Ferenc Rudolf; Hegedűs Péter; Gyimesi Péter; Antal Gábor; Bán Dénes; Gyimóthy Tibor:
Challenging machine learning algorithms in predicting vulnerable javascript functions.
In:
7th IEEE/ACM International Workshop on Realizing Artificial Intelligence Synergies in Software Engineering, RAISE 2019.
Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., pp. 8-14.
(2019)
ISBN 9781728122724
![[thumbnail of FHG19-Challenging20Machine20Learning20Algorithms20in20Predicting20Vulnerable20JavaScript20Functions.pdf]](http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/style/images/fileicons/text.png) |
Szöveg
FHG19-Challenging20Machine20Learning20Algorithms20in20Predicting20Vulnerable20JavaScript20Functions.pdf - Megjelent verzió Zárt hozzáférés: Csak az archívum karbantartója Download (388kB) | Másolat kérése |
| Szerző azonosítók: |
|
||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Mű típusa: | Könyv része | ||||||
| Publikáció dátuma: | 2019 | ||||||
| Terjedelem: | 7 | ||||||
| Oldalak: | pp. 8-14 | ||||||
| ISBN: | 9781728122724 | ||||||
| Kiadó: | Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. | ||||||
| Kar/Egység: | Természettudományi és Informatikai Kar | ||||||
| Intézmény: | Szegedi Tudományegyetem (2000-) | ||||||
| Nyelv: | angol | ||||||
| MTMT rekordazonosító: | 30881323 | ||||||
| DOI azonosító: | https://doi.org/10.1109/RAISE.2019.00010 | ||||||
| Dátum: | 2019. Nov. 22. 12:34 | ||||||
| Utolsó módosítás: | 2019. Nov. 22. 12:34 | ||||||
| URI: | http://publicatio.bibl.u-szeged.hu/id/eprint/17461 |
| Hivatkozások száma a Web of Science® -ben: 23 | Idéző cikkek megtekintése a Web of Science® felületén |
Actions (login required)
 |
Tétel nézet |
Repozitóriumi letöltési statisztika
Repozitóriumi letöltési statisztika
