【EI稳定,马来亚大学主办】2024年计算机与信息安全国际会议(WCCIS 2024,9月27-29)

2024年计算机与信息安全国际会议 (WCCIS 2024) 将于2024年9月27-29日召开。 会议旨在为从事计算机与信息安全的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和探讨,促进学术成果产业化合作的平台。大会诚邀国内外高校、科研机构专家、学者,企业界人士及其他相关人员参会交流。期待在马来西亚相见!
1. 官方信息
-
会议官网:wccis.org 2024 World Conference of Computer and Information Security(WCCIS 2024)wccis.org
-
时间地点:2024年9月20-22日 广西桂林丨马来西亚
-
最终截稿时间:2024年9月23日
-
接受/拒稿通知:投稿后1周内
-
收录检索:EI核心、Scopus
2. 组织单位
- 【主办单位】马来亚大学
- 【联合主办单位】郑州大学公共安全研究院
- 【协办单位】东南大学
3. 主席嘉宾
3.1 大会主席:

3.2 主讲嘉宾:
- Por Lip Yee教授:马来亚大学,马来西亚,IEEE Senior Member
- Zuriati Ahmad Zukarnain教授:马来西亚博特拉大学,马来西亚
前往【会议官网】了解更多会议主席嘉宾…
4. 征稿主题
- 网络安全
- 访问控制
- 信息系统安全与管理
- 社交网络安全、隐私和信任
- 计算机网络与通信
- 信号和图像处理
- 信息安全算法与协议
- 嵌入式系统安全
- 通信工程
- 卫星通信
- 云与边缘计算安全
- 区块链安全与隐私
- 身份访问管理
- 网络物理系统安全
- 知识产权保护
- 智能信息处理技术
- 数据挖掘
- 数据可视化
- 图像处理
- 语音识别
- 信息技术在企业的应用
- 信号处理
- 智能通信与计算
- 数学与信息网络
- 数字媒体信息处理
- 卫星通信
- 无线通信
- 系统模型设计与信息管理
- 生物识别技术
- 嵌入式系统和软件
- 物联网信息安全
- 社交网络
- 物联网信息分析处理
- …
5. 出版检索
- 本会议投稿经过2-3位组委会专家严格审核之后,最终所录用的论文将由全球知名的科技出版社380220803174252410.png斯普林格旗下的 Springer-LNICST(Lecture Notes of the Institute for Computer Sciences, Social Informatics and Telecommunications Engineering), ISSN: 1867-822X 出版,出版后提交至EI Compendex,Scopus检索。
6. 参会投稿
6.1 投稿须知:
-
论文根据模板排版不得少于8页,会议论文模板请前往【会议官网】→【会议资料】处下载
-
英文投稿:请将排版好的论文全文投稿至【会议官网】→【论文投稿】
-
论文应具有学术或实用价值,未在国内外学术期刊或会议发表过。
6.2 参会方式:
-
作者参会:一篇录用文章允许一名作者免费参会;
-
报名参会:请前往【会议官网】→【参会报名】
前往【会议官网】报名参会/投稿
相关文章:
【EI稳定,马来亚大学主办】2024年计算机与信息安全国际会议(WCCIS 2024,9月27-29)
2024年计算机与信息安全国际会议 (WCCIS 2024) 将于2024年9月27-29日召开。 会议旨在为从事计算机与信息安全的专家学者、工程技术人员、技术研发人员提供一个共享科研成果和前沿技术,了解学术发展趋势,拓宽研究思路,加强学术研究和探讨&…...
免费AI播客生成:notebooklm可以生成播客的两个发言人谈论的内容,从各种来源如研究论文、文章
参考: https://notebooklm.google.com/ 可以上传文章链接,ai自动生成播客两人对话: 另外notebooklm他本身也是个rag知识库对话,可以直接聊天框对话...
“MIME 媒体类型“用来标识网络传输内容的格式标准
MIME 类型(Multipurpose Internet Mail Extensions 类型),也称为媒体类型,是用来标识网络传输内容的格式的标准。这些类型帮助 Web 服务器和浏览器理解如何处理和显示数据。MIME 类型在 Web 开发和网络通信中起着关键作用…...
MySql的基础讲解
一、初识MySql 数据库:按照数据结构来组织、存储和管理数据的仓库;是一个长期存储在计算机内的、有组织的、可共享 的、统一管理的大量数据的集合; OLTP:联机事务处理,主要是对数据库的增删改查。 OLTP 主要用来记录…...
类型转换等 面试真题
题目1 请问哪个结果为NaN A. 123null B. 123‘1’ C. 123/0 D. 123undefined 在这四个表达式中,只有D. 123 undefined 的结果是 NaN,原因如下: A. 123 null 结果是:123原因:null 在数值运算中会被自动转换为 0&a…...
