深度解析可解释AI如何破解软件工程“黑盒”难题

论文信息

信息类别	具体内容
论文原标题	基于可解释性人工智能的软件工程技术方法综述
主要作者	邢颖
研究机构	北京邮电大学人工智能学院（北京 100876）
DOI	10.11896/jsjkx.221100159
发表期刊/年份	Computer Science（计算机科学），2023年，第50卷第5期
APA引文格式	邢颖. (2023). 基于可解释性人工智能的软件工程技术方法综述. Computer Science, 50(5), 4-11.

一段话总结

邢颖团队的这篇综述聚焦“可解释性人工智能（XAI）与软件工程（SE）的结合”，首先阐述了XAI的起源（2004年提出概念，2016年DARPA推动项目）、核心定义（区分“可理解性”与“可解释性”，研究范围含IML）及评估方法（基于应用/人/功能的三类分类，指出客观评估稀缺的现状）；接着分析AI在SE中的应用基础（SE起源、AI提升SE自动化的案例）；随后重点拆解XAI在SE的四大典型场景——恶意软件检测（构建SBMDS系统处理3.9万+样本）、高风险组件检测（改进OSR算法提升准确性与可解释性）、软件负载调配（开发Gil/Gil+工具整合先验知识）、二进制代码相似性分析（建立BINKIT基准与TIKNIB工具）；最后提出四大未来方向（客观评估方法、统一标准、细分应用、安全考量），为XAI在SE的落地提供系统参考。

思维导图

研究背景

要理解这篇综述的价值，得先搞懂“软件工程为什么需要可解释AI”——这背后是AI技术落地的“信任危机”与软件工程的“实际痛点”双重驱动。

首先，AI技术虽在信息处理、决策上比传统方法强，但它像个“闭着眼睛开处方的医生”：输出结果无法保证100%准确，决策过程更是“黑盒”——你不知道它为什么判定这个软件组件有风险，也不知道它怎么得出“这个配置最优”的结论。这种“不可信”在普通领域或许影响不大，但在软件工程中却成了大问题：比如自动驾驶软件的故障预测、金融系统的恶意软件检测，一旦AI判断失误且无法解释，可能引发安全事故或经济损失。2016年DARPA启动XAI项目，正是为了破解这种“黑盒困境”，让AI决策变得可理解、可信任。

其次，AI在软件工程中的应用越来越广，但“老毛病”也越来越明显：一方面，它过度依赖历史数据——如果历史数据里没有“某类新型恶意软件”的信息，AI就无法识别；另一方面，决策不透明让开发人员不敢用——比如AI说“这个测试用例最可能失败”，但说不出理由，开发人员怎么敢放弃其他测试用例？

举个生动的例子：金山杀毒实验室的分析师每天要处理约7万个“灰名单”样本（既不能确定是良性，也不能确定是恶意的程序），靠人工分析根本忙不过来，急需AI自动分类。但传统AI分类后，只能给出“是/否恶意”的结果，分析师没法知道“AI凭什么判断它是恶意的”——如果AI误判了一个正常软件，后果不堪设想。这就是软件工程的真实痛点：既需要AI提高效率，又需要AI给出“理由”，可解释XAI恰好能填补这个空白。

简单来说，软件工程的“效率需求”遇上AI的“信任短板”，催生了对“可解释AI+SE”的研究需求，这篇综述正是在这样的背景下，系统梳理了当前的研究现状与解决方案。

创新点

这篇综述的独特价值，在于它不是简单罗列文献，而是从“问题-方案-价值”的逻辑链出发，给出了兼具系统性与实用性的分析，核心创新点有三个：

1. 首次系统聚焦SE中XAI的四大核心场景，且每个场景都给出“痛点-技术方案-数据验证”的完整闭环：不同于以往综述只谈XAI理论，这篇综述针对软件工程的“恶意软件检测、高风险组件检测、软件负载调配、二进制代码相似性分析”四大高频痛点，每个场景都匹配了具体的XAI技术（如SBMDS系统、改进OSR算法），还附上了样本量、准确率等数据（如恶意软件检测用3.9万+样本验证），让理论落地有了依据。

2. 明确指出XAI评估的“短板”，并为SE场景提供评估方法选择依据：以往研究要么忽略XAI评估，要么只提一种方法，这篇综述不仅梳理了“基于应用/人/功能”三类评估方法，还分析了每种方法在SE中的适配性——比如“基于人的评估”比“基于应用”成本低，比“基于功能”更贴合开发人员需求，适合SE的快速迭代场景，为后续研究提供了评估方向。

