Heute wurde unser Paper mit dem Titel „I Choose You: Evaluating the Impact of Feature Selection on XAI Consensus for ML-NIDS”, den unser Lehrstuhl in Zusammenarbeit mit Forschern der Universität Würzburg, der Technischen Universität Chemnitz und des Austrian Institute of Technology (AIT) verfasst hat, bei der 3. Auflage des International Workshop in Machine Learning in Networking (MaLeNe) präsentiert. Aktuelle Studien haben gezeigt, dass verschiedene Techniken der erklärbaren KI (XAI) zu inkonsistenten Erklärungen führen können, die möglicherweise durch korrelierte Merkmale verursacht werden. In dieser Arbeit untersuchen wir die Hypothese, dass Merkmalsauswahlmethoden den Grad des Konsenses zwischen verschiedenen XAI-Methoden beeinflussen können. Unsere Ergebnisse zeigen, dass die Merkmalsauswahl den Konsens manchmal verbessern, aber gelegentlich auch verringern kann, was ihre Bedeutung für die Verbesserung der Interpretierbarkeit und Konsistenz unterstreicht.

Paper: Katharina Dietz, Johannes Schleicher, Nikolas Wehner, Mehrdad Hajizadeh, Pedro Casas, Stefan Geisler, Michael Seufert, Tobias Hoßfeld. “I Choose You: Evaluating the Impact of Feature Selection on XAI Consensus for ML-NIDS”. 3^rd International Workshop in Machine Learning in Networking (MaLeNe), September 1, 2025, Illmenau, Deutschland.

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