이 연구는 IoT 침입 탐지에서 흔히 무시되는 '설명 생성 비용'을 정면으로 다루며, 예측 정확도뿐 아니라 설명 비용·안정성·선택적 설명까지 함께 평가했다. CICIoT2023 데이터셋을 39개 특성 해시 기반으로 정제해 로지스틱 회귀, 결정트리, 랜덤포레스트, XGBoost를 비교한 결과 XGBoost가 전반적 예측 성능에서 가장 우수했고 랜덤포레스트는 오탐률이 가장 낮았다. 그러나 5,000개 샘플에서 TreeSHAP 설명 생성에 랜덤포레스트는 700.759초, XGBoost는 1.471초가 소요돼 비용 차이가 극심했다. 균형 테스트셋에서 약 90% 커버리지의 선택적 설명은 28~32%의 연산 절감을, 95% 커버리지는 15~23% 절감을 가능케 했으나, 공격이 많은 실제 환경에서는 절감 폭이 훨씬 작았다.

• •XGBoost가 예측 성능 최상, 랜덤포레스트는 오탐률 최저
• •5,000개 샘플 TreeSHAP 설명 생성 시간: 랜덤포레스트 700.759초 vs XGBoost 1.471초
• •선택적 설명으로 90% 커버리지 시 28~32%, 95% 시 15~23% 연산 절감
• •공격 비중이 높은 실제 환경에서는 연산 절감 효과가 크게 줄어듦