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ExpProof: Utilizing Zero-Knowledge Proofs for Explaining Confidential Models

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内容提要

本研究提出了一种新方法，利用零知识证明（ZKP）使可解释性算法LIME适应对抗性环境，评估其在神经网络和随机森林中的表现，以提升模型透明度并保护机密信息。

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标签

LIME models 可解释性 神经网络 随机森林 零知识证明
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