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Bloom Encodings in DGA Detection: Improving Machine Learning Privacy by Building on Privacy-Preserving Record Linkage
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In
Fighting Cybersecurity Risks from a Multidisciplinary Perspective / Steffen Wendzel, Aleksandra Mileva, Virginia N. L. Franqueira, Martin Gilje Jaatun
In
Journal of universal computer science : J.UCS 30(9), Seiten/Artikel-Nr.:1224-1243
2024
Online
DOI: 10.3897/jucs.134762
DOI: 10.18154/RWTH-2024-08821
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/993551/files/993551.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Informationssysteme und Datenbanken (Informatik 5) (124510)
- Fachgruppe Informatik (120000)
- Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik - FIT (053300)
Projekte
- SAPPAN - Sharing and Automation for Privacy Preserving Attack Neutralization (833418) (833418)
- CyberSEAS - CyberSEAS: Cyber Securing Energy dAta Services (101020560) (101020560)
Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
Bloom Encoding (frei) ; DGA Detection (frei) ; Data Obfuscation (frei) ; Machine Learning (frei) ; Machine-Learning-as-a-Service (frei) ; Malware (frei) ; Privacy (frei) ; Security (frei) ; Threat Detection (frei)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article/Contribution to a book
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-85205214233
WOS Core Collection: WOS:001336015800006
Interne Identnummern
RWTH-2024-08821
Datensatz-ID: 993551
Beteiligte Länder
Germany
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; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Engineering, Computing and Technology ; DOAJ Seal ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
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