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Ergebnisse für “Human-centered”
Forschung

<h1>Erklärbares Deep-Learning-IDS erreicht 99 % Genauigkeit</h1> <p>Ein neues Intrusion Detection System (IDS) kombiniert Convolutional Neural Networks (CNN) und Long Short-Term Memory (LSTM) Netzwerke, um Netzwerkverkehr präzise zu klassifizieren und gleichzeitig die Entscheidungen des Modells verständlich zu machen. Durch die Integration von Explainable Artificial Intelligence (XAI) wird die Transparenz von Deep‑Learning‑Algorithmen deutlich erhöht.</p> <p>Die Leistung des Systems wurde anhand des etablie
arXiv – cs.AI
Forschung

<p>Neue Studie liefert Leitfaden für nutzerzentrierte XAI-Entwicklung</p> <p>Mit der zunehmenden Verbreitung von KI im Alltag wächst der Wunsch nach Systemen, die nicht nur leistungsfähig, sondern auch verständlich sind. Explainable AI (XAI) soll dabei helfen, Entscheidungen und Vorhersagen nachvollziehbar zu machen. Bisher konzentrieren sich die Evaluationsmethoden jedoch zu stark auf technische Aspekte und berücksichtigen die Bedürfnisse der Endnutzer nicht ausreichend.</p> <p>In dieser Arbeit werden 65 N
arXiv – cs.AI