Ács Gergely - ODT Személyi adatlap

Közlemények

2023

Gazdag András, Lestyán Szilvia, Remeli Mina, Ács Gergely, Holczer Tamás, Biczók Gergely: Privacy pitfalls of releasing in-vehicle network data, VEHICULAR COMMUNICATIONS 39: pp. 1-22.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
nyelv: angol
URL

2023

Oldenhof Martijn, Ács Gergely, Pejó Balázs, Schuffenhauer Ansgar, Holway Nicholas, Sturm Noé, Dieckmann Arne, Fortmeier Oliver, Boniface Eric, Mayer Clément, Gohier Arnaud, Schmidtke Peter, Niwayama Ritsuya, Kopecky Dieter, Mervin Lewis, Rathi Prakash Chandra, Friedrich Lukas, Formanek András, Antal Peter, Rahaman Jordon, Zalewski Adam, Heyndrickx Wouter, Oluoch Ezron, Stößel Manuel, Vančo Michal, Endico David, Gelus Fabien, De Boisfossé Thaïs, Darbier Adrien, Nicollet Ashley, Blottière Matthieu, Telenczuk Maria, Nguyen Van Tien, Martinez Thibaud, Boillet Camille, Moutet Kelvin, Picosson Alexandre, Gasser Aurélien, Djafar Inal, Simon Antoine, Arany Ádám, Simm Jaak, Moreau Yves, Engkvist Ola, Ceulemans Hugo, Marini Camille, Galtier Mathieu: Industry-Scale Orchestrated Federated Learning for Drug Discovery, AAAI CONFERENCE ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE 37: (13) pp. 15576-15584.
dokumentum típusa:
független idéző közlemények száma: 1
nyelv: angol
URL

2023

Kerkouche R., Ács G., Fritz M.: Client-specific Property Inference against Secure Aggregation in Federated Learning, In: Bart, Knijnenburg; Panos, Papadimitratos (szerk.) WPES '23: Proceedings of the 22nd Workshop on Privacy in the Electronic Society, Association for Computing Machinery, Inc (2023) pp. 45-60.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
nyelv: angol
URL

2022

Papp Dorottya, Ács Gergely, Nagy Roland, Buttyán Levente: SIMBIoTA-ML: Light-weight, Machine Learning-based Malware Detection for Embedded IoT Devices, In: Bastieri, D; Wills, G; Kacsuk, P; Chang, V (szerk.) Proceedings of the 7th International Conference on Internet of Things, Big Data and Security, IoTBDS 2022, SciTePress (2022) pp. 55-66.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
nyelv: angol
URL

2022

Pejo B., Remeli M., Arany A., Galtier M., Acs G.: Collaborative Drug Discovery: Inference-level Data Protection Perspective, TRANSACTIONS ON DATA PRIVACY 15: (2) pp. 87-107.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 1
nyelv: angol
URL

2022

Hajdu Nándor, Schmidt Kathleen, Acs Gergely, Röer Jan P., Mirisola Alberto, Giammusso Isabella, Arriaga Patrícia, Ribeiro Rafael, Dubrov Dmitrii, Grigoryev Dmitry, Arinze Nwadiogo C., Voracek Martin, Stieger Stefan, Adamkovic Matus, Elsherif Mahmoud, Kern Bettina M. J., Barzykowski Krystian, Ilczuk Ewa, Martončik Marcel, Ropovik Ivan, Ruiz-Fernandez Susana, Baník Gabriel, Ulloa José Luis, Aczel Balázs, Szaszi Barnabás: Contextual factors predicting compliance behavior during the COVID-19 pandemic, PLOS ONE 17: (11) e0276970
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 1
nyelv: angol
URL

2021

Kerkouche Raouf, Ács Gergely, Castelluccia Claude, Geneves Pierre: Compression Boosts Differentially Private Federated Learning, In: IEEE (szerk.) IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P), IEEE (2021) pp. 304-318.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
független idéző közlemények száma: 6
nyelv: angol
URL

2019

Acs G., Conti M., Gasti P., Ghali C., Tsudik G., Wood C.A.: Privacy-Aware Caching in Information-Centric Networking, IEEE TRANSACTIONS ON DEPENDABLE AND SECURE COMPUTING 16: (2) pp. 313-328.
dokumentum típusa: Folyóiratcikk/Szakcikk
független idéző közlemények száma: 13
nyelv: angol
URL

2015

Acs Gergely, Achara Jagdish Prasad, Castelluccia Claude: Probabilistic km-anonymity efficient anonymization of large set-valued datasets, In: Ho, H; Ooi, BC; Zaki, MJ; Hu, XH; Haas, L; Kumar, V; Rachuri, S; Yu, SP; Hsiao, MHI; Li, J; Luo, F; Pyne, S; Ogan, K (szerk.) PROCEEDINGS 2015 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON BIG DATA, IEEE (2015) pp. 1164-1173.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
nyelv: angol

2014

Acs Gergely, Castelluccia Claude: A Case Study: Privacy Preserving Release of Spatio-temporal Density in Paris, In: ACM (szerk.) Proceedings of the 20th ACM SIGKDD international conference on Knowledge discovery and data mining, Association for Computing Machinery (ACM) (2014) pp. 1679-1688.
dokumentum típusa: Könyvrészlet/Konferenciaközlemény
független idéző közlemények száma: 7
nyelv: angol
URL

a legjelentősebbnek tartott közleményekre kapott független hivatkozások száma: