Architecture Searchを用いた拡張可能クラス増分学習によるマルウェアトラフィック…｜慶應義塾大学の研究

Architecture Searchと拡張可能クラス増分学習を組み合わせた手法を提案し、過去の知識を保持したまま効率的に新しいマルウェアトラフィックを学習できることを示した。

この要約は、論文の要旨をもとに当社が付けたものです。正確な内容は原文で確かめてください。

掲載	2025年1月1日　IEEE Transactions on Information Forensics and Security
東海・関東の大学の著者	Tomoaki Otsuki Ohtsuki（慶應義塾大学）
著者（全員）	Xixi Zhang、Yu Wang、Tomoaki Otsuki Ohtsuki、Guan Gui、Chau Yuen、Marco Di Renzo、Hikmet Sari
被引用	7（OpenAlex）
原文	https://doi.org/10.1109/tifs.2025.3578937

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論文の内容と国会の議論は、テーマが同じものを並べています。著者が国会で発言したという意味ではありません。

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