架，由 PHY 和 MAC 层的优化案例研究支持。

    Nov, 2019

  • 可解释人工智能 (XAI)：概念、分类、机遇和挑战，助力负责任的人工智能

    本文综述了可解释人工智能（XAI）领域内的现有文献，并对未来的研究前景进行了探讨。我们提出了一种新的可解释性定义，针对各种机器学习模型提出了分类。同时，我们讨论了 XAI 面临的一系列挑战，如数据融合和解释性之间的折衷等。最终，我们的观点指向了 “负责任人工智能” 的概念，在其中强调了 AI 方法在实际组织中的实施中必须保证公平性、模型可解释性和可追溯性。

    Oct, 2019