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Modélisation prédictive des vulnérabilités logicielles par deep learning / Kidam BALLE 

Public ISBD Titre : Modélisation prédictive des vulnérabilités logicielles par deep learning Type de document : texte imprimé Auteurs : Kidam BALLE, Auteur Editeur : Paris : ENSAE Année de publication : 2020 Collection : Collection ENSEA Importance : 44 p.+annexe Format : 30 cm Langues : Français (fre) Catégories : RAPPORT DE STAGE Tags : MODELISATION  PREDICTIVE  VULNERABILITES  LOGICIELLES  DEEP LEARNING. Index. décimale : rapport Modélisation prédictive des vulnérabilités logicielles par deep learning [texte imprimé] / Kidam BALLE, Auteur . - Paris : ENSAE, 2020 . - 44 p.+annexe ; 30 cm. - (Collection ENSEA) . Langues : Français (fre) Catégories : RAPPORT DE STAGE Tags : MODELISATION  PREDICTIVE  VULNERABILITES  LOGICIELLES  DEEP LEARNING. Index. décimale : rapport

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Code-barres	Cote	Support	Localisation	Section	Disponibilité
20057	R 2 BAL 100	Livre	ENSEA	RAPPORT DE STAGE	Disponible

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