HXAI：分布式能源系统中的分层隐私保护可解释AI
原文标题：HXAI: Hierarchical Privacy-Preserving Explainable AI in Distributed Energy Systems
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研究提出HXAI框架，在保护隐私的同时为电网级需求管理提供可解释分析。该框架包含本地模型（在安全环境中生成细粒度解释）和区域模型（聚合解释支持电网分析，并通过灵活隐私预算管理强制执行隐私）。实验表明，在差分隐私下保持解释的语义结构而非最小化数值误差，是实现可解释性的关键。
- 问题
- 电网需求管理需要细粒度用电洞察，但传统可解释AI会泄露家庭隐私。
- 方法
- 分层框架HXAI：本地模型在安全环境生成细粒度解释，区域模型聚合解释并灵活管理隐私预算。
- 结果
- 未给出量化结果
- 影响
- 说明差分隐私下保住解释的语义结构比压低数值误差更关键，为隐私敏感场景的XAI提供思路。
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