基于模型解释的PE文件对抗性恶意代码检测

深度学习已经逐渐应用于恶意代码检测并取得了不错的效果.然而,最近的研究表明:深度学习模型自身存在不安全因素,容易遭受对抗样本攻击.在不改变恶意代码原有功能的前提下,攻击者通过对恶意代码做少量修改,可以误导恶意代码检测器做出错误的决策,造成恶意代码的漏报.为防御对抗样本攻击,已有的研究工作中最常用的方法是对抗训练.然而对抗训练方法需要生成大量对抗样本加入训练集中重新训练模型,效率较低,并且防御效果受限于训练中所使用的对抗样本生成方法.为此,提出一种PE文件格式恶意代码对抗样本检测方法,针对在程序功能无关区域添加修改的一类对抗样本攻击,利用模型解释技术提取端到端恶意代码检测模型的决策依据作为特征,进而通过异常检测方法准确识别对抗样本.该方法作为恶意代码检测模型的附加模块,不需要对原有模型做修改,相较于对抗训练等其他防御方法效率更高,且具有更强的泛化能力,能够防御多种对抗样本攻击.在真实的恶意代码数据集上进行了实验,实验结果表明,该方法能够有效防御针对端到端PE文件恶意代码检测模型的对抗样本攻击.

基于机器学习方法的路面平整度预测及模型解释研究

该研究从预测精度、计算效率、模型解释可信度3个方面对比分析了支持向量机(SVM)、随机森林(RF)、梯度提升树(GBR)及神经网络(NN)模型用于国际平整度指数(IRI)预测建模的效果,并基于加性Shapley值解释(SHAP)方法,通过相对重要性及其变异系数评价了模型解释结果的可信度。研究结果表明,梯度提升树模型的综合性能最优,基于决策树和提升算法的机器学习模型更适用于结果解释性研究;虽然神经网络模型具有最高的预测精度,但其损失函数的非凸性使得模型解释结果不可靠;特征重要性结果表明沥青路面平整度的变化由环境因素主导,其中降水的影响最为显著,其次为低温指标。

电子从不同晶向Si隧穿快速热氮化SiO_2膜的电流增强及模型解释

用卤素钨灯作辐射热源快速热氮化 (RTN) 10 nm Si O2 膜 ,制备了〈10 0〉和〈111〉晶向 Si衬底上的 Si- Si Ox Ny-Al电容结构 .研究了电子从〈10 0〉和〈111〉不同晶向 N型硅积累层到 RTN后 Si O2 膜 (或原始 Si O2 膜 )的漏电流和高场 F- N隧穿电流 .研究结果表明 :经 RTN Si O2 膜比原始 Si O2 膜从低场到隧穿电场范围都明显地看到电导增强现象 .比较 RTN后两种不同晶向样品 ,低场漏电流没有多大的差别而在高场从〈10 0〉晶向比从〈111〉晶向 Si隧穿Si Ox Ny 膜的 F- N电流却明显增加 。

合金钢中残余奥氏体与回火温度关系曲线的模型解释

本文通过对新热模钢45Cr2NiMOVSi的500×500mm大模块心部组织中残余奥氏体研究,得出残余奥氏体和回火温度的马鞍状关系曲线,并运用残余奥氏体中的碳含量和回火温度这两个因素的综合作用对此曲线加以模型解释。

实际利率与经济增长:发达国家和发展中国家的差异性分析及其模型解释

实际利率是影响经济增长的一个重要因素,各个国家的经济实践即证明了这一点。但从实证分析的结果来看发展中国家的实际利率与经济增长呈正向变动关系,而发达国家的实际利率与经济增长则反向变动。哈罗德—多马模型可以对此加以解释。

体育社会科学研究中的课题设计、资料分析和模型解释

本文拟就体育社会科学研究中的课题设计──资料分析──模型解释这三个基本环节及其构成的“思维流”作一考察和分析，以深入我们对体育科学方法的研究。

“电池押金”问题的法律属性及其模型解释探讨

近年来,环境污染问题越来越受到人们的关注。我国虽已颁布实施《环境法》,但环境押金制度尚未实施。本文就环境押金制度的一个具体方面——电池押金制度进行了详细的探讨,得出结论:电池押金制度是合理的。因此,环境押金制度与我国现行的法律体系是不相抵触的。它不但可以有效地保护环境,而且能够更好地推进我国法律架构的完善。

