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「IJIN特刊征稿」┃隐私和网络安全的普适多方计算技术
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特刊征稿
数据分析的使用在许多领域变得越来越重要，包括农业、生物信息学、环境研究和物联网应用。 随着恶意或隐蔽攻击者的出现，必须保护网络通信的安全和隐私。现有的机器学习 (ML)算法和人工智能 (AI) 可以帮助检测垃圾邮件、病毒、数据盗窃和黑客攻击，以提高无处不在的网络的整体安全性。
本期特刊深入探讨对攻击的预测和预防、网络威胁、安全问题、法律和实践困难以及其他相关领域的主要问题和最新进展。
它将包括各种专注于现实世界应用，如数字金融、医疗、交通、农业、生物信息学环境研究和物联网等应用和示例的研究贡献。
欢迎领域内的师生、学者积极投稿。
征 稿 主 题 Topics
Attack prediction and prevention using machine learning algorithms
Smart sensors and multi agent pervasive networks
Green communication systems for intelligent networks
Security and privacy modeling in the cloud-based systems
Federated learning in digital healthcare using IoT
Secure architectures for smart cities using IoT
Intelligent and secure transportation systems
Transaction privacy leakage detection by data analytical models
Cyber threat intelligent models for the cloud-based system
Intelligent trust mechanisms for blockchain implementation
Big data analytics and IoT for sustainable development
Advanced signal processing algorithms for wireless communication
客 座 编 辑 Guest Editors
Prof. Sampathkumar Arumugam
(Handling Editor)
Department of Applied Cybernetics, Faculty of Science, University of Hradec Kralove, Czech Republic
Prof. Badrul Hisham Ahmad
Faculty of Electronics and Computer Engineering, Universiti Teknikal Malaysia Melaka, Malaysia
Associate Prof. Yong Shi
Department of Computer Science, Kennesaw State University, Marietta, United States of America
投 稿 须 知 Submission Guidelines
在投稿时，请选择 VSI: Pervasive Multiparty Computing Technologies
重 要 时 间 Schedules
截稿日期：2023年08月31日
首次通知：2023年10月30日
终稿日期：2023年11月30日
最终出版：2023年12月30日
特刊征稿
International Journal of Intelligent Networks (IJIN) 是一本聚焦计算机网络最新挑战和发展的开放获取型(OA)国际期刊。期刊旨在通过介绍与智能网络相关的研究成果，提高对网络实际问题的认识与理解，并提供最佳的解决方案，为网络这一重要领域的研究和技术发展提出新的方向。
期刊主要刊发智能通信相关技术、可持续性和社会通信相关研究领域的原创研究论文、综述论文、技术报告、案例研究和评论文章等。
目前，期刊已被DOAJ、EBSCOhost、Ei Compendex、Scopus等数据库收录。
CiteScoreTracker 2022 7.8
期刊覆盖领域包括但不限于：
信号处理架构、算法和应用
图像计算与数据科学技术
智能传感器和代理网络
信息、计算和通信系统中的绿色技术
可持续能源的智能计算
通信网络架构和安全
生物信息学和网络计算
无线通信和网络协议
网络运营与管理
智能和信息系统
网络编码理论与算法
智能车载通信与技术
领域的未来前景
期刊收录的所有文章都经过严格的同行评审，并发表在月活用户超过1700万的ScienceDirect平台，供领域内的学者、及全球读者免费阅读、下载及引用。
https://wap.sciencenet.cn/blog-3496796-1384564.html
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