Zobrazeno 1 - 9
of 9
pro vyhledávání: '"Qi, Binhang"'
With the widespread success of deep learning technologies, many trained deep neural network (DNN) models are now publicly available. However, directly reusing the public DNN models for new tasks often fails due to mismatching functionality or perform
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2311.04438
Deep neural network (DNN) models have become increasingly crucial components in intelligent software systems. However, training a DNN model is typically expensive in terms of both time and money. To address this issue, researchers have recently focus
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2306.09376
Training deep neural network (DNN) models, which has become an important task in today's software development, is often costly in terms of computational resources and time. With the inspiration of software reuse, building DNN models through reusing e
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2304.00245
Despite great success in many applications, deep neural networks are not always robust in practice. For instance, a convolutional neuron network (CNN) model for classification tasks often performs unsatisfactorily in classifying some particular class
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2209.06116
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
IEEE Internet of Things Journal.(2018) 1-14
Recently, code reuse attacks (CRAs), such as return-oriented programming (ROP) and jump-oriented programming (JOP), have emerged as a new class of ingenious security threatens. Attackers can utilize CRAs to hijack the control flow of programs to perf
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/1801.07397
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Qi, Binhang1 (AUTHOR) qibh@act.buaa.edu.cn, Sun, Hailong2 (AUTHOR) sunhl@buaa.edu.cn, Yuan, Wei1 (AUTHOR) cindyyuanwei@buaa.edu.cn, Zhang, Hongyu3 (AUTHOR) hongyu.zhang@newcastle.edu.au, Meng, Xiangxin1 (AUTHOR) mengxx@act.buaa.edu.cn
Publikováno v:
IEEE Transactions on Reliability. Mar2022, Vol. 71 Issue 1, p235-249. 15p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.