Comparative Analysis of Black-Box and White-Box Machine Learning Models in Phishing Detection
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内容提要
本研究探讨了钓鱼检测中模型可解释性,比较了黑箱与白箱模型的优缺点,并提出最佳应用方案。结果表明,白箱模型适合需要可解释性的场景,但两种模型在不同数据集中的表现仍需改进。
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关键要点
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本研究探讨了钓鱼检测中模型可解释性的问题。
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比较了黑箱模型与白箱模型的优缺点。
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提出了一种具有多种功能的最佳应用方案。
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研究发现白箱模型适合需要可解释性的场景。
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两种模型在不同数据集中的表现仍需改进。
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