Secure machine learning against adversarial samples at test time

Standort
Deutsche Nationalbibliothek Frankfurt am Main
ISSN
2510-523X
Umfang
Online-Ressource
Sprache
Englisch
Anmerkungen
online resource.

Erschienen in
Secure machine learning against adversarial samples at test time ; volume:2022 ; number:1 ; day:12 ; month:1 ; year:2022 ; pages:1-15 ; date:12.2022
EURASIP journal on information security ; 2022, Heft 1 (12.1.2022), 1-15, 12.2022

Urheber
Lin, Jing
Njilla, Laurent L.
Xiong, Kaiqi
Beteiligte Personen und Organisationen
SpringerLink (Online service)

DOI
10.1186/s13635-021-00125-2
URN
urn:nbn:de:101:1-2022042620520812072513
Rechteinformation
Open Access; Der Zugriff auf das Objekt ist unbeschränkt möglich.
Letzte Aktualisierung
15.08.2025, 07:34 MESZ

Datenpartner

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Beteiligte

  • Lin, Jing
  • Njilla, Laurent L.
  • Xiong, Kaiqi
  • SpringerLink (Online service)

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