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Collective Anomaly Detection based on Long Short Term Memory Recurrent Neural Network., , , und . CoRR, (2017)Feature Representation of AutoEncoders for Unsupervised IoT Malware Detection., , , und . FDSE, Volume 13076 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 272-290. Springer, (2021)Few-Shot Learning with Discriminative Representation for Cyberattack Detection., , und . KSE, Seite 1-6. IEEE, (2023)Learning Latent Distribution for Distinguishing Network Traffic in Intrusion Detection System., , , , , und . ICC, Seite 1-6. IEEE, (2019)Detecting Malware Based on Dynamic Analysis Techniques Using Deep Graph Learning., , , , und . FDSE, Volume 12466 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 357-378. Springer, (2020)Learning Latent Representation for IoT Anomaly Detection., , , , , und . IEEE Trans. Cybern., 52 (5): 3769-3782 (2022)Semantics Based Substituting Technique for Reducing Code Bloat in Genetic Programming., , und . SoICT, Seite 77-83. ACM, (2018)One-Class Classification for Anomaly Detection with Kernel Density Estimation and Genetic Programming., , und . EuroGP, Volume 9594 von Lecture Notes in Computer Science, Seite 3-18. Springer, (2016)Automatically Estimate Clusters in Autoencoder-based Clustering Model for Anomaly Detection., , , und . RIVF, Seite 1-6. IEEE, (2021)A Clustering-based Shrink AutoEncoder for Detecting Anomalies in Intrusion Detection Systems., , , und . KSE, Seite 1-5. IEEE, (2019)