數位金融詐欺手法多變，傳統仰賴歷史資料的黑箱 AI 詐欺偵測模型，已難以應對，且潛藏資安與合規風險。本文將探討如何運用「可解釋性 AI」（Explainable AI，XAI）技術，結合即時監控，建立透明的詐欺偵測與預防機制。透過 XAI，資安長與資安團隊可解構 AI 模型決策過程，精準識別風險，降低誤報，強化安全事件應變能力。
編譯／Nica
傳統 AI 詐欺偵測系統缺乏透明度，無法有效因應快速演變的手法，更可能成為資安的潛在漏洞。「信用卡詐欺」盜取資訊、取得帳戶變更密碼移轉帳戶餘額的「帳戶接管」、虛擬身份證號碼組合真實地址開設銀行帳戶、製造良好信用記錄再大額透支的「合成詐欺」，及小額頻繁交易躲避檢測的「交易詐欺」，是金融機構的主要威脅。過去對新型態詐欺的遲緩反應，導致資安團隊難以快速精準識別威脅，還引發合規性問題。為此，任職於美國金融控股公司 Capital One 的資深軟體工程師 Swapnil Patil，於 DevOps 技術社群網站 DZone 提出 DeepSeek AI 結合 XAI 的作法，結合即時監控，擺脫傳統詐欺偵測的困境，提升資安防禦的有效性。
本文將介紹 SHAP（SHapley Additive exPlanations）與 LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）在詐欺偵測的應用，結合 Streamlit 和 Tableau 監控，協助資安團隊持續最佳化防禦策略。
SHAP 是什麼？
SHAP（SHapley Additive exPlanations） 是一種解釋機器學習模型預測結果的方法。它可以幫助我們理解模型是根據哪些特徵做出某一個預測的，並且每個特徵對預測結果的貢獻是多少。SHAP的核心理論基礎來自「夏普利值」（Shapley value），這是一種源自合作博弈論的分配方法，用來分配各參與者對最終結果的貢獻。套用在機器學習中，就是計算每個特徵在預測過程中的貢獻度。LIME 是什麼？
LIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations） 是一種用來解釋機器學習模型預測結果的技術。LIME 強調「局部解釋」和「模型無關性」，意思是它可以針對單一預測結果做解釋，而且可以應用於任何類型的黑箱模型（不管你原本用的是什麼演算法）。解讀詐欺
可解釋性技術應用範圍極廣，可協助理解醫療機構模型如何預測藥物反應，也可解釋預測結果，檢查資安模型是否對某些特徵過度敏感（如對新 IP 過度警惕）。此外，還能用於詐欺偵測。
在 XAI 領域，有多種工具可協助解釋機器學習模型的行為。例如透過「特徵重要性」（Feature Importance）確定主要影響因素，再利用 SHAP 或 LIME 深入解釋特定案例。解釋機器學習模型的 Feature Importance，特別適合需要全局洞察的情境，還具有最佳化模型功能，刪除無效或弱相關的特徵。Swapnil Patil 使用的 SHAP 和 LIME 是解釋機器學習模型的關鍵技術，可提升模型透明度和信任度，亦為本文探討核心。
▪開源彈性 vs. 商用便利
無論選擇開放源碼客製化，或是 Azure、Google Cloud 與 AWS 等商用平台的整合便利性，都能輕鬆應用 SHAP 與 LIME。就前者而言，LIME 能對基於 TensorFlow/Keras、PyTorch 和 XGBoost 等多種機器學習模型，提供局部解釋；SHAP 則可針對樹模型與深度學習模型，提供特徵重要性分析工具。
商用軟體環境方面，Azure Machine Learning、Google Cloud AI Platform 與 AWS SageMaker 等大型雲端平台，皆整合 LIME 或 SHAP 提供解釋功能。這些平台能協助理解模型的全局與局部決策，並內建合規性工具滿足監管要求。
▪LIME/SHAP 語言與框架工具
