该研究提出了FINER框架，用于生成高保真度和高可理解性的风险检测分类器解释。通过从模型开发者、特征归因设计者和安全专家中获得解释，FINER框架采用解释引导的多任务学习策略提高保真度，并通过任务知识提高可理解性。FINER改善了风险检测的解释质量，并在恶意软件分析方面超过了最先进的工具。