报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 强调可解释人工智能（XAI）对网络安全的重要性，从国际和国家层面进行探讨 [107] - XAI能检测和减轻AI模型内的偏差，使安全措施更公平可靠，增强透明度和信任，提高安全措施的准确性和可靠性 [107] 根据相关目录分别进行总结 1. 引言 - AI是实现全球各行业可持续发展目标的关键技术，应用广泛，但在网络安全中是双刃剑，既提升威胁识别和响应能力，也使AI模型易受攻击，需保护AI系统和确保数据安全与用户隐私 [3][4][5] - 印度政府相关部门通过SETS发布“CybSec4AI”报告，强调AI和网络安全跨学科的研发倡议和专业技能建设，以实现网络安全中AI/ML工具和系统的自给自足 [6] - XAI帮助用户理解、解释和信任AI模型预测，增加决策透明度，解决公平性问题并辅助调试模型，其研究始于2004年，2014年DARPA宣布XAI项目 [9][11][12] 2. XAI在网络安全中的应用 2.1 AI在网络安全中的作用 - AI显著增强网络安全，提升威胁检测、预防和响应能力，印度AI市场预计到2027年达到约170亿美元，年复合增长率为25 - 35% [15] - AI系统分析大量数据识别异常、检测恶意软件和预测网络威胁，自动化威胁情报收集和事件响应，优化扫描和修补流程，加强用户行为分析 [16] 2.2 XAI在网络安全中的必要性 - XAI增强透明度、信任和问责制，帮助安全专业人员理解AI模型决策，识别和纠正偏差，确保安全措施公平无偏 [18][19] - 2022年第三季度全球攻击比2021年同期增加28%，不同利益相关者研究了多种XAI解释方法和研究方向 [20] - 多项研究聚焦XAI在网络安全特定技术领域的应用、工具包和库、应用分类、CTI应用等，同时指出当前应用存在忽视现实场景和防御措施有限的问题 [21][24][26] - XAI有助于检测不平衡数据集和纠正偏差，提高系统鲁棒性，在侧信道分析、硬件木马检测等方面也有重要作用 [28][32] 3. 相关工作综述 3.1 国际努力 - DARPA提出“三波AI”概念，其XAI项目聚焦解决机器学习问题和为自主系统构建决策策略 [33][34] - IBM、Google等公司开展AI政策制定、产品解释等工作，多个国际项目和组织推动可信、透明和包容的AI系统全球采用 [35][37][38] - Gartner预计到2026年组织的AI模型在采用、业务目标和用户接受度方面将提高50%，科技服务提供商越来越多地在安全和受监管行业使用XAI [39] - 多个国际机构发布报告，强调XAI在AI风险管控中的重要性，同时指出多数组织在实现可信AI方面存在不足，企业面临技能和培训缺乏等障碍 [40][41][44] 3.2 国家努力 - 印度政府积极推动国家AI战略制定，多个部门和机构发布相关报告和举办活动，强调AI在社会和经济发展中的作用以及XAI的重要性 [46][47][49] - 印度在AI领域取得一定进展，但缺乏XAI在网络安全领域的精确标准、政策和框架，实施这些标准将有助于建立对AI决策的信任和促进负责任AI模型的发展 [62][63] 3.3 XAI在网络安全中使用的方法 - 入侵检测系统（IDS）利用多种分类算法检测入侵，需对检测结果进行解释，多种模型和方法被用于提高IDS的解释性和准确性 [66][67][70] - XAI技术用于改善网络安全中的攻击检测和防御，如提出在线和离线反馈机制、LEMNA模型等 [71][72][73] - 多种解释框架用于网络安全中的异常检测和攻击分类，如LIME、EBM、LRP等 [76][77] 3.4 可解释机器学习框架 - 模型可解释性分为全局可解释性和局部可解释性，介绍了LIME、SHAP、Anchor、ELI5、Skater、LORE等多个可解释机器学习框架 [78][79][84] 4. XAI在网络安全中的挑战 4.1 XAI模型面临的威胁 - XAI模型易受恶意操纵，包括解释被修改和用于检索机密训练数据和模型细节 [92] - 存在针对XAI模型的对抗攻击，如ADV2攻击、黑盒攻击等，同时解释的使用可能导致隐私泄露和模型信息被提取 [93][96][97] 4.2 未来方向 - 评估现有XAI模型在网络安全应用中的适用性，研究隐私保护方法，创建高质量数据集，开发安全应用的软件工具包 [100][101][103] - 探讨开放XAI的可能性，通过测试向量和引入扰动来测试系统 [104] - 为印度基于XAI的网络安全提出合适的框架和治理模型，考虑解释水平、评估指标和多方面方法等指标 [105][106] 5. 总结 - 报告从国际和国家视角讨论XAI对网络安全的重要性，XAI能检测和减轻偏差，增强透明度和信任，提高安全措施的准确性和可靠性 [107]