Резултати

еНаука >  Резултати >  VAE-BiLSTM: A Hybrid Model for DeFi Anomaly Detection Combining VAE and BiLSTM
Назив: VAE-BiLSTM: A Hybrid Model for DeFi Anomaly Detection Combining VAE and BiLSTM
Аутори: Xu, Shujiang; Luo, Xiaomin; Wang, Lianhai; Mihaljevic, Miodrag J; Zhang, Shuhui; Shao, Wei; Wang, Qizheng
Година: 2026
Публикација: INFORMATION AND COMMUNICATIONS SECURITY, ICICS 2025, PT III
ISSN: 0302-9743 Lecture Notes in Computer Science / Lecture Notes in Artificial Intelligence Претражи идентификатор
Тип резултата: Конференцијски рад
Колација: vol. 16219 str. 340-358
DOI 10.1007/978-981-95-3537-8_19
WoS-ID: 001688855300019
Scopus-ID 2-s2.0-105022103754
URI: https://enauka.gov.rs/handle/123456789/1033918
Пројекат: National Key Research and Development Program of China [2023YFC3304903]
New 20 Project of Higher Education of Jinan, China [202228017]
Shandong Provincial Key Research and Development Program of China [WSR2024004, 2025CXPTWZ003]
Shandong Natural Science Foundation of China [ZR2024MF104, ZR2023QF129]
Taishan Scholars Program [tsqn202312231]
Pilot Project for Integrated Innovation of Science, Education, and Industry of Qilu University of Technology (Shandong Academy of Sciences) [2024ZDZX08]
Talent Research Project of Qilu University of technology [2023RCKY144]
Извор метаподатака: (Preuzeto iz Nasi u WoS)
М-категорија: 
Мп категорија ће бити приказана накнадно.

Алт метрика
Dimensions
Unpaywall

Google ScholarTM

Резултати на еНаука су заштићени ауторским правима и сва права су задржана, осим ако није другачије назначено.