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Réseau de collaborationCe graphique trace les liens entre tous les collaborateurs des publications de {} figurant sur cette page.
Chaque lien représente une collaboration sur la même publication. L'épaisseur du lien représente le nombre de collaborations.
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Nuage de motsUn nuage de mots est une représentation visuelle des mots les plus fréquemment utilisés dans un texte ou un ensemble de textes. Les mots apparaissent dans différentes tailles, la taille de chaque mot étant proportionnelle à sa fréquence d'apparition dans le texte. Plus un mot est utilisé fréquemment, plus il apparaît en grand dans le nuage de mots. Cette technique permet de visualiser rapidement les thèmes et les concepts les plus importants d'un texte.
Dans le contexte de cette page, le nuage de mots a été généré à partir des publications de l'auteur {}. Les mots présents dans ce nuage proviennent des titres, résumés et mots-clés des articles et travaux de recherche de cet auteur. En analysant ce nuage de mots, vous pouvez obtenir un aperçu des sujets et des domaines de recherche les plus récurrents et significatifs dans les travaux de cet auteur.Le nuage de mots est un outil utile pour identifier les tendances et les thèmes principaux dans un corpus de textes, facilitant ainsi la compréhension et l'analyse des contenus de manière visuelle et intuitive.
Khaled, K. (2024). Robustness of Deep Learning Models against Extraction Attacks [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal]. Accès restreint
Khaled, K., Dhaouadi, M., Gohring de Magalhaes, F., & Nicolescu, G. (décembre 2023). Efficient defense against model stealing attacks on convolutional neural networks [Communication écrite]. International Conference on Machine Learning and Applications (ICMLA 2023), Jacksonville, FL, USA. Lien externe
Khaled, K., Nicolescu, G., & Gohring de Magalhaes, F. (août 2022). Careful what you wish for: On the extraction of adversarially trained models [Communication écrite]. 19th Annual International Conference on Privacy, Security and Trust (PST 2022), Fredericton, NB, Canada (10 pages). Lien externe
Sreemathy Raj, A., Tenison, I., Khaled, K., Gohring de Magalhaes, F., & Nicolescu, G. (novembre 2022). FedSHIBU : federated similarity-based head independent body update [Affiche]. International Workshop on Federated Learning : Recent Advances and New Challenges (FL 2022), New Orleans, LA, USA. Lien externe
