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SoK: Explainable Machine Learning in Adversarial Environments

Noppel, Maximilian ORCID iD icon 1,2; Wressnegger, Christian ORCID iD icon 1,2
1 Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)


Originalveröffentlichung
DOI: 10.1109/SP54263.2024.00021
Scopus
Zitationen: 17
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Informationssicherheit und Verlässlichkeit (KASTEL)
Publikationstyp Proceedingsbeitrag
Publikationsjahr 2024
Sprache Englisch
Identifikator ISBN: 979-8-3503-3131-8
ISSN: 1081-6011
KITopen-ID: 1000165504
HGF-Programm 46.23.01 (POF IV, LK 01) Methods for Engineering Secure Systems
Erschienen in Proceedings of the 45th IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P), San Francisco, 20th-22nd May 2024
Veranstaltung 45th IEEE Symposium on Security and Privacy (2024), San Francisco, CA, USA, 20.05.2024 – 22.05.2024
Verlag Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
Seiten 2441-2459
Serie Proceedings - IEEE Symposium on Security and Privacy
Nachgewiesen in OpenAlex
Scopus
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