Explainable-by-Design Audio Deepfake Detection via Wiener-Hopf Linear Prediction
本文提出了一种基于Wiener-Hopf线性预测的可解释音频深度伪造检测框架。针对现有黑盒模型可解释性差、计算复杂度高的问题，作者设计了一个轻量级二维卷积神经网络（CNN），将Wiener-Hopf预测系数作为输入特征，实现了分类结果与声学
#explainable AI
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← 返回所有主题Poster: Towards Real-Time Intrusion Detection with Explainable AI-Based Detector.
本文提出了一种基于可解释人工智能的入侵检测系统（XAI-IDS），旨在解决传统基于规则的入侵检测系统效率低下、规则更新滞后以及纯AI驱动系统决策过程不透明、误报率高的问题。XAI-IDS通过集成可解释的深度学习模型，利用树正则化技术将复杂神