白皮书关于对网络安全领域可解释人工智能的全面调查

《白皮书关于对网络安全领域可解释人工智能的全面调查》由印度电子交易与安全学会（SETS）编制。报告指出，人工智能在网络安全领域既是强大助力，又带来新风险，可解释人工智能（XAI）成为提升网络安全的关键。报告围绕XAI在网络安全中的应用展开，涵盖其作用、相关研究、面临挑战及未来方向等内容。

1. 人工智能广泛应用于多领域，在网络安全领域既能提升威胁识别与响应能力，也存在被攻击风险。印度政府发布“CybSec4AI”报告，旨在推动人工智能与网络安全交叉领域的研发和技能培养。XAI可增强AI模型决策透明度，促进用户信任，对网络安全意义重大。本报告聚焦XAI在网络安全领域的研究成果，为该领域发展提供参考。

2. 网络安全中的可解释人工智能（XAI）：人工智能通过分析数据、自动化流程和增强防御机制，显著提升网络安全水平。XAI在网络安全中至关重要，它能增强透明度、信任和问责制，帮助专业人员理解AI模型决策，识别和纠正偏差，提升系统鲁棒性。XAI在网络安全多个方面有应用，如威胁情报分析、入侵检测、侧信道攻击检测与防御等，有助于提升网络安全防护能力。

3. 相关工作综述：国际上，众多机构和组织积极推动XAI发展，如DARPA开展XAI项目，IBM推出相关平台和研究，谷歌发布白皮书，世界经济论坛推动全球AI行动计划，Gartner对AI发展做出预测等。印度在国家层面积极布局AI战略，多个部门和机构参与相关工作，发布多份报告，但目前网络安全领域缺乏XAI精确标准、政策或框架。XAI在网络安全应用中采用多种方法论，如在入侵检测、异常检测、钓鱼攻击检测等方面运用不同模型和框架进行解释和决策。同时，介绍了LIME、SHAP等多种可解释机器学习框架及其特点。

4. XAI在网络安全领域的挑战：XAI模型面临对抗攻击风险，攻击可修改解释或利用解释获取机密信息，还可能导致隐私泄露。此外，解释的准确性若不高，会给对手操纵分类器输出的机会。仅依靠解释性不能完全解决网络安全问题，需综合考虑多方面因素保障系统安全。

5. 未来方向：需评估现有XAI模型在网络安全应用中的适用性，开发保护隐私的XAI方法，创建高质量数据集，平衡性能与可解释性。开发可解释人工智能软件工具包，加强合作与同行评审。建立类似OpenSSL的开放XAI测试机制，引入扰动观察系统反应。制定适合印度的XAI网络安全框架和治理模式，明确解释性水平、评估指标等。

6. XAI在网络安全领域意义重大，能检测并减轻AI模型偏差，增强透明度和信任，提高安全措施正确性和可靠性。未来需应对挑战，推动其在网络安全领域更好发展。