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新AI框架通过可解释性提升钓鱼检测能力

研究人员开发了一个新的框架，使用DistilBERT（一种轻量级Transformer模型）来增强对复杂钓鱼邮件的检测能力。该框架采用了对抗性训练技术，以提高其对噪声和扰动的抵抗力，使其比标准模型更健壮。此外，它还集成了LIME、SHAP和Integrated Gradients等可解释AI（XAI）方法，以提供其决策过程的透明解释，旨在建立用户信任。