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摘要随着采用可解释的AI（XAI）的采用，继续扩展，解决其隐私含义的紧迫性强大。尽管在AI隐私性和解释性方面进行了越来越多的研究，但对保护隐私模型的解释几乎没有关注。本文介绍了有关模型解释及其对策的隐私攻击的第一次彻底调查。我们对这一领域的贡献包括对研究论文的彻底分析，并通过相关的分类法进行了促进基于目标解释的隐私攻击和对策的分类。这项工作还包括对隐私泄漏原因的初步调查。最后，我们讨论了分析中发现的未解决的问题和前瞻性研究方向。这项调查旨在成为研究界的宝贵资源，并为该领域的新手提供明确的见解。为了支持正在进行的研究，我们建立了一个在线资源存储库，该存储库将通过新的和相关的发现不断更新。
保护隐私可解释的AI：调查
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