Somesh Jha

1992–2026 年に発表

323
論文数
32,118
被引用数
78
h 指数
205
i10 指数

被引用数

Somesh Jha の年別被引用数1986 年: 被引用 2 件1990 年: 被引用 1 件1992 年: 被引用 1 件1993 年: 被引用 12 件1994 年: 被引用 8 件1995 年: 被引用 29 件1996 年: 被引用 41 件1997 年: 被引用 55 件1998 年: 被引用 54 件1999 年: 被引用 78 件2000 年: 被引用 90 件2001 年: 被引用 114 件2002 年: 被引用 149 件2003 年: 被引用 227 件2004 年: 被引用 297 件2005 年: 被引用 392 件2006 年: 被引用 504 件2007 年: 被引用 528 件2008 年: 被引用 597 件2009 年: 被引用 584 件2010 年: 被引用 590 件2011 年: 被引用 558 件2012 年: 被引用 563 件2013 年: 被引用 618 件2014 年: 被引用 675 件2015 年: 被引用 638 件2016 年: 被引用 687 件2017 年: 被引用 906 件2018 年: 被引用 1,226 件2019 年: 被引用 1,480 件2020 年: 被引用 1,786 件2021 年: 被引用 1,870 件2022 年: 被引用 1,436 件2023 年: 被引用 1,418 件2024 年: 被引用 1,394 件2025 年: 被引用 1,237 件2026 年: 被引用 416 件2027 年: 被引用 1 件1987〜1989 年は被引用が無いため表示していません1991 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 5,943 件、この内訳の 27.8%中国: 引用元論文 3,373 件、この内訳の 15.8%ドイツ: 引用元論文 1,234 件、この内訳の 5.8%イギリス: 引用元論文 1,096 件、この内訳の 5.1%フランス: 引用元論文 763 件、この内訳の 3.6%カナダ: 引用元論文 739 件、この内訳の 3.4%イタリア: 引用元論文 712 件、この内訳の 3.3%オーストラリア: 引用元論文 669 件、この内訳の 3.1%インド: 引用元論文 533 件、この内訳の 2.5%日本: 引用元論文 506 件、この内訳の 2.4%シンガポール: 引用元論文 462 件、この内訳の 2.1%韓国: 引用元論文 448 件、この内訳の 2.1%
0%27.8%その他 23%

分野

  • Computer Science91.8%
  • Engineering2.8%
  • Social Sciences1.6%
  • Decision Sciences0.8%
  • Biochemistry, Genetics and Molecular Biology0.6%
  • Medicine0.6%
  • その他1.8%

トピック

  • Advanced Malware Detection Techniques9%
  • Adversarial Robustness in Machine Learning8.7%
  • Network Security and Intrusion Detection6.8%
  • Privacy-Preserving Technologies in Data5.5%
  • Formal Methods in Verification5.3%
  • Software Testing and Debugging Techniques4.8%
  • その他59.9%

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  1. Model Inversion Attacks that Exploit Confidence Information and Basic Countermeasures

    著者: , , - SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, CCS 2015 被引用: 2,788

  2. The Limitations of Deep Learning in Adversarial Settings

    著者: , , , , , - IEEE European Symposium on Security and Privacy (EuroS&P), EuroS&P 2016 被引用: 3,920

  3. Counterexample-Guided Abstraction Refinement

    著者: , , , , - Lecture notes in computer science, CAV 2000 被引用: 1,678

  4. AutoDAN-Turbo: A Lifelong Agent for Strategy Self-Exploration to Jailbreak LLMs

    著者: , , , , , , , , , - ICLR 2025 被引用: 198

  5. Privacy at Scale: Local Differential Privacy in Practice

    著者: , , , , , - Conference on Management of Data, SIGMOD Conference 2018 被引用: 238

  6. A New Era in LLM Security: Exploring Security Concerns in Real-World LLM-based Systems

    著者: , , , , - arXiv (Cornell University), CoRR 2024 被引用: 80

  7. Automated Generation and Analysis of Attack Graphs

    著者: , , , , - Proceedings 2002 IEEE Symposium on Security and Privacy, S&P 2002 被引用: 1,286

  8. The Unintended Consequences of Overfitting: Training Data Inference Attacks

    著者: , , , - IEEE 31st Computer Security Foundations Symposium (CSF) 2018 被引用: 904

  9. Counterexample-guided abstraction refinement for symbolic model checking

    著者: , , , , - Journal of the ACM, J. ACM 2003 被引用: 991

  10. Practical Black-Box Attacks against Deep Learning Systems using Adversarial Examples

    著者: , , , , , - on Asia Conference on Computer and Communications Security, AsiaCCS 2017 被引用: 3,484

  11. Locally Differentially Private Frequent Itemset Mining

    著者: , , - IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) 2018 被引用: 204

  12. SoK: Watermarking for AI-Generated Content

    著者: , , , , , , , , , , , , , - IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) 2025 被引用: 45

  13. Identifying and Mitigating the Security Risks of Generative AI

    著者: , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , - Foundations and Trends® in Privacy and Security, Found. Trends Priv. Secur. 2023 被引用: 46

  14. Semantic Robustness of Models of Source Code

    著者: , , , , , - IEEE International Conference on Software Analysis, Evolution and Reengineering (SANER) 2022 被引用: 77

  15. MCI : Modeling-based Causality Inference in Audit Logging for Attack Investigation

    著者: , , , , , , , , , , , - Proceedings 2018 Network and Distributed System Security Symposium, NDSS 2018 被引用: 115

  16. Publicly Detectable Watermarking for Language Models

    著者: , , , , , - IACR Communications in Cryptology, IACR Commun. Cryptol. 2023 被引用: 36

  17. PRP: Propagating Universal Perturbations to Attack Large Language Model Guard-Rails

    著者: , , , , , , - Meeting of the Association for Computational Linguistics (Volume 1: Long Papers), ACL (1) 2024 被引用: 35

  18. ShadowNet: A Secure and Efficient On-device Model Inference System for Convolutional Neural Networks

    著者: , , , , , - IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) 2023 被引用: 39

  19. Experimenting with Zero-Knowledge Proofs of Training

    著者: , , , , , , - SIGSAC Conference on Computer and Communications Security, CCS 2023 被引用: 35

  20. Distillation as a Defense to Adversarial Perturbations Against Deep Neural Networks

    著者: , , , , - IEEE Symposium on Security and Privacy (SP) 2016 被引用: 304

  21. TRACE: Enterprise-Wide Provenance Tracking for Real-Time APT Detection

    著者: , , , , , , , , , - IEEE Transactions on Information Forensics and Security, IEEE Trans. Inf. Forensics Secur. 2021 被引用: 62

  22. Answering Multi-Dimensional Analytical Queries under Local Differential Privacy

    著者: , , , , , , - Conference on Management of Data, SIGMOD Conference 2019 被引用: 94

  23. Privacy in Pharmacogenetics: An End-to-End Case Study of Personalized Warfarin Dosing

    著者: , , , , , - USENIX Security Symposium 2014 被引用: 568

  24. Cimplifier: automatically debloating containers

    著者: , , , , - Joint Meeting on Foundations of Software Engineering, ESEC/SIGSOFT FSE 2017 被引用: 82