Zobrazeno 1 - 10
of 33
pro vyhledávání: '"Savchenko, Artem"'
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Savchenko, Artem G.1,2 (AUTHOR), Zubkov, Mikhail O.1 (AUTHOR), Kokorekin, Vladimir A.1 (AUTHOR), Hu, Jinbo3 (AUTHOR), Dilman, Alexander D.1 (AUTHOR) adil25@mail.ru
Publikováno v:
ChemCatChem. 6/22/2023, Vol. 15 Issue 12, p1-7. 7p.
Autor:
Savchenko, Artem1 (AUTHOR) savcenkoartem334@gmail.com, Targa, Giorgia2 (AUTHOR), Fesenko, Zoia3 (AUTHOR), Leo, Damiana4 (AUTHOR), Gainetdinov, Raul R.3,5 (AUTHOR) gainetdinov.raul@gmail.com, Sukhanov, Ilya1,5 (AUTHOR) gainetdinov.raul@gmail.com
Publikováno v:
Biomolecules (2218-273X). May2023, Vol. 13 Issue 5, p806. 20p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Chrenousov, Artem, Savchenko, Artem, Osadchyi, Serhii, Kubiuk, Yevhen, Kostenko, Yevhen, Likhomanov, Dmytro
Publikováno v:
Theoretical and Applied Cybersecurity; Том 1, № 1 (2019)
Theoretical and Applied Cybersecurity; Том 1, № 1 (2019): Theoretical and Applied Cybersecurity
Theoretical and Applied Cybersecurity; Том 1, № 1 (2019): Theoretical and Applied Cybersecurity
We present the VulDetect, a source code vulnerability detection system. This system uses deep learning methods to organizate rules for deciding whether a code fragment is vulnerable. This approach is an improvement of the approach proposed in VulDeeP
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::707986410246dbb8e2b6c8289284ead5
http://tacs.ipt.kpi.ua/article/view/169086
http://tacs.ipt.kpi.ua/article/view/169086