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AI-SIIS 2026: IEEE International Conference on AI and Security for Industrial IoT Systems

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投稿締切日:
2026-02-15
通知日:
2026-04-25
開催日:
2026-09-24
開催地:
Hyderabad, India
閲覧: 3548   フォロー: 1   参加: 0
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AI-SIIS
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会伴インデックス (CP-I)

44.2 / 100
全 5,694 件中 第 3,153 位 · 上位 56%

セキュリティ・プライバシー 分野 362 件中 第 194 位 ネットワーク・通信 分野 865 件中 第 487 位

根拠が限られています：この会議は CCF / ICORE / QUALIS のいずれにも収録されておらず、採択率のデータもないため、スコアの大部分は中立の基準値に戻ります。
学術的評価 (35%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
投稿の選択性 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
開催回数 (20%) データなし — 中立の基準値 50 点として算入 —
コミュニティの注目度 (10%)
15
公開情報の充実度 (15%)
35

使用した入力: 会伴でフォローしている研究者：1 人 · 過去 24 か月にこのページを開いた研究者：2 人

公開情報で不足しているもの: 過去の採択率 (+4.5) · 過去の開催回 (+3.0) · 最優秀論文の記録 (+2.3)
主催者は会議を認証申請したうえで、このページから直接追加できます。スコアは毎晩再計算されます。このスコアを上げるには

信頼度 25% — スコアのうち、中立の基準値ではなく実際に観測されたデータに基づく割合。 このスコアの算出方法 · ランキングを見る · アルゴリズム版 1.1 · 算出日 2026-10-07

論文募集

AI-SIIS 2026 (IEEE International Conference on AI and Security for Industrial IoT Systems) is an academic conference held in Hyderabad, India on 2026-09-24. The paper submission deadline is 2026-02-15. Acceptance notifications are sent on 2026-04-25.

AI-SIIS 2026 focuses on industrial and upcoming frontier technologies, applications of electronics, controls, communications, instrumentation and computational intelligence. The objectives of the conference are to provide high quality research and professional interactions for the advancement of science, technology, and fellowship. Papers with new research results are encouraged for submission. Technical Topics (but not limited to) Track 1: AI-Based Security and Intelligence for Industrial IoT AI-based threat detection and mitigation for Industrial IoT (IIoT) Machine learning for anomaly detection in industrial networks Federated and distributed learning for industrial cybersecurity Fault-tolerant AI architectures for industrial automation Intrusion detection and prevention in smart factories Deep learning for malware classification in IIoT environments Blockchain for secure IIoT data sharing and identity management Track 2: AI for Smart Healthcare and Medical IoT Deep learning for disease diagnosis and early detection AI-enabled predictive healthcare analytics and patient monitoring Federated learning for clinical data sharing and privacy preservation Explainable AI (XAI) for medical decision-making Reinforcement learning in personalized treatment planning AI-driven biomedical signal and image analysis Digital twins and AI modeling for healthcare systems AI for remote monitoring and telemedicine applications Track 3: Secure and Ethical AI Systems for Industry and Society Ethics-by-design frameworks for AI in industrial automation AI control mechanisms and failsafe architectures Explainability and interpretability for critical decision systems AI accountability and auditability models Managing algorithmic bias in industrial and social contexts Standards and benchmarks for ethical and safe AI Track 4: Human–Machine Collaboration and Cognitive AI Systems AI-driven human-machine collaboration in industrial environments Cognitive AI systems for decision support and control Adaptive interfaces for human-in-the-loop systems Trust, transparency, and human factors in AI-enabled operations Track 5: Smart and Intelligent Sensor Applications AI and machine learning for sensor data processing Sensor fusion and signal conditioning Self-calibrating and self-healing sensors Smart camera systems Industrial IoT and predictive maintenance sensors
最終更新：Dou Sun（）

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