説明可能なセキュリティレイヤー
説明可能なセキュリティレイヤー（ESL）は、セキュリティシステム（多くの場合、機械学習やAIを搭載したもの）に統合されるアーキテクチャコンポーネントであり、その保護上の決定に対して明確で人間が理解できる根拠を提供します。ESLは、ブラックボックスシステムのように単にイベントを「悪意のあるもの」としてフラグを立てるのではなく、なぜフラグが立てられたのかを説明し、寄与した要因と信頼度レベルを詳述します。
現代の高度に自動化されたセキュリティ環境では、不透明なAIモデルへの依存は重大な運用リスクを生み出します。セキュリティシステムが正当なビジネス取引をブロックしたり、新しい脅威を検出できなかったりする場合、説明の欠如はインシデント対応を妨げ、コンプライアンス監査（GDPRやSOC 2など）を複雑にし、ステークホルダーの信頼を損ないます。ESLは、自動化された防御と人間の監視との間のこのギャップを埋めます。
ESLは、事後的な（post-hoc）または本質的に解釈可能な技術を複雑なセキュリティモデルに適用することで機能します。異常が検出されると、このレイヤーは単に二値の警告を出力するだけではありません。SHAP（SHapley Additive exPlanations）やLIME（Local Interpretable Model-agnostic Explanations）などの技術を使用して、決定を特定のデータポイントに帰属させます。例えば、「アクセスが拒否されました。なぜなら、ログインが異常な地理的位置から発生したこと（重み：0.4）と、異常に高いリクエスト量（重み：0.3）が組み合わさっているためです。」と述べるかもしれません。
ESLは、いくつかのハイステークスなシナリオで極めて重要です。
ESLを導入する主な利点は、信頼性の向上、コンプライアンスの改善、および修復の迅速化です。実行可能なインサイトを提供することにより、セキュリティチームはアラートへの反応から、システムの動作の根本原因を理解することへと移行し、より正確なチューニングと偽陽性の減少につながります。
ESLの実装は簡単なことではありません。モデルの精度と解釈可能性の間にはトレードオフが存在することが多く、最も複雑で高性能なモデルは最も透明性が低い傾向があります。さらに、リアルタイムの脅威データに対応してスケーリングする堅牢な説明生成パイプラインを開発するには、多大なエンジニアリングの労力が必要です。
この概念は、モデルを欺くように設計された悪意のある入力に対する耐性を高めることに焦点を当てる「敵対的ロバスト性（Adversarial Robustness）」や、AIシステムのライフサイクルと信頼性を取り巻くポリシーを網羅する「モデルガバナンス（Model Governance）」と密接に関連しています。