選擇支援 SHAP 與 LIME 語言與框架時，需考量產業特性。Python 有開放源碼的彈性，但需加強安全性；商用軟體 MATLAB 穩定且提供合規工具，適用受監管產業；REST API 屬於設計架構，跨平台整合極佳，適合跨部門協作，同樣需確保安全性；自由軟體 R 語言擅長資料分析與視覺化，適用於產生報告。資安長權衡工具時除了合規、技術與成本，還需考量現有系統整合和擴展性，有時混合使用這些工具可能是最佳策略。
▪SHAP 全局解釋 vs LIME 個別交易
在銀行詐欺檢測場景中，SHAP 分析整個資料集中哪些特徵對模型輸出的貢獻最大。例如：交易金額佔主要影響，因為過高金額常與詐欺行為相關。交易地點次要，但特定國家可能風險較高。AWS SageMaker Explain 服務也使用相同的 SHAP 概念提供模型解釋、進行分組、識別詐欺模式，理解不斷演變的詐欺策略。
LIME 擅長詐欺預測的局部解釋。假設檢測信用卡交易是否存在詐欺的機器學習模型，用 LIME 解釋何以判斷某筆交易為「詐欺」。模型輸出為：交易金額大於 4000、交易地點為國外且交易歷史軌跡小於 2。模型判斷這筆交易為詐欺是由於「高額」、「外國」且「帳戶活動少」。這對於處理誤報、理解模型為何將某筆看似正常的交易標記為詐欺，以及證明合規性都有所幫助。
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SHAP 與 LIME 都屬於模型不可知性（Model-agnostic），這意味著，無論底層使用的機器學習模型是何種演算法（線性迴歸、決策樹、深度學習等），CISO 都能夠使用相同解釋工具理解和驗證模型的決策過程。在高度監管產業，資安長需要確保防禦系統的決策過程能夠被解釋和驗證。模型不可知性讓 CISO 使用標準化解釋工具，清晰呈現模型的決策依據。
可解釋與即時監控完美結合
今日，即時詐欺監控已成為資安防禦的關鍵環節。GenAI 搭配 XAI 技術，提升可解釋性，搭配即時監控更能馬上掌握當前詐欺動態，迅速調整防禦策略。透過 Streamlit 和 Tableau 提供的強大視覺化工具，資安團隊能夠當下解讀 AI 模型的決策過程，精準識別潛在威脅，並根據實際情況調整和最佳化防禦系統的效能。這不僅是歷史資料的分析，更是對『正在發生』的威脅快速因應，確保資安防禦體系第一時間應變，提升整體防禦態勢。
▪儀表板掌握現況
快速將資料分析轉換成網頁的 Streamlit 為開放源碼，主要使用 Python 開發。在詐欺檢測場景中，利用 Streamlit 建立的儀表板，可供安全分析師等非技術相關人員輕鬆與 AI 模型的解釋互動。例如在 Streamlit 儀表板上傳銀行交易資料，顯示標記為詐欺的交易，整合 SHAP 的輸出，呈現哪些交易特徵影響詐欺預測。
決策依據透明化、可直觀理解模型判斷關鍵，便容易提供可採取行動的具體見解，由安全分析師驗證模型判斷、調查可疑交易、調整策略。另一套儀表板工具 Tableau 的直觀介面和拖曳式功能，讓非技術背景的業務人員也能輕鬆製作互動式儀表板和報表 。
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Streamlit 賦予高度的客製化能力，資安人員可根據特定威脅和資安需求，調整儀表板。而這也意味著需要具備技術能力並承擔額外的安全審核責任。相較之下，商業軟體 Tableau 提供專業的資料視覺化報告，能滿足企業級的資安需求。授權成本較高，但內建的合規性工具和技術支援，可能較吸引受監管產業。
▪融合多重技術的未來
企業未來資安防禦，應轉型為主動預警與攔截。生成式 AI 結合可解釋性 AI 與監控的策略，結合「即時資料流處理」，識別大額交易來自高風險地區且時間異常（如深夜），可當下生成警報暫停交易，又或者利用「圖神經網路」分析交易間的關係，發現多筆交易共享可疑 IP 位址，有望定位詐欺組織。針對新型行為模式進行動態調整的「自適應學習」，可由最新詐欺模式自動學習，輔以「強化學習」調整模型，增強預測能力。從被動防禦轉向主動預測，可為企業建立動態適應的資安堡壘。
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