社会科学研究中的课题设计、资料分析和模型解释

社会科学研究并不是一个神秘的王国,在它之中,同样存在着可供认识,可供操作的基本方法。从总体上看,课题设计——资料分析——模型解释是社会科学研究的三个基本环节,它们构成了一个有序的认识操作过程。本文拟就社会科学研究中的课题设计,资料分析和模型解释这三个基本环节及其构成的“思维流”作一考察和分析,以深化我们对社会科学方法的研究。

光电效应与康普顿效应的经典力学模型解释

通过构建经典物理模型的方式,分别阐释光电效应和康普顿效应的物理情景及其光子与电子相互作用系统的能量、动量关系,以使对光电效应和康普顿效应的理解经典而直观、形象而清晰、实质而深刻。并强调,物理模型这种物理思想和方法在物理学研究教育中的重要性。

基于可解释机器学习模型的南宁市野火灾害易发性研究

野火易发性评价对野火灾害的前期预防以及灾害管理决策的制定至关重要。目前野火易发性的研究主要集中于提高模型的预测精度,而往往忽略对模型的内部决策机制进行解释分析。为此,构建了一种基于可解释机器学习的野火易发性模型,并详细分析了各因子对野火易发性预测结果的影响。以南宁市历史野火样本为基础,综合考虑样本的空间分布特征,选取高程、归一化植被指数(normalized difference vegetation index, NDVI)、年均降雨和平均气温等18项评价因子,利用分类和回归树(calssification and regression tree, CART)、随机森林(random forest, RF)、轻量的梯度提升机(light gradient boosting machine, LGBM)和极致梯度提升(extreme gradient boosting, XGBoost)4种机器学习模型构建野火易发性预测模型。基于性能最优的易发性模型,运用沙普利加和解释(shapley additive explanations, SHAP)方法完成特征全局性解释、依赖性分析和典型样本的局部性分析。结果表明:XGBoost较其他模型拥有更优的预测性能,其极高易发区位于南宁市西北部、东部及南部,占全域面积的39.113%;野火灾害易发性主要受NDVI、年均降雨、土壤类型等9项因子的影响;对典型历史野火样本的局部性解释结果可为南宁市指定区域的野火灾害的治理提供针对性参考和指导。

基于机器学习与SHAP的全髋关节置换术患者下肢深静脉血栓可解释性预测模型构建研究

目的本研究旨在构建预测全髋关节置换术(THA)患者下肢深静脉血栓(DVT)风险的机器学习模型,并利用shapley additive explanations(SHAP)方法分析影响DVT风险的关键因素。方法回顾性分析2017年1月1日至2022年7月31日在温州市某医院接受THA患者的数据,按4∶1随机分为训练集和测试集。采用递归特征消除法及5折交叉验证选取最佳特征;运用6种机器学习算法开发预测模型,并用多种指标评估性能;SHAP方法用于对最优模型进行可解释性分析。结果共416例THA患者纳入最终研究,其中训练集患者333例,测试集患者83例。XGBoost模型在测试集上表现最佳,其敏感度为0.817,特异度为0.783,F1分数为0.860,ROC-AUC为0.800,Brier评分为0.106。SHAP摘要图显示,影响THA术后DVT发生的前5位最重要因素依次为年龄、胆固醇、术后卧床时间、纤维蛋白原、术前血浆D-二聚体浓度。SHAP值的特征依赖图显示,年龄、胆固醇、术后卧床时间以及纤维蛋白原对THA患者DVT的影响均呈现出复杂的非线性关系,其中年龄、术后卧床时间和纤维蛋白原与DVT风险之间表现为倒“U”型关联,而胆固醇呈正相关。单样本特征影响SHAP从个体角度解释了各预测因素对其发生DVT的影响。结论本研究开发了高效可解释的预测THA患者DVT风险的机器学习模型,有助于临床识别高风险患者并给予个性化干预。

