Efficiently Stealing your Machine Learning Models

Typ des Eintrags:	Konferenzveröffentlichung
Erschienen:	2019
Autor(en):	Reith, Robert Nikolai ; Schneider, Thomas ; Tkachenko, Oleksandr
Art des Eintrags:	Bibliographie
Titel:	Efficiently Stealing your Machine Learning Models
Sprache:	Englisch
Publikationsjahr:	November 2019
Buchtitel:	Proceedings of the 2019 Workshop on Privacy in the Electronic Society
Veranstaltungstitel:	WPES'19 - 18. Workshop on Privacy in the Electronic Society
Veranstaltungsort:	London, UK
Veranstaltungsdatum:	11.11.2019-11.11.2019
URL / URN:	https://encrypto.de/papers/RST19.pdf
Zugehörige Links:	https://wpes.tech
Freie Schlagworte:	Engineering; E4
Fachbereich(e)/-gebiet(e):	20 Fachbereich Informatik 20 Fachbereich Informatik > Praktische Kryptographie und Privatheit DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche DFG-Graduiertenkollegs DFG-Graduiertenkollegs > Graduiertenkolleg 2050 Privacy and Trust for Mobile Users Profilbereiche Profilbereiche > Cybersicherheit (CYSEC) LOEWE LOEWE > LOEWE-Zentren LOEWE > LOEWE-Zentren > CRISP - Center for Research in Security and Privacy DFG-Sonderforschungsbereiche (inkl. Transregio) > Sonderforschungsbereiche > SFB 1119: CROSSING – Kryptographiebasierte Sicherheitslösungen als Grundlage für Vertrauen in heutigen und zukünftigen IT-Systemen
Hinterlegungsdatum:	28 Aug 2019 08:09
Letzte Änderung:	18 Sep 2019 05:53
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