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虚假的安全感:利用 XAI 分析无上下文 DGA 分类器的推理和真实性能
通过解释性人工智能方法,我们分析深度学习分类器的推理过程,揭示其偏差,并设计了一个去除偏差的上下文感知检测系统,保持了最先进深度学习分类器的检测率,并提出了一个可视化分析系统,增强了对检测方法的理解、信任和透明度,促进决策制定。
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