基于综合对抗解释结构模型的煤矿透水事故致因分析

为了更加科学高效地对煤矿透水事故致因进行辨识和分类管理,以2021年丰源煤矿“4·10”重大透水事故为例,运用24Model法对事故致因进行分类提取,采用综合对抗解释结构模型(简称TAISM),对致因进行层级结构划分和因果关系分析。通过计算得到了该起事故致因的1组7层对抗型有向拓扑层级图。研究结果表明:监督机构监督检查不力、当地政府安全发展意识不强是造成此次事故发生的最根本原因。此外,在事故致因层级图中出现了2个回路,而同一个回路中的不同事故致因存在较强的关联性,应对其进行一体化控制,最大限度减少煤矿安全事故的发生。为今后煤矿事故致因分析提供了新的思路。

面向知识图谱链接预测任务的解释子图生成模型

近年来图神经网络(GNN)发展迅速,相关模型在知识图谱链接预测任务上的性能显著提升。为解释性能提升的原因,研究人员需要提取GNN学习到的子图模式。然而现有GNN解释器在知识图谱这类典型多关系(multi-relation)图数据场景下的解释准确性尚未被验证,且相关工具尚未实现,导致解释子图提取困难。针对该问题,提出一种将多关系的知识图谱转换为单关系(uni-relational)图的知识图谱链接预测模型,该模型通过将知识图谱中的实体组合为新的节点,并将关系作为新节点的特征,生成只有单一关系的新图,并在新图上训练去噪自编码器使其获得链接预测能力,最后使用GNN解释器生成子图解释。在三个基准数据集上的实验表明,与不进行转换的GraIL相比,基于单关系转换的链接预测模型的相对AUC指标提升显著。最后,该模型选取FB15K-237数据集进行解释子图提取实验,验证了模型在直接提取链接预测解释方面的有效性。

基于CatBoost-SHAP模型的滑坡易发性建模及可解释性

文章致力于深入探索滑坡易发性建模中集成学习模型的不确定性和可解释性。以浙江省东部沿海山区为研究对象,利用谷歌历史影像与Sentinel-2A影像,记录了2016年超级台风“鲇鱼”触发的552起浅层滑坡事件。研究首先对连续型因子进行了不分级、等间距法和自然断点法的工况设计,进一步划分为4,6,8,12,16,20级。随后,引入了类别增强提升树模型(CatBoost)以评估不同工况下的滑坡易发性值,再结合受试者曲线与沙普利加性解释法分析,对建模过程中的不确定性和可解释性进行了深入研究,目的在于确定最优建模策略。结果表明:(1)在CatBoost模型计算中,河流距离成为最关键的影响因子,其次是与地质条件、人类活动相关的因子;(2)不分级工况下,模型能够获得最高的AUC值,达到0.866;(3)相较于等间距法,自然断点法的划分策略展现出更佳的泛化能力,且模型预测性能随着分级数量的增加而增加;(4)沙普利加性解释法模型揭示了主要影响因子道路距离、河流距离、DEM和坡向对台风诱发滑坡的控制机制。研究成果能够加深对滑坡易发性的理解,提高滑坡预测的准确性和可靠性,为相关地区的防灾减灾工作提供科学依据。

基于解释结构模型的海绵城市建设风险因素分析

为加强风险管理者对海绵城市建设风险的理解和管控,运用扎根理论方法对文献资料分析归纳总结,进行风险识别,构建关键风险因素清单和风险因素作用关系。结果表明,风险因素可分为威胁性风险和脆弱性风险,并通过复杂的多因素作用方式导致风险事件发生。在风险因素关系基础上,运用解释结构模型(interpretative structural model,ISM)和交叉影响矩阵相乘法(matrices impacts croises-multiplication appliance classment,MICMAC)构建海绵城市建设风险因素层次结构关系、驱动力和依赖度值。海绵城市建设风险因素可划分为L_(1)和L_(2)两个层级,社会、技术、资金和管理位于L_(1)层,是导致海绵城市建设风险直接因素,具有高依赖性,而经济、法规政策和自然位于L_(2)层,是导致海绵城市建设间接因素,具有高驱动力。

