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J-GLOBAL ID：202102259752372347   整理番号：21A0587279

決定木モデルを用いた侵入検知システムにおける信頼管理を強化するための説明可能な人工知能(XAI)【JST・京大機械翻訳】

Explainable Artificial Intelligence (XAI) to Enhance Trust Management in Intrusion Detection Systems Using Decision Tree Model

著者 (4件)： Mahbooba Basim (Data Science Institute, Insight Centre for Data Analytics, National University of Ireland Galway, Galway, Ireland) ,  Timilsina Mohan (Data Science Institute, Insight Centre for Data Analytics, National University of Ireland Galway, Galway, Ireland) ,  Sahal Radhya (Faculty of Computer Science and Engineering, Hodeidah University, Al Hudaydah, Yemen) ,  Serrano Martin (Data Science Institute, Insight Centre for Data Analytics, National University of Ireland Galway, Galway, Ireland)
資料名： Complexity  (Complexity)
巻： 2021  ページ： Null  発行年： 2021年 
JST資料番号： W2044A  ISSN： 1076-2787  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： サイバーセキュリティアプリケーション(例えば,侵入検知システム(IDS))における機械学習モデルの人気が高まっているにもかかわらず,これらのモデルの大部分はブラックボックスとして知覚されている。eXplainable人工知能(XAI)は,人間専門家が根底にあるデータ証拠と因果推論を理解することにより,信用管理を強化するための機械学習モデルを解釈するためにますます重要になっている。IDSに従って,信頼管理の重大な役割は,システムのあらゆる侵入を検出する悪意のあるデータの影響を理解することである。以前の研究は,IDSにおける信頼のための様々な分類アルゴリズムの精度に,より焦点を合わせた。それらは,精巧なアルゴリズムによって提供されるそれらの挙動および推論への洞察をしばしば提供しない。したがって,本論文では,IDSの領域におけるディシジョンツリーモデルを調査することによって,信頼管理を強化するためのXAI概念に取り組んだ。著者らは,IDSのための多くの小さなサブ選択に選択を分割することによって,容易に読むことができる単純なディシジョンツリーアルゴリズムを使用し,また,意思決定への人間のアプローチに似ている。広く使用されたKDDベンチマークデータセットにおける規則を抽出することによって,この方法で実験した。また,他の最先端アルゴリズムによる決定木手法の精度を比較した。Copyright 2021 Basim Mahbooba et al. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  意思決定 ,  ブラックボックス ,  *人工知能 ,  *ディシジョンツリー ,  機械学習
準シソーラス用語： 分類アルゴリズム ,  *侵入検知システム ,  因果推論 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： データ保護  (JD01020V) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (51件)：

• D. Pienta, S. Tams, J. Thatcher, "Can trust be trusted in cybersecurity?," Proceedings of the 53rd Hawaii International Conference on System Sciences, Maui, HI, USA, January 2020.
• A. B. Arrieta, N. Díaz-Rodríguez, J. Del Ser et al., "Explainable artificial intelligence (XAI): concepts, taxonomies, opportunities and challenges toward responsible AI," Information Fusion, vol. 58, pp. 82-115, 2020.
• N. C. Luong, D. T. Hoang, S. Gong et al., "Applications of deep reinforcement learning in communications and networking: a survey," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 21, no. 4, pp. 3133-3174, 2019.
• T. Perarasi, S. Vidhya, M. Leeban Moses, P. Ramya, "Malicious vehicles identifying and trust management algorithm for enhance the security in 5G-VANET," Proceedings of the 2020 Second International Conference on Inventive Research in Computing Applications (ICIRCA), Coimbatore, India, July 2020.
• W. Guo, "Explainable artificial intelligence for 6G: improving trust between human and machine," IEEE Communications Magazine, vol. 58, no. 6, pp. 39-45, 2020.

タイトルに関連する用語 (7件)： 決定木 ,  モデル ,  侵入検知システム ,  信頼 ,  強化 ,  説明 ,  人工知能