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

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투고 마감일:
2026-02-15
통보일:
2026-04-25
개최일:
2026-09-24
개최지:
Hyderabad, India
조회: 3546   팔로우: 1   참가: 0
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AI-SIIS
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회반 지수 (CP-I)

44.2 / 100
전체 5,694개 중 3,153위 · 상위 56%

보안·프라이버시 분야 362개 중 194위 네트워크·통신 분야 865개 중 487위

근거가 제한적입니다: 이 학회는 CCF / ICORE / QUALIS 어디에도 수록되어 있지 않고 게재율 데이터도 없어, 점수의 대부분이 중립 기준값으로 되돌아갑니다.
학술적 인정 (35%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
투고 선별성 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
개최 횟수 (20%) 데이터 없음 — 중립 기준값 50점으로 계산 —
커뮤니티 관심도 (10%)
15
공개 자료 충실도 (15%)
35

사용한 입력: 회반에서 팔로우 중인 연구자: 1명 · 지난 24개월 동안 이 페이지를 연 연구자: 2명

공개 자료에서 빠진 항목: 역대 게재율 (+4.5) · 역대 회차 (+3.0) · 최우수 논문 기록 (+2.3)
주최자는 학회를 인증 신청한 뒤 이 페이지에서 바로 추가할 수 있습니다. 점수는 매일 밤 다시 계산됩니다. 이 점수를 올리는 방법

신뢰도 25% — 점수 중 중립 기준값이 아니라 실제 관측된 데이터에 근거한 비율. 이 점수는 어떻게 계산되나 · 전체 순위 보기 · 알고리즘 버전 1.1 · 산출일 2026-10-07

논문 모집

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
최종 수정: Dou Sun ()

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