基于解释结构模型的智慧图书馆建设要素关系结构研究

智慧图书馆的建设包括多方面要素,不同要素之间可能存在互相影响的关系,厘清要素之间的关系结构,有利于为智慧图书馆建设实践提供有效的建议与对策。采用文献扎根法对智慧图书馆建设的相关文献进行了梳理分析,提取出智慧图书馆的建设要素,并通过解释结构模型(ISM)对智慧图书馆建设要素进行层级关系分析,指出智慧图书馆建设的顶层要素包括智慧推荐服务平台、信息共享中心、智慧移动服务系统,重要要素为智能信息分析系统和智慧空间,枢纽要素为智慧检索平台、智慧咨询系统、虚实馆舍及信息资源智能管理,一般要素为数据管理系统、虚拟馆藏、自动环境监测、文献自助存取,底层要素为图书馆员和智能设备。

基于解释结构模型的微博用户中辍行为影响因素研究

[目的/意义]探究微博用户中辍行为影响因素,构建微博用户中辍行为影响因素解释结构模型,对持续激发微博用户活跃度,促进社交媒体可持续发展具有重要的理论和实践意义。[方法/过程]采用扎根理论对微博用户进行深度访谈,并对原始资料进行三级编码提炼出微博用户中辍行为影响因素,通过解释结构模型对影响因素进行层次结构划分,并分析影响因素间的内在联系及其作用机理。[结果/结论]微博用户中辍行为的影响因素主要包括底层、中层和表层三个层面共16项因素,其中网络环境、社会环境和用户性格特点3项底层因素是中辍行为产生的最根本因素,感知成本、社交过载、信息质量等11项表层因素对中辍行为有最直接的影响作用,信息过载和功能过载是中间的联系因素。

基于解释结构模型(ISM)的大学生在线自学能力提升策略研究——以数学与应用数学专业为例

随着我国一流课程“双万”计划的实施,混合式教学模式逐渐成为各大高校教育的“新常态”。在信息化与智能化的教学背景下,如何保障大学生线上自学的效果,有效提升大学生线上自学能力是高校教师面临的重要实践问题。文章以数学与应用数学专业为例,依托本专业国家级线上一流课程的教学实践数据,使用文献分析法、调查问卷法和访谈法,把描述性统计分析和解释结构模型相结合,分析大学生自学能力现状,确定影响自学效果的主要因素,从大学生、授课教师、学校三个方面提出针对性的建议,以促进大学生自学能力的发展,为相关的研究提供数学模型和实践参考。

基于解释结构模型的无线基站绿色通信影响因素分析

根据通信行业绿色发展要求,无线基站需要实现全生命周期绿色通信。文章介绍了绿色通信的概念以及研究现状。接着具体分析了全生命周期各阶段的绿色要求,得出影响绿色通信实现的12个因素。然后借助解释结构模型对影响因素进行建模,并分析因素之间的相互作用。最后提出无线基站实现绿色通信的关键策略和措施,以推进绿色通信的发展。

基于决策实验室分析法与解释结构模型的职业本科课程体系构建研究

文章以职业本科教育课程体系构建原则为研究对象,通过文献查阅、走访调查的方式,在总结形成职业本科教育课程体系影响因素的基础上,构建基于决策实验室分析法与解释结构模型的职业本科课程体系的因素模型,直观展示职业本科教育课程体系的关键影响因素和结构,分析各影响因素间的逻辑关系,并提出将职业性和“高等性”融入职业本科教育课程体系的目标;坚持“德技并修,理实并重”的原则,深化“产教融合,工学结合”的模式,强化“学科交叉,双元并推”的特色;立足于职业本科教育人才培养目标和教育知识观;树立“以学生为中心”的理念,强化课程的衔接和融通;构建合理的评价体系等5个方面的建议,以期为职业本科教育课程体系构建提供一定的理论参考。