机器学习模型可解释性：方法、应用与安全分析

"机器学习模型可解释性方法、应用与安全研究综述" 本文是一篇关于机器学习模型可解释性、应用及其安全性的研究综述，主要由纪守领、李进锋、杜天宇和李博等人撰写。文章发表在《计算机研究与发展》期刊，得到了国家自然科学基金、浙江省自然科学基金杰出青年项目以及浙江省科技计划项目的支持。 机器学习是现代信息技术中的关键领域，其在诸多应用中表现出强大的预测和决策能力。然而，随着深度学习等复杂模型的广泛应用，模型的“黑箱”特性成为了阻碍其在关键领域（如医疗、金融和自动驾驶）大规模部署的主要障碍。因此，模型的可解释性成为了研究热点，旨在揭示模型内部的工作机制，提高决策的透明度和可信度。 文章深入探讨了各种机器学习模型可解释性方法，包括局部可解释性模型（如LIME和SHAP）、全局解释性模型（如规则提取和权重可视化）、以及模型透明度方法（如神经网络的结构简化和注意力机制）。这些方法分别从不同角度解释模型的预测结果，帮助用户理解模型是如何做出决策的。 此外，文章还讨论了模型可解释性在实际应用中的价值。在医疗诊断中，模型的可解释性可以帮助医生理解诊断依据；在金融风险评估中，它能增强投资者的信任；在自动驾驶系统中，确保决策过程的可理解性是安全性的基础。 同时，文章也关注了模型可解释性带来的安全问题。模型的可解释性可能被攻击者利用，进行对抗性攻击或者误导解释，这要求我们在追求模型性能的同时，也要重视模型的安全性和稳健性。因此，如何在保证模型准确性和可解释性的同时防止此类攻击，是未来研究的重要方向。 最后，文章对当前研究的挑战和未来趋势进行了展望，指出需要发展更有效且可靠的可解释性方法，同时强化模型的隐私保护和安全防御策略，以推动机器学习在关键领域的广泛应用。 这篇综述提供了机器学习模型可解释性领域的全面视角，对于研究人员和实践者来说，是理解和探索这一领域的宝贵参考资料。