文献
J-GLOBAL ID:202002237663962402
整理番号:20A0863805
機械学習に基づく脆弱性検出のための高インパクト因子の経験的研究【JST・京大機械翻訳】
An Empirical Study of High-Impact Factors for Machine Learning-Based Vulnerability Detection
著者 (6件):
Zheng Wei
(School of Software, Northwestern Polytechnical University,Xi’An,China)
,
Gao Jialiang
(School of Software, Northwestern Polytechnical University,Xi’An,China)
,
Wu Xiaoxue
(School of Software, Northwestern Polytechnical University,Xi’An,China)
,
Xun Yuxing
(School of Software, Northwestern Polytechnical University,Xi’An,China)
,
Liu Guoliang
(School of Software, Northwestern Polytechnical University,Xi’An,China)
,
Chen Xiang
(School of Computer Science and Technology, Nantong University Nantong,China)
資料名:
IEEE Conference Proceedings
(IEEE Conference Proceedings)
巻:
2020
号:
IBF
ページ:
26-34
発行年:
2020年
JST資料番号:
W2441A
資料種別:
会議録 (C)
記事区分:
原著論文
発行国:
アメリカ合衆国 (USA)
言語:
英語 (EN)