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Distributed Computing and Artificial Intelligence, Special Sessions I, 21st International Conference (eBook)

Artikelnummer: 978-3-031-76459-2
Einband: PDF
Verfügbarkeit: Download, sofort verfügbar (Link per E-Mail)
CHF 212.50
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Efficient Network Traffic Feature Sets for IoT Intrusion Detection.- Adversarial Evasion Attack Efficiency against Large Language Models.- ModSec-Learn: Boosting ModSecurity with Machine Learning.- SCoPE: Evaluating LLMs for Software Vulnerability Detection, etc.


accessibilitysupport@springernature.com

Efficient Network Traffic Feature Sets for IoT Intrusion Detection.- Adversarial Evasion Attack Efficiency against Large Language Models.- ModSec-Learn: Boosting ModSecurity with Machine Learning.- SCoPE: Evaluating LLMs for Software Vulnerability Detection, etc.


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VerlagSpringer International Publishing
EinbandPDF
Erscheinungsjahr2025
Seitenangabe431 S.
AusgabekennzeichenEnglisch
AbbildungenXVII, 431 p. 113 illus., 87 illus. in color.
Masse37'922 KB
PlattformPDF
ReiheLecture Notes in Networks and Systems; Intelligent Technologies and Robotics; Intelligent Technologies and Robotics ; Springer Nature Proceedings excluding Computer Science
AutorMehmood, Rashid (Hrsg.) / Hernández, Guillermo (Hrsg.) / Praça, Isabel (Hrsg.) / Wikarek, Jaroslaw (Hrsg.) / Loukanova, Roussanka (Hrsg.) / Monteiro Dos Reis, Arsénio (Hrsg.) / Skarmeta, Antonio (Hrsg.) / Lombardi, Eleonora (Hrsg.)

Alle Bände der Reihe "Lecture Notes in Networks and Systems; Intelligent Technologies and Robotics; Intelligent Technologies and Robotics (R0); Springer Nature Proceedings excluding Computer Science"

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