3. 破解二进制代码相似性分析的“两大难题”：基准不统一与解释性差：该领域此前没有通用基准，不同研究结果无法对比，且方法多为黑盒。综述中提到的BINKIT基准（含24万+二进制文件）是首个可复制、可扩展的BCSA基准，而TIKNIB工具通过“恢复类型信息”，不仅实现99%+准确率，还能解释“为什么这两段代码相似”，解决了领域长期存在的痛点。

研究方法和思路、实验方法

这篇综述采用“理论梳理-场景拆解-未来展望”的研究思路，具体步骤可拆分为四步，每个步骤都结合了文献调研与案例分析：

第一步：梳理XAI的理论基础（概念+评估）

• 方法：通过调研150+篇XAI相关文献（如DARPA项目报告、Yeung等的研究），明确XAI的定义（区分“可理解性”与“可解释性”）、起源（2004年Van等提出，2016年DARPA推动）及核心目标（保性能+提解释性）。
• 评估方法分析：整合文献[19]（Doshi-Velez等）与文献[20]（Vilone等）的分类框架，将评估方法分为“基于应用/人/功能”三类，并用数据说明现状（381篇文献仅5%评估）——此步骤无实验，侧重理论归纳。

第二步：分析AI在SE中的应用基础

• 方法：追溯SE的起源（19世纪80年代巴贝奇的机器），结合文献[23]（Marcos等）的SE生命周期理论，说明SE的核心问题（项目估算、故障定位等）；再通过谢涛团队、Feldt等的案例（如AI自动排序测试用例、修复bug），证明AI在SE中的价值——此步骤以案例分析为主，无定量实验。

第三步：拆解XAI在SE的四大典型场景（核心实验/方案部分）

每个场景都采用“痛点分析-文献调研-技术方案-数据验证”的流程，以两个关键场景为例：

场景1：恶意软件检测

• 痛点：传统签名方法易绕过，人工处理7万“灰名单”样本效率低。
• 方案：调研文献[47][48]的SBMDS系统，拆解为3步：
  1. 特征解析器：从39838个样本（8320良性+31518恶意）中提取963556个“可解释字符串”（反映攻击意图的API调用字符串）；
  2. 特征选择：筛选与恶意软件类型相关的字符串；
  3. SVM集成分类器：解决单一SVM在大规模数据上的性能问题，实现分类与类型预测。
• 验证：系统在可扩展性、泛化性上表现优异，能解释“为何判定该样本为恶意”（通过可解释字符串追溯攻击意图）。

场景2：二进制代码相似性分析

• 痛点：跨架构/编译器的代码差异大，基准不统一，复现难。
• 方案：调研文献[107]的方案，拆解为2步：
  1. 构建BINKIT基准：涵盖8个架构、9个编译器、5个优化级别，生成243128个二进制文件、36256322个函数（来自51个真实软件包），并提供自动化脚本扩展；
  2. 开发TIKNIB工具：通过“恢复编译丢失的类型信息”，计算代码特征的相对差异，实现相似性分析。
• 验证：TIKNIB准确率达99%+，且能解释“相似性依据”，BINKIT解决了基准不统一问题。

