期刊名：Journal of Cybersecurity and Privacy (JCP)

期刊主页：https://www.mdpi.com/journal/jcp

01

自动驾驶汽车：复杂的攻击、安全问题、挑战、开放话题、区块链和未来方向

http://www.mdpi.com/2624-800X/3/3/25

自动驾驶汽车 (Autonomous vehicles, Avs) 作为一种能够在无需人为干预下实现自主导航和决策的交通工具，代表了当今智能交通的重大技术飞跃。值得注意的是，自动驾驶汽车的核心之一在于其与其他车辆及道路基础设施之间的通信能力（即V2X通信），这一特性虽大幅提升了其智能化水平，却也带来了潜在的网络安全风险。攻击者可能通过通信链路的渗透，实施隐私数据窃取或恶意软件注入，进而威胁车辆与乘客的安全。

本文围绕自动驾驶技术的发展现状，特别是其在情境感知与自主决策中的关键机制，展开了全面探讨。作者回顾了近期在自动驾驶汽车安全方面的研究成果，重点分析了该领域面临的多种网络安全威胁类型，特别是基于深度学习系统的攻击场景，如对深度神经网络 (DNN) 的对抗性攻击等。当我们站在自动驾驶汽车可能改变我们交通系统的新时代的边缘时，我们必须保持积极主动的态度，应对伴随这场技术革命而来的网络安全风险和安全挑战。

02

图像加密算法：设计与评估指标综述

http://www.mdpi.com/2624-800X/4/1/7

在不安全的互联网环境中共享图像时，保障图像的机密性与隐私性至关重要。由于传统的加密算法 (如AES、Twofish、RSA等) 存在加密速度慢、计算复杂度高等问题，不适用于实时图像加密场景，研究者们提出了多种专用于图像加密的算法以满足实际需求。

本文介绍和概述了图像加密算法和使用的指标，旨在对其进行评估，并帮助该领域的研究人员和从业者获得足够的信息，以了解图像加密算法的现状。本文根据使用的技术将图像加密分为七种不同的方法，并分析了每种方法的优缺点。此外，本文还详细介绍了一套全面的图像加密算法的安全性、质量和效率评估指标，并提供了这些评估指标的上界和下界。最后，本文讨论了不同图像加密方法的优缺点，以及不同图像加密方法对不同应用的适用性。

03

人工智能系统的网络安全：综述

http://www.mdpi.com/2624-800X/3/2/10

机器学习的最新进展为将人工智能嵌入软件密集型系统创造了机会。然而，这些人工智能系统存在一系列新的漏洞，使其成为网络攻击的潜在目标。本文考察了这些网络攻击的情况，并将其分类。进一步探讨了应对此类攻击的潜在防御机制，并在开发生命周期的早期使用这些机制，以增强人工智能系统的安全性。

期刊简介

Journal of Cybersecurity and Privacy (JCP) 创刊于2021年，旨在为网络安全技术各方面的研究提供一个先进的学术交流平台。期刊研究领域涵盖显示信息、计算机和网络安全、密码学、网络物理系统安全、数字取证等。

发文类型

原创型研究论文、综述、社论等。

期刊主编

Prof. Dr. Danda B. Rawat

美国霍华德大学

投稿优势

• 更高文章曝光度：

除ESCI之外，JCP 目前还被Scopus、EBSCO、dblp等数据库收录。

• 更快发表速度

开放获取

读者可以免费阅读/下载期刊文章。

作者持有版权