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Constructeur de cohorte

4 299 418 travaux, canadiens par l’une de quatre routes.

Chaque état de filtre est une URL; l’URL est la requête; la requête est citable via /q/⟨hash⟩. La page, l’API et l’export analysent les mêmes paramètres.

La cohorte courante, diffusée en continu depuis la base de données : toutes les colonnes des travaux, les étiquettes machine, les scores provisoires et l'état de validation de chaque rangée. Les exportations sont plafonnées à 100 000 rangées. Crée un lien /q/ permanent pour cette requête exacte. Les mêmes filtres produisent toujours le même lien, qui que soit le demandeur.

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Revue
Sujet
Advanced Malware Detection Techniques
Rétractation
Résumé
Source des données probantes
Devis d'étude
Accord des étiquettes
État des étiquettes

Les étiquettes directes de Codex et Gemma sont non validées et clairsemées. Les prédictions distillées couvrent la base complète et sont elles aussi non validées. Choisissez explicitement la source; l'absence d'une étiquette directe n'est jamais une étiquette négative.

affaffiliation
fundbailleur
venuerevue
aboutsujet

Les quatre voies se composent : exigez la voie du financement et excluez l'affiliation pour obtenir la strate financée-seulement qu'aucune base fondée sur l'affiliation ne voit jamais.

977 résultats · 1 filtre actif ·
Résultats par année
20002025
Date de publication
Catégories
Étiquettes machine · couverture clairsemée
Preuves
Langue
Type
Citations
Un travail non étiqueté est inconnu, pas un négatif. La couverture est rapportée à chaque requête.
977 travaux dans la cohorte · sur 4 299 418page 5 sur 20

Les étiquettes couvrent 1 des 977 travaux de cette cohorte. Les autres sont non étiquetés, ce qui n'est pas une étiquette négative : la table des étiquettes est clairsemée aujourd'hui et s'enrichit au fil des rondes d'étiquetage.

Les prédictions distillées couvrent 977 des 977 travaux de cette cohorte. Ces prédictions portent le statut machine_predicted_unvalidated. Le mode candidate est l'union; le consensus est l'intersection.

affnon étiqueté
Android Platform Malware Analysis
Khalid Alfalqi, Rubayyi Alghamdi, Mofareh Waqdan
2015· article· en· International Journal of Advanced Computer Science and Applications· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
17
citations
affsans résuménon étiqueté
Patttern-Based AI Scripting Using ScriptEase
Matthew McNaughton, J. Redford, Jonathan Schaeffer, Duane Szafron
2003· book-chapter· en· Lecture notes in computer science· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
16
citations
affaboutnon étiqueté
Viruses 101
John Aycock, K. Barker
2005· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
afffundnon étiqueté
Papilio: Visualizing Android Application Permissions
Mona Hosseinkhani Loorak, Patrick S.W. Fong, Sheelagh Carpendale
2014· article· en· Computer Graphics Forum· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
15
citations
affsans résuménon étiqueté
Intrusion Detection in Contemporary Environments
Tarfa Hamed, Rozita Dara, Stefan C. Kremer
2017· book-chapter· en· Elsevier eBooks· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
14
citations
affsans résuménon étiqueté
Detecting machine-morphed malware variants via engine attribution
Radhouane Chouchane, Natalia Stakhanova, Andrew Walenstein, Arun Lakhotia
2013· article· en· Journal of Computer Virology and Hacking Techniques· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
ToGather
ElMouatez Billah Karbab, Mourad Debbabi
2018· article· en· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Identification of Android malware using refined system calls
K. Deepa, G. Radhamani, P. Vinod, Mohammad Shojafar, Neeraj Kumar, Mauro Conti
2019· article· en· Concurrency and Computation Practice and Experience· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
"Good" worms and human rights
John Aycock, Alana Maurushat
2008· article· en· ACM SIGCAS Computers and Society· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
A First Look into Software Security Practices in Bangladesh
Ankit Shrestha, Tanusree Sharma, Pratyasha Saha, Syed Ishtiaque Ahmed, Mahdi Nasrullah Al-Ameen
2023· article· en· ACM Journal on Computing and Sustainable Societies· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affnon étiqueté
Rotten apples spoil the bunch
Michael C. Cao, Khaled E. Ahmed, Julia Rubin
2022· article· en· Proceedings of the 44th International Conference on Software Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
14
citations
affsans résuménon étiqueté
Horus: A Security Assessment Framework for Android Crypto Wallets
Md Shahab Uddin, Mohammad Mannan, Amr Youssef
2021· book-chapter· en· Lecture notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
13
citations
affnon étiqueté
The study of evasion of packed PE from static detection
Mirza Abdul Aleem Baig, Pavol Zavarsky, Ron Ruhl, Dale Lindskog
2012· article· en· World Congress on Internet Security· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
affsans résuménon étiqueté
Towards Sound Detection of Virtual Machines
Jason Franklin, Mark Luk, Jonathan M. McCune, Arvind Seshadri, Adrian Perrig, Leendert van Doorn
2007· book-chapter· en· Advances in information security· Computer Science
prédiction distillée:candidate · metaepi_narrowconsensus · aucune
13
citations
afffundnon étiqueté
A Deep Learning Framework for Malware Classification
Mahmoud Kalash, Mrigank Rochan, Noman Mohammed, Neil D. B. Bruce, Yang Wang, Farkhund Iqbal
2019· article· en· International Journal of Digital Crime and Forensics· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations
afffundsans résuménon étiqueté
An empirical study of Android Wear user complaints
Suhaib Mujahid, Giancarlo Sierra, Rabe Abdalkareem, Emad Shihab, Weiyi Shang
2018· article· en· Empirical Software Engineering· Computer Science
prédiction distillée:candidate · aucuneconsensus · aucune
13
citations

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