第四步：展望未来方向

• 方法：结合前三步的分析，找出当前研究的空白（如客观评估少、无统一标准、安全风险未解决），提出四大未来方向——此步骤为理论推导，基于现有研究痛点归纳。

主要成果和贡献

这篇综述的成果可分为“理论成果”“应用成果”“数据成果”三类，每类都为软件工程与XAI领域带来了实实在在的价值：

成果类别	具体内容	核心价值（大白话总结）
理论成果	1. 系统梳理XAI的定义、发展脉络，明确“可理解性”与“可解释性”的区分； 2. 归纳XAI的三类评估方法，分析各方法在SE中的适配性； 3. 提出SE与XAI结合的四大未来方向。	1. 让新手能快速搞懂“XAI是什么”“怎么评估XAI”； 2. 给研究人员指了路：知道未来该往哪个方向突破（如做客观评估方法）。
应用成果	1. 恶意软件检测：SBMDS系统实现自动化分类与解释，处理3.9万+样本； 2. 高风险组件检测：改进OSR算法，精准定位高故障组件； 3. 软件负载调配：Gil/Gil+工具整合先验知识，性能媲美黑盒ML； 4. 二进制代码相似性分析：TIKNIB工具准确率99%+，解决跨架构分析难题。	1. 开发人员有了可用的工具：比如用SBMDS自动分析“灰名单”，不用再人工熬夜； 2. 降低了XAI在SE中的落地门槛——给出现成的技术方案，不用从零研发。
数据成果	1. 恶意软件检测：39838个样本集（含4类恶意软件），提取963556个可解释字符串； 2. 二进制代码分析：BINKIT基准（24万+二进制文件，3600万+函数）。	1. 为后续研究提供了数据集：不用再自己找数据、标数据，节省时间； 2. BINKIT解决了“各研究结果无法对比”的问题，让领域能良性竞争。

开源信息：论文中未提及代码或数据集的公开地址，仅描述了数据内容与工具原理，推测目前暂未开源。

关键问题

问题1：可解释AI（XAI）到底能解决软件工程中AI的什么核心问题？

答：主要解决AI的“信任危机”——软件工程中的AI（如恶意软件检测AI、故障预测AI）虽能提高效率，但存在两个致命问题：一是“决策不透明”（不知道AI为什么这么判断），二是“无法追溯错误”（错了也不知道错在哪）。XAI通过提供“决策理由”（如用可解释字符串说明“该样本是恶意软件的依据”），让开发人员能理解、验证AI的判断，从而敢用、能用AI工具。

问题2：XAI在软件工程的四大场景中，哪个场景的解决方案最有落地价值？为什么？

答：二进制代码相似性分析的解决方案（BINKIT基准+TIKNIB工具）最有落地价值。因为此前该领域长期存在“两大死结”：一是没有通用基准，不同研究的结果没法对比，导致技术难进步；二是跨架构分析难（比如ARM架构的代码和x86架构的代码，AI没法判断相似性）。BINKIT基准解决了第一个死结，TIKNIB工具解决了第二个死结，且准确率达99%+，直接能用于漏洞检测、抄袭判断等实际工作，落地性极强。

问题3：当前XAI在软件工程中的评估方法，为什么“客观评估”这么少？未来该怎么改进？

答：客观评估少主要有两个原因：一是“可解释性”本身有很多概念性特性（如“用户对解释的满意度”），没法用数字量化；二是缺乏可靠的量化指标——比如不知道用“解释的长度”还是“解释的准确率”来衡量可解释性。未来改进方向有两个：一是针对SE的具体场景设计专属指标（如“恶意软件检测中，解释能帮助分析师修正错误的比例”）；二是结合主观评估与客观指标，比如用“用户满意度”校准量化指标，让客观评估更贴合实际需求。

问题4：这篇综述指出的未来方向中，哪个方向对工业界最重要？为什么？

答：“软件工程中XAI的客观评估方法”对工业界最重要。因为工业界用AI工具讲究“高效、可验证”——主观评估（如组织专家评审）成本高、周期长，不适合快速迭代的软件开发流程。如果有了客观评估方法（比如用自动化指标判断XAI工具的解释质量），企业能快速筛选出好用的XAI工具，不用再花大量时间做人工测试，从而加速XAI在工业界的落地。

总结

邢颖团队的这篇综述是“可解释AI与软件工程结合”领域的重要参考资料，它没有停留在理论层面，而是从“问题-方案-未来”形成了完整的逻辑闭环：首先清晰阐述了XAI的理论基础（定义、评估），为读者搭建了知识框架；接着聚焦软件工程的四大核心痛点，给出了有数据支撑的XAI解决方案，让理论落地有了路径；最后指出当前研究的空白，为后续研究指明了方向。

对于开发人员来说，这篇综述提供了可直接参考的工具思路（如SBMDS、Gil+），能帮助解决实际工作中的效率问题；对于研究人员来说，它梳理了领域现状，明确了客观评估、统一标准等亟待突破的方向；对于整个领域来说，它推动了“可解释AI+SE”的规范化，为技术良性发展奠定了基础。

当然，综述也有局限性——未涉及XAI在SE其他场景（如代码生成、智能运维）的应用，且部分方案（如Gil+工具）缺乏工业界大规模验证的数据。但总体而言，这篇综述是连接XAI理论与软件工程实践的桥梁，对领域发展有重要的推动作用。