論文の概要: Exploring Energy Landscapes for Minimal Counterfactual Explanations: Applications in Cybersecurity and Beyond

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.18185v1
• Date: Sun, 23 Mar 2025 19:48:37 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-25 14:38:16.317683
• Title: Exploring Energy Landscapes for Minimal Counterfactual Explanations: Applications in Cybersecurity and Beyond
• Title（参考訳）: 最小限の非現実的説明のためのエネルギー景観の探索:サイバーセキュリティとそれ以上の応用
• Authors: Spyridon Evangelatos, Eleni Veroni, Vasilis Efthymiou, Christos Nikolopoulos, Georgios Th. Papadopoulos, Panagiotis Sarigiannidis,
• Abstract要約: 説明可能な人工知能(XAI)において、対物的説明が顕著な方法として浮上している。 本稿では、摂動理論と統計力学を統合し、最小限の反実的説明を生成する新しい枠組みを提案する。 提案手法は,妥当性を維持しつつモデルの予測を変更するために必要な最小限の修正を系統的に同定する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6963146054309597
• License:
• Abstract: Counterfactual explanations have emerged as a prominent method in Explainable Artificial Intelligence (XAI), providing intuitive and actionable insights into Machine Learning model decisions. In contrast to other traditional feature attribution methods that assess the importance of input variables, counterfactual explanations focus on identifying the minimal changes required to alter a model's prediction, offering a ``what-if'' analysis that is close to human reasoning. In the context of XAI, counterfactuals enhance transparency, trustworthiness and fairness, offering explanations that are not just interpretable but directly applicable in the decision-making processes. In this paper, we present a novel framework that integrates perturbation theory and statistical mechanics to generate minimal counterfactual explanations in explainable AI. We employ a local Taylor expansion of a Machine Learning model's predictive function and reformulate the counterfactual search as an energy minimization problem over a complex landscape. In sequence, we model the probability of candidate perturbations leveraging the Boltzmann distribution and use simulated annealing for iterative refinement. Our approach systematically identifies the smallest modifications required to change a model's prediction while maintaining plausibility. Experimental results on benchmark datasets for cybersecurity in Internet of Things environments, demonstrate that our method provides actionable, interpretable counterfactuals and offers deeper insights into model sensitivity and decision boundaries in high-dimensional spaces.
• Abstract（参考訳）: XAI(Explainable Artificial Intelligence)では、機械学習モデル決定に関する直感的で実用的な洞察を提供する方法として、ファクトファクトの説明が目立った。 入力変数の重要性を評価する他の伝統的な特徴属性法とは対照的に、反ファクト的説明はモデルの予測を変更するのに必要な最小限の変更を特定することに焦点を当て、人間の推論に近い 'what-if'' 分析を提供する。 XAIの文脈では、カウンターファクトは透明性、信頼性、公正性を高め、単に解釈可能なだけでなく、意思決定プロセスに直接適用可能な説明を提供する。 本稿では、摂動理論と統計力学を統合し、説明可能なAIで最小限の反実的説明を生成する新しい枠組みを提案する。 本稿では,機械学習モデルの予測関数の局所的なテイラー拡張を用いて,複雑な景観上でのエネルギー最小化問題として,逆ファクト検索を再構成する。 逐次的に、ボルツマン分布を利用した候補摂動の確率をモデル化し、反復精製にシミュレートされたアニールを用いる。 提案手法は,妥当性を維持しつつモデルの予測を変更するために必要な最小限の修正を系統的に同定する。 インターネット・オブ・モノの環境におけるサイバーセキュリティのためのベンチマークデータセットの実験結果から,本手法が有効かつ解釈可能な反ファクト情報を提供し,高次元空間におけるモデル感度と決定境界に関する深い知見を提供することを示す。

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