Integrity and Privacy in Adversarial Machine Learning
Integrity and Privacy in Adversarial Machine Learning
- 자료유형
- 학위논문파일 국외
- 최종처리일시
- 20220210093922
- ISBN
- 9798535516004
- DDC
- 004
- 서명/저자
- Integrity and Privacy in Adversarial Machine Learning
- 발행사항
- [Sl] : Northeastern University, 2021
- 발행사항
- Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2021
- 형태사항
- 175 p
- 주기사항
- Source: Dissertations Abstracts International, Volume: 83-03, Section: B.
- 주기사항
- Advisor: Nita-Rotaru, Cristina;Oprea, Alina.
- 학위논문주기
- Thesis (Ph.D.)--Northeastern University, 2021.
- 사용제한주기
- This item must not be sold to any third party vendors.
- 일반주제명
- Computer science
- 일반주제명
- Artificial intelligence
- 일반주제명
- Datasets
- 일반주제명
- Poisoning
- 일반주제명
- Privacy
- 일반주제명
- Neural networks
- 키워드
- Data poisoning
- 키워드
- Fairness
- 키워드
- Robustness
- 기타저자
- Northeastern University Computer Science
- 기본자료저록
- Dissertations Abstracts International. 83-03B.
- 기본자료저록
- Dissertation Abstract International
- 전자적 위치 및 접속
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