악성코드 대응을 위한 신뢰할 수 있는 AI 프레임워크
Vol. 32, No. 5, pp. 1019-1034,
10월.
2022
10.13089/JKIISC.2022.32.5.1019, Full Text:
Keywords: Malware, trustworthy AI, XAI, AI lifecycle, MLOps
Abstract Statistics
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Keywords: Malware, trustworthy AI, XAI, AI lifecycle, MLOps
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[IEEE Style]
신경아, 이윤호, 배병주, 이수항, 홍희주, 최영진, 이상진, "악성코드 대응을 위한 신뢰할 수 있는 AI 프레임워크," Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, vol. 32, no. 5, pp. 1019-1034, 2022. DOI: 10.13089/JKIISC.2022.32.5.1019.
[ACM Style]
신경아, 이윤호, 배병주, 이수항, 홍희주, 최영진, and 이상진. 2022. 악성코드 대응을 위한 신뢰할 수 있는 AI 프레임워크. Journal of The Korea Institute of Information Security and Cryptology, 32, 5, (2022), 1019-1034. DOI: 10.13089/JKIISC.2022.32.5.1019.