Communication publiée dans un ouvrage (Colloques, congrès, conférences scientifiques et actes)
Search-based Test and Improvement of Machine-Learning-Based Anomaly Detection Systems
CORDY, Maxime; Muller, Steve; PAPADAKIS, Mike et al.
2019In ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis
Peer reviewed
 

Documents


Texte intégral
issta19main-p399-p-ee7da60-41285M-submitted.pdf
Postprint Auteur (799.01 kB)
Télécharger

Tous les documents dans ORBilu sont protégés par une licence d'utilisation.

Envoyer vers



Détails



Centre de recherche :
Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) > Security Design and Validation Research Group (SerVal)
Disciplines :
Sciences informatiques
Auteur, co-auteur :
CORDY, Maxime  ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT)
Muller, Steve
PAPADAKIS, Mike ;  University of Luxembourg > Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SNT) > Computer Science and Communications Research Unit (CSC)
LE TRAON, Yves ;  University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Communication (FSTC) > Computer Science and Communications Research Unit (CSC)
Co-auteurs externes :
no
Langue du document :
Anglais
Titre :
Search-based Test and Improvement of Machine-Learning-Based Anomaly Detection Systems
Date de publication/diffusion :
2019
Nom de la manifestation :
ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis
Date de la manifestation :
from 15-7-2019 to 19-7-2019
Manifestation à portée :
International
Titre de l'ouvrage principal :
ACM SIGSOFT International Symposium on Software Testing and Analysis
Peer reviewed :
Peer reviewed
Projet FnR :
FNR11686509 - Continuous Development With Mutation Analysis And Testing, 2017 (01/09/2018-31/08/2021) - Michail Papadakis
Intitulé du projet de recherche :
CODEMATES
Organisme subsidiant :
FNR - Fonds National de la Recherche
Disponible sur ORBilu :
depuis le 03 août 2019

Statistiques


Nombre de vues
240 (dont 9 Unilu)
Nombre de téléchargements
402 (dont 22 Unilu)

citations Scopus®
 
8
citations Scopus®
sans auto-citations
7
OpenCitations
 
4
citations OpenAlex
 
8
citations WoS
 
7

Bibliographie


Publications similaires



Contacter ORBilu