SIN PP | Adversarial machine learning in 6G radio access networks: threats and defense strategies

PL EN

Strona główna / Raporty / Adversarial machine learning in 6G radio access networks: threats and defense strategies

Zgłoś uwagę

Raport

Tytuł dzieła

Adversarial machine learning in 6G radio access networks: threats and defense strategies

Autorzy

^{[ 1 ]} Instytut Radiokomunikacji, Wydział Informatyki i Telekomunikacji, Politechnika Poznańska | ^{[ S ]} student

Wariant tytułu

PL Adwersywne uczenie maszynowe w radiowych sieciach 6G: zagrożenia i strategie

Identyfikator dzieła

r3282_2022

Słowa kluczowe

Data

21.09.2022

Język

angielski

Liczba stron lub objętość dzieła

Typ dzieła

raport z badań

Zaloguj się przez eKonto, aby dodać do SIN