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在网络安全的快速发展的景观中，传统的机器学习模型通常作为“黑匣子”起作用，提供了很高的准确性，但在决策中缺乏透明度。这种缺乏解释性对信任和问责制构成了挑战，尤其是在威胁检测和事件响应等关键领域。可解释的机器学习模型旨在通过使模型的预测更容易理解和解释用户来解决这一问题。这项研究整合了可解释的机器学习模型，以实时威胁检测网络安全。来自多个来源的数据，包括网络流量，系统日志和用户行为，进行预处理，例如清洁，特征提取和归一化。处理后的数据通过各种机器学习模型，包括SVM和决策树等传统方法，以及CNN和RNN等深度学习模型。诸如石灰，摇摆和注意机制之类的解释性技术提供了透明度，从而确保了可解释的预测。这些解释是通过用户界面传递的，该用户界面生成警报，可视化和报告，促进决策支持系统中有效的威胁评估和事件响应。此框架在复杂的网络安全方案中增强了模型性能，信任和可靠性。
实时威胁检测的可解释的机器学习模型
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