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doi:10.22028/D291-47312 | Titel: | Industrial practitioners’ mental models of adversarial machine learning |
| VerfasserIn: | Bieringer, Lukas Grosse, Kathrin Backes, Michael Biggio, Battista Krombholz, Katharina |
| Sprache: | Englisch |
| Titel: | USENIX Symposium on Usable Privacy and Security (SOUPS) 2022 |
| Seiten: | 97-116 |
| Verlag/Plattform: | USENIX Association |
| Erscheinungsjahr: | 2022 |
| Konferenzort: | Boston, USA |
| DDC-Sachgruppe: | 004 Informatik |
| Dokumenttyp: | Konferenzbeitrag (in einem Konferenzband / InProceedings erschienener Beitrag) |
| Link zu diesem Datensatz: | urn:nbn:de:bsz:291--ds-473126 hdl:20.500.11880/41375 http://dx.doi.org/10.22028/D291-47312 |
| ISBN: | 978-1-939133-30-4 |
| Datum des Eintrags: | 20-Mär-2026 |
| Fakultät: | MI - Fakultät für Mathematik und Informatik |
| Fachrichtung: | MI - Informatik |
| Professur: | MI - Prof. Dr. Michael Backes |
| Sammlung: | SciDok - Der Wissenschaftsserver der Universität des Saarlandes |
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