
AI and Security Convergence(AISC,《人工智能与安全融合》)是一本国际同行评审开放获取学术期刊,致力于推动人工智能与安全领域的交叉融合研究,为全球学术界、产业界和政策制定者提供高水平的学术交流平台。
随着人工智能技术在各行业的快速普及,如何确保AI系统的安全性、可靠性、透明性与可信性已成为全球关注的重要议题。与此同时,人工智能也正在成为提升网络安全、风险预警、威胁检测与智能防御能力的重要工具。
在此基础上,AISC聚焦“AI for Security”与“Security for AI”两大研究方向,关注人工智能应用过程中的安全挑战,以及利用人工智能赋能安全领域创新发展的最新成果。期刊旨在促进人工智能、安全科学、数据科学、网络空间安全及相关交叉学科的深度融合,为构建安全、可信、负责任的智能未来贡献学术力量。
期刊特色

作者版权保留:所有文章均采用CC BY 4.0许可协议出版,版权归作者所有,在保障学术成果传播的同时充分尊重作者权益。
严格同行评审:所有投稿均经过严格的国际同行评审程序,为作者提供专业、公平、高质量的学术反馈,确保发表成果的学术质量与创新价值。
开放获取传播:期刊采用Gold Open Access出版模式,所有文章一经发表即可全球免费阅读与下载,促进研究成果的广泛传播与学术影响力提升。
主编介绍

廖清
廖清(Qing Liao)现任哈尔滨工业大学(深圳)网络空间安全研究院院长,二级教授,博士生导师,国家级高层次人才,兼任中文信息学会理事和中国人工智能学会青工委副秘书长,全球前2%顶尖科学家。
廖教授长期从事数据挖掘、人工智能与信息安全领域研究,主持并承担国家重点研发计划、国家自然科学基金及广东省重点等多项科研项目。作为第一作者或通讯作者,已在IEEE TKDE、NeurIPS、AAAI、SDM、IEEE TMC等国际重要期刊和会议发表高水平学术论文100余篇,相关成果获国家级二等奖及省部级一等奖等奖项。
主编寄语
人工智能技术正在快速而深刻地改变人类社会的发展方式,但伴随而来的安全风险、可信性挑战与治理问题也日益凸显。如何构建安全、可靠、可解释、可持续的人工智能生态,俨然成为全球科技界需要共同面对的重要课题。
AISC的创办正是为了回应这一时代需求,我们希望搭建一个开放、严谨、国际化的学术平台,汇聚来自人工智能、安全科学、网络空间安全及相关领域的优秀研究成果,推动前沿理论创新与实际应用落地。
未来,AISC将坚持高质量学术标准,关注具有原创性、前瞻性和影响力的研究工作,促进学术界、产业界与政策制定者之间的交流合作。我们诚挚欢迎全球专家学者向AISC投稿,共同推动人工智能与安全融合领域的发展,共建可信智能时代的未来。
征稿范围
本期刊收稿范围包括但不限于以下领域:
数据隐私与保护
Data Privacy and Protection
面向大规模数据挖掘与分析中的数据完整性、来源追踪和隐私增强,关注先进方法与技术。
大语言模型安全
Large Language Model (LLM) Security
围绕基础模型和生成式人工智能的鲁棒性、安全对齐与对抗性漏洞开展研究,包括提示注入攻击、后门防御和幻觉缓解等方向。
可信机器学习
Trustworthy Machine Learning
研究联邦学习、安全多方计算(SMC)和差分隐私等隐私保护技术,以确保协同模型训练过程中的数据机密性。
对抗机器学习
Adversarial Machine Learning
探讨深度学习中攻击与防御机制的理论与实践问题,包括数据投毒、模型窃取和对抗训练等。 自主智能体与具身人工智能
Autonomous Agents and Embodied AI
关注智能体和具身系统中的安全与安全性挑战,重点涉及价值对齐、行为控制以及现实物理环境中的安全保障。
优惠政策
凡在2026年12月31日之前投稿并被接受的文章,作者可享受出版费(APC)全免的优惠政策。
投稿方式
请通过AISC在线投稿系统提交稿件:
https://ojs.bonviewpress.com/index.php/AISC/about/submissions
欢迎全球学者关注并投稿AISC!
如需了解更多信息,请访问期刊官网或联系编辑部。
邮箱:yikezhang@aisceditorial.com
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排版:李瑞琪
编辑:张艺柯
审核:任南西
监制:贺 柳

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