马克西米利安·巴科尔
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2020年-今天
2022 [i10] 马克西米利安·巴科尔 :
公平队列感知拥塞控制。 CoRR公司 abs/2206.10561 ( 2022 ) 2021 [第九章] 马克西米利安·巴科尔 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
在eBPF中使用机器学习的基于流的IDS。 CoRR公司 abs/2102.09980 ( 2021 ) 2020 【c8】 亚历山大·哈特 , 马克西米利安·巴科尔 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
RNN的可解释性和对抗稳健性。 大数据服务 2020 : 148-156 【c7】 马克西米利安·巴科尔 , 梅格杜里票价 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
SparseIDS:学习包采样与强化学习。 中枢神经系统 2020 : 1-9 【c6】 梅格杜里票价 , 马克西米利安·巴科尔 , 坦尼娅·兹比 :
EagerNet:用于计算效率入侵检测的神经网络早期预测。 CSNet公司 2020 : 1-7 【c5】 马克西米利安·巴科尔 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
LFQ:使用深度强化学习在线学习过流排队策略。 LCN公司 2020 : 417-420 [i8] 马克西米利安·巴科尔 , 梅格杜里票价 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
SparseIDS:学习包采样与强化学习。 CoRR公司 abs/2002.03872 ( 2020 ) [i7] 马克西米利安·巴科尔 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
LFQ:使用深度强化学习在线学习过流排队策略。 CoRR公司 abs/2007.02735 ( 2020 ) [i6] 梅格杜里票价 , 马克西米利安·巴科尔 , 坦尼娅·兹比 :
EagleNet:神经网络用于计算高效入侵检测的早期预测。 CoRR公司 abs/2007.13444 ( 2020 ) [i5] 马克西米利安·巴科尔 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
通过公平队列检测优化拥塞控制。 CoRR公司 2010年8月362日 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 【c4】 马克西米利安·巴科尔 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
可可:拥塞控制感知队列。 英国标准 2019 : 1:1-1:7 【c3】 马克西米利安·巴科尔 , 亚历山大·哈特 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
在入侵检测系统中设置后门。 CoNEXT的Big-DAMA 2019 : 8-13 【c2】 马克西米利安·巴科尔 , 坦尼娅·兹比 , 约阿希姆·法比尼 :
Rax:拥塞控制的深度强化学习。 国际商会 2019 : 1-6 [i4] 马克西米利安·巴科尔 , 丹尼尔·费雷拉 :
城市GAN:使用自定义条件GAN架构学习建筑风格。 CoRR公司 abs/1907.05280 ( 2019 ) [i3] 马克西米利安·巴科尔 , 亚历山大·哈特 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
在入侵检测系统中设置后门。 CoRR公司 abs/1909.07866 ( 2019 ) [i2] 马克西米利安·巴科尔 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
可可:拥塞控制感知队列。 CoRR公司 abs/1910.10604 ( 2019 ) [i1] 亚历山大·哈特 , 马克西米利安·巴科尔 , 约阿希姆·法比尼 , 坦尼娅·兹比 :
RNN的可解释性和对抗鲁棒性。 CoRR公司 abs/1912.09855 ( 2019 ) 2017 【c1】 丹尼尔·费雷拉 , 费利克斯·伊格莱西亚斯·巴斯克斯 , 格诺·沃迈尔 , 马克西米利安·巴科尔 , 坦尼娅·兹比 :
网络流量研究中特征选择的元分析方法。 再现性@SIGCOMM 2017 : 17-20