論文の概要: Tensor Networks for Explainable Machine Learning in Cybersecurity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00867v1
• Date: Fri, 29 Dec 2023 22:35:45 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 15:36:38.841142
• Title: Tensor Networks for Explainable Machine Learning in Cybersecurity
• Title（参考訳）: サイバーセキュリティにおける説明可能な機械学習のためのテンソルネットワーク
• Authors: Borja Aizpurua, Roman Orus
• Abstract要約: マトリックス製品状態(MPS)に基づく教師なしクラスタリングアルゴリズムを開発した。 我々の調査は、MPSがオートエンコーダやGANといった従来のディープラーニングモデルと性能的に競合していることを証明している。 提案手法は,機能的確率,フォン・ノイマン・エントロピー,相互情報の抽出を自然に促進する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this paper we show how tensor networks help in developing explainability of machine learning algorithms. Specifically, we develop an unsupervised clustering algorithm based on Matrix Product States (MPS) and apply it in the context of a real use-case of adversary-generated threat intelligence. Our investigation proves that MPS rival traditional deep learning models such as autoencoders and GANs in terms of performance, while providing much richer model interpretability. Our approach naturally facilitates the extraction of feature-wise probabilities, Von Neumann Entropy, and mutual information, offering a compelling narrative for classification of anomalies and fostering an unprecedented level of transparency and interpretability, something fundamental to understand the rationale behind artificial intelligence decisions.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,テンソルネットワークが機械学習アルゴリズムの解法開発にどのように役立つかを示す。 具体的には,行列積状態(mps)に基づく教師なしクラスタリングアルゴリズムを開発し,敵生成脅威インテリジェンスの実際のユースケースに適用する。 我々の調査は、MPSがオートエンコーダやGANといった従来のディープラーニングモデルと性能面で競合し、よりリッチなモデル解釈能力を提供することを示した。 我々のアプローチは、機能的確率、フォン・ノイマンのエントロピー、および相互情報の抽出を自然に促進し、異常の分類のための説得力のある物語を提供し、前例のないレベルの透明性と解釈可能性を促進する。

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