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Titlebook: Machine Learning under Malware Attack; Raphael Labaca-Castro Book 2023 The Editor(s) (if applicable) and The Author(s), under exclusive li

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樓主: inroad
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發(fā)表于 2025-3-26 21:54:31 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 02:35:28 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 09:13:38 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 11:48:49 | 只看該作者
Stochastic MethodAs introduced in Part?II, FAME is built in a modular fashion to allow increased compatibility with further extensions.
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發(fā)表于 2025-3-27 15:35:11 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-27 21:03:16 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 00:44:22 | 只看該作者
Gradient OptimizationSince further domains, such as computer vision, highly consider white-box settings using, for example, gradient attacks, we also investigated these for malware classification.
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發(fā)表于 2025-3-28 04:02:14 | 只看該作者
Conclusions & OutlookIn this chapter, we conclude our work by providing a brief summary of our research and the main contributions presented. Next, we reflect on the lessons learned by connecting the dots and provide potential directions for future work.
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發(fā)表于 2025-3-28 08:27:43 | 只看該作者
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發(fā)表于 2025-3-28 13:27:05 | 只看該作者
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