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Deep Reinforcement Adversarial Learning against Botnet Evasion Attacks

Referenz

Apruzzese, G., Andreolini, M., Marchetti, M., Venturi, A., & Colajanni, M. (2020). Deep Reinforcement Adversarial Learning against Botnet Evasion Attacks. IEEE Transactions on Network and Service Management, 17(4).

Publication Type

Beitrag in wissenschaftlicher Fachzeitschrift

Staff Members

Dr. Giovanni Apruzzese

Participating Institutions

Institut für Wirtschaftsinformatik Hilti Lehrstuhl für Daten- und Anwendungssicherheit

DOI

https://dx.doi.org/10.1109/tnsm.2020.3031843

Time-varying state vaiable risk premia in the ICAPM

Jörg, M. (2022, April 26). Die liechtensteinische Stiftung als mögliches Instrument für Unternehmen mit gebundenem Vermögen. 2. NachwuchswissenschaftlerInnen-Tagung, Universität Liechtenstein (online).
Weitere

Liechtenstein: Fishing Expedition

Referenz

Wenz, M., & Knörzer, P. (2015). Liechtenstein: Fishing Expedition. Paper presented at the Tax Treaty Case Law around the Globe 2014, Wien.

Publication Type

Beitrag in Konferenztagungsband

Staff Members

Prof. Dr. Martin Wenz DDr. Patrick Knörzer

Participating Institutions

Lehrstuhl für Betriebswirtschaftliche Steuerlehre, Internationales und Liechtensteinisches Steuerrecht Institut für Finance

Research

Liechtensteinische Internationale Steuerkooperation
Auftragsforschung
Mai 2013 (finished)
Liechtenstein durchläuft eine herausfordernde Phase grundlegender Veränderungen auf dem Gebiet des Steuerrechts in einem europäischen und globalen Umfeld, die durch eine grundlegende Neuausrichtung ... Weitere

Board Effectiveness and Firm Risk

Referenz

Kaiser, L. (2020). Board Effectiveness and Firm Risk. Journal of Impact and ESG Investing, 1(2), 68-86.

Publication Type

Beitrag in wissenschaftlicher Fachzeitschrift

Staff Members

Dr. Lars Kaiser

Participating Institutions

Lehrstuhl für Betriebswirtschaftslehre, Bank- und Finanzmanagement Risk Management Institut für Finance

Research

Wirkung des Verwaltungsrates auf CSR und Unternehmensrisiko
FFF-Förderprojekt
Januar 2020 until August 2020 (finished)
Es konnte gezeigt werden, dass Aspekte der Unternehmensführung (engl. "corporate governance"), im spezifischen der Aspekt der Effektivität des Aufsichtsrates (engl. "board effectivness"), statistisch ... Weitere

DOI

https://dx.doi.org/10.3905/jesg.2020.1.006

Auswirkungen von Schrems II auf den Steuerdatentransfer

DReLAB–Deep REinforcement Learning Adversarial Botnet: A benchmark dataset for adversarial attacks against botnet Intrusion Detection Systems

Referenz

Venturi, A., Apruzzese, G., Andreolini, M., Colajanni, M., & Marchetti, M. (2021). DReLAB–Deep REinforcement Learning Adversarial Botnet: A benchmark dataset for adversarial attacks against botnet Intrusion Detection Systems. Data in Brief, 34, 106631.

Publication Type

Beitrag in wissenschaftlicher Fachzeitschrift

Staff Members

Dr. Giovanni Apruzzese

Participating Institutions

Institut für Wirtschaftsinformatik Hilti Lehrstuhl für Daten- und Anwendungssicherheit

DOI

https://dx.doi.org/10.1016/j.dib.2020.106631

Doing Qualitative Research. Methodological Contexts and Approaches for Landscape and Urban Studies

Leveraging Complexity for Adaptive Urban Transformation

Blended Finance and Transforming Urban Areas

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