该论文针对美国关键基础设施领域日益增长的网络安全威胁，提出了一种基于可解释人工智能（XAI）的网络风险分析与模型可靠性评估框架。研究背景指出，随着能源、医疗、交通、金融和通信等关键基础设施广泛采用智能数字技术，其暴露于高级网络攻击（如DDoS、僵尸网络、勒索软件和APT）的风险显著增加，传统安全机制难以应对动态演变的攻击环境。为此，研究者利用公开的CICIDS2017数据集，构建了基于机器学习的入侵检测和风险预测模型。比较了XGBoost、随机森林（Random Forest）和决策树（Decision Tree）等分类器在恶意流量检测上的性能，并重点集成SHAP等XAI技术，以增强模型决策过程的透明度和可解释性。评估指标包括准确率、精确率、召回率、F1分数、ROC-AUC和误报率，旨在验证模型的可靠性和鲁棒性。该框架最终目标是为美国关键基础设施的智能治理提供决策支持，提升网络安全风险管理的可信度与自动化水平。