未知の攻撃に対するネットワーク異常検知能力向上のためのXAIの実装｜東京理科大学の研究

未知の攻撃を特定するための深層学習モデルの開発と評価を行い、Kernel SHAPを用いてモデルの判断根拠を可視化することで、特徴量への注目度の違いが検知性能に与える影響を明らかにした。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2025年9月23日　IEEE Global Conference on Consumer Electronics (GCCE)
東海・関東の大学の著者	Takuto Miya（東京理科大学）、Ahmad Akmal Aminuddin Mohd Kamal（東京理科大学）、Masaya Fujisawa（東京理科大学）
著者（全員）	Takuto Miya、Ahmad Akmal Aminuddin Mohd Kamal、Masaya Fujisawa
原文	https://doi.org/10.1109/gcce65946.2025.11275195

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論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

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