Katharina Dietz erh?lt den Best Student Paper Award
Wir freuen uns, mitteilen zu k?nnen, dass Katharina Dietz den Best Student Paper Award auf der 21st International Conference on Network and Service Management (CNSM 2025) erhalten hat, die vom 27. Oktober bis 31. Oktober 2025 in Bologna, Italien, stattfand. Katharina pr?sentierte unser Paper ?Irreconcible Differences? Investigating Consensus of Post-hoc XAI for ML-NIDS via Decomposition”, eine Zusammenarbeit zwischen Forschenden der Universit?t Würzburg und unserem Lehrstuhl. In dieser Arbeit untersuchen wir, wie sich Merkmalskorrelationen auf die Konsistenz von Erkl?rungen in der erkl?rbaren künstlichen Intelligenz (XAI) für maschinell lernbasierte Netzwerk-Intrusion-Detection-Systeme (ML-NIDS) auswirken. Wir konzentrieren uns auf Post-hoc-XAI-Methoden, die aufgrund korrelierter Merkmale oft widersprüchliche Erkl?rungen liefern, und untersuchen, ob die Dekorrelation von Merkmalen durch Zerlegungstechniken die ?bereinstimmung zwischen ihnen verbessern kann.? Paper: Katharina Dietz, Johannes Schleicher, Stefan Geissler, Michael Seufert, Tobias Ho?feld. "Irreconcible Differences? Investigating Consensus of Post-hoc XAI for ML-NIDS via Decomposition." 21st International Conference on Network and Service Management (CNSM), Oktober 27-Oktober 31, 2025, Bologna, Italien. Link zum Paper: In Kürze verfügbar
Insgesamt stellen wir fest, dass die Dekorrelation von Merkmalen den Konsens zwischen XAI-Methoden erheblich verbessern kann, ihre Wirksamkeit jedoch stark vom Modell, der Vorverarbeitung und den Eigenschaften des Datensatzes abh?ngt. Sparse PCA kann eine gewisse Interpretierbarkeit wiederherstellen, allerdings variieren die Ergebnisse je nach dem Grad der erzwungenen Sparsity.