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摘要 尽管在可解释人工智能技术中注入领域知识是增强“黑箱”模型决策可解释性的可行方法，但仍存在一些未解决的挑战。其中一些挑战包括可解释性的量化、性能妥协和信息牺牲。在我们之前的工作中，我们证明了在网络入侵检测中注入领域知识可以提供更好的决策可解释性、更好的泛化以更好地处理未知攻击以及更快的决策或响应。在本文中，我们扩展了我们之前的工作，以量化引入泛化的信息牺牲水平，并量化应用于网络入侵检测问题的可解释人工智能技术的可解释水平。我们的实验结果表明，由于注入了领域知识，牺牲的信息水平可以忽略不计，并且使用最近提出的代理方法获得的可解释性分数比不使用领域知识的情况要好。
结合领域知识对可解释人工智能的影响
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