Keskeiset käsitteet
데이터 오염은 반사실적 설명의 비용을 증가시킬 수 있다.
Tiivistelmä
이 논문은 반사실적 설명의 데이터 오염 취약성을 연구한다. 데이터 오염은 개인, 하위 그룹 또는 전체 사용자에 대한 반사실적 설명의 비용을 증가시킬 수 있다. 이를 위해 저자들은 데이터 오염을 정의하고 세 가지 수준에서 이를 수행하는 방법을 제안한다. 실험 결과, 최신 반사실적 설명 방법 및 도구가 이러한 데이터 오염에 취약한 것으로 나타났다. 이는 반사실적 설명의 신뢰성과 안전성에 대한 우려를 제기한다. 향후 연구에서는 더 강력한 반사실적 설명 방법 및 데이터 오염 방어 메커니즘을 개발할 필요가 있다.
Tilastot
데이터 오염으로 인해 신용 데이터 세트에서 SVC 분류기의 반사실적 설명 비용이 최대 9.79 증가했다.
데이터 오염으로 인해 범죄 데이터 세트에서 SVC 분류기의 반사실적 설명 비용이 최대 12.4 증가했다.
데이터 오염으로 인해 범죄 데이터 세트에서 DNN 분류기의 반사실적 설명 비용이 최대 10.09 증가했다.
Lainaukset
"데이터 오염은 반사실적 설명의 비용을 증가시킬 수 있다."
"최신 반사실적 설명 방법 및 도구가 데이터 오염에 취약한 것으로 나타났다."
"향후 연구에서는 더 강력한 반사실적 설명 방법 및 데이터 오염 방어 메커니즘을 개발할 필요가 있다."