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Towards Scalable, Resilient, and Interpretable Approaches for Machine Learning based Malware Detectors

Towards Scalable, Resilient, and Interpretable Approaches for Machine Learning based Malware Detectors
为基于机器学习的恶意软件检测器提供可扩展、有弹性和可解释的方法
批准号：
DGECR-2020-00275
负责人：
Saad, Sherif
金额：
$0.91万
依托单位：
University of Windsor
依托单位国家：
加拿大
项目类别：
Discovery Launch Supplement
财政年份：
2020
资助国家：
加拿大
项目状态：
已结题
起止时间：
2020-01-01 至 2021-12-31
来源：
https://www.nserc-crsng.gc.ca/ase-oro/Details-Detailles_eng.asp?id=707228
关键词：
TowardsScalableResilientInterpretableApproaches

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Towards Scalable, Resilient, and Interpretable Approaches for Machine Learning based Malware Detectors
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04738
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.11万
  • 财政年份：
    2022
  • 负责人：
    Saad, Sherif
  • 依托单位：
    University of Windsor
Towards Scalable, Resilient, and Interpretable Approaches for Machine Learning based Malware Detectors
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04738
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.11万
  • 财政年份：
    2021
  • 负责人：
    Saad, Sherif
  • 依托单位：
    University of Windsor
Towards Scalable, Resilient, and Interpretable Approaches for Machine Learning based Malware Detectors
  • 批准号：
    RGPIN-2020-04738
  • 项目类别：
    Discovery Grants Program - Individual
  • 资助金额：
    $2.11万
  • 财政年份：
    2020
  • 负责人：
    Saad, Sherif
  • 依托单位：
    University of Windsor
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Scalable Learning and Optimization: High-dimensional Models and Online Decision-Making Strategies for Big Data Analysis