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    Titel :

    Generating High-fidelity Cybersecurity Data With Generative Adversarial Networks


    Beteiligte:
    Le, Joie (Autor:in) / Viswanathan, Arun (Autor:in) / Zhang, Yuening (Autor:in)

    Kongress:

    ASCEND 2020


    Erschienen in:

    Erscheinungsdatum :

    01.01.2020




    Medientyp :

    Aufsatz (Konferenz)


    Format :

    Elektronische Ressource


    Sprache :

    Englisch




    CyberGAN: Generating High-Fidelity Cybersecurity Data with Generative Adversarial Networks (GANs)

    Viswanathan, Arun A / Zhang, Yuening / Le, Joie et al. | NTRS | 2020



    On Generating Parametrised Structural Data Using Conditional Generative Adversarial Networks

    Tsialiamanis, G. / Wagg, D. J. / Dervilis, N. et al. | British Library Conference Proceedings | 2021


    Method for generating gas leakage data based on Generative Adversarial Networks

    Wang, Tingting / Xu, Yanwu / Wang, Yingming et al. | IEEE | 2023


    Generating Shape Transitions of Deformable Linear Objects Using Generative Adversarial Networks

    Yamazaki, Kimitoshi / Matsuura, Ryo / Arnold, Solvi | British Library Conference Proceedings | 2022