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申请/专利权人：四川大学
摘要：本发明公开了一种基于DeepRC‑SHAP的DoH恶意隧道检测模型解释算法。针对DoH恶意隧道检测模型缺乏可解释性的问题，提出基于DeepRC‑SHAP的WSDBN模型解释算法。在DeepSHAP模型中引入DeepLIFT算法的RevealCancel规则，提出了DeepRC‑SHAP算法。DeepRC‑SHAP算法灵活选择基线参考样本，将输入特征向量分为正负向量计算特征贡献值，缓和非线性神经元相互作用对计算特征贡献值的影响，实现对ShapleyValue算法的近似，得到每个特征对检测模型输出的ShapleyValue。本发明在忠实度、复杂性、稳定性、随机化的评价指标上表现更好。
主权项：1.一种基于DeepRC-SHAP的DoH恶意隧道检测模型解释算法，其特征在于其步骤如下：步骤1、使用收集的DoH流量训练两层DoH恶意隧道检测系统；步骤2、从数据集中选择背景数据集和待解释的样本；步骤3、使用DeepRC-SHAP解释算法对检测模型的输出结果进行解释，计算特征贡献值；步骤4、根据特征贡献值给出局部贡献和全局贡献。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川大学 一种基于DeepRC-SHAP的DoH恶意隧道检测模型解释算法
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