MySQL下载安装
MySQL下载安装 MySQL :: MySQL Community Downloads MySQL :: Download MySQL Installer 安装步骤1 一路向前即可。 我只安装Server,不清楚的建议选择Full 安装步骤2 如果是正式运行的服务器,可以选择Server Computer...
golang实现正向代理http_proxy和https_proxy
package mainimport ("bytes""fmt""io""log""net""net/url""strings" )func main() {// tcp 连接,监听 8080 端口l, err := net.Listen("tcp", ":8080")if err != nil {log.Panic…...
数字IC设计\FPGA 职位经典笔试面试--整理
注: 资料都是基于网上一些博客分享和自己学习整理而成的 1:什么是同步逻辑和异步逻辑? 同步逻辑是时钟之间有固定的因果关系。异步逻辑是各时钟之间没有固定的因果关系。 同步时序 逻辑电路的特点:各触发器的时钟端全部连接在一…...
Golang协程泄漏定位和排查
Golang协程泄漏定位和排查 1 场景:无缓冲channel写阻塞2 排查和定位思路2.1 Golang pprof2.2 协程数监控2.3 操作系统内存泄漏 参考 1 场景:无缓冲channel写阻塞 package mainimport ("log""net/http"_ "net/http/pprof"…...
【我的 PWN 学习手札】Unlink Attack
目录 前言 一、Unlink介绍 二、保护和限制 (1)FD->bk P AND BK->fd P (2)chunksize(P) prev_size(next_chunk(P)) (3)largebin chunk 三、适用场景 四、利用与绕过 (1&#…...
算法笔试-编程练习-好题-04
题目:堆盒子 礼盒大小不同,我们玩堆盒子的游戏,怎么堆盒子使得堆出的高度最高,每个礼盒的大小由长、宽、高表示,堆盒子的时候要求下面的盒子长、宽、高都必须大于上面的盒子,不包含等于。高度为堆出的礼盒的所有高度的…...
使用Rustup快速无缝升级Rust
rust update 升级 Rustup 是 Rust 官方的跨平台 Rust 安装工具。我们可以使用rustup升级rust版本 rustup updaterustup is not installed at ‘E:\cargo’ 意思是说’E:\argo’未安装rustup 将原来C:\Users\用户名\.cargo\bin下的文件复制到新的E:\cargo\bin $ rustup upda…...
pytorch qwen2-vl自定义数据全量微调
参考:https://github.com/zhangfaen/finetune-Qwen2-VL/tree/main 测试情况: 2B显存训练也很高,4090卡训练的 下载代码: git clone https://github.com/zhangfaen/finetune-Qwen2-VLtransformers包: 安装特定包,对qwen2vl支持 pip install git+https://github.com/hugg…...
切换淘宝最新npm镜像源是
切换淘宝最新npm镜像源是一个相对简单的过程,但首先需要明确当前淘宝npm镜像源的状态和最新的镜像地址。由于网络环境和服务更新,镜像源的具体地址可能会发生变化,因此,我将基于当前可获取的信息,提供一个通用的切换步…...
全国历年高考真题2008-2024
目录 分享链接: ⬇️⬇️⬇️ 点击下载...
【vue-media-upload】一个好用的上传图片的组件,注意事项
一、问题 media 的saved 数组中的图片使用的是location 相对路径,但是我的业务需要直接根据图片链接展示图片,而且用的也不是location 相关源代码 <div v-for"(image, index) in savedMedia" :key"index" class"mu-image-…...
linux第一课(操作系统核心)
一.关于linux (1)linux是一款开源的操作系统(是多用户,多任务,多线程)。 (2)一般所说的linux指的是linux核心,即对计算机硬件资源负责调度管理,主要职责是进程管理,内存管理文件系统,设备驱动,…...
【期末复习】软件项目管理
前言: 关于软件项目管理这一科目的重要期末考点,希望对你有帮助。 目录 质量管理可能遇到的问题 软件项目质量管理 软件项目风险管理 进度 题1 题2 题3 成本 题1 题2 题3 质量管理可能遇到的问题 (1)没有制定质量管理计划: (2)…...
C# List定义和常用方法
栏目总目录 List的定义 列表(List)是一种常用的集合类型,它属于System.Collections.Generic命名空间。列表是一个有序集合,可以包含重复的元素,并且可以根据索引访问元素。 List< T > List<T> 是一个泛…...
如何在实际应用中更好地利用字典功能提高开发效率?
在当今数字化浪潮汹涌澎湃、技术迭代日新月异的时代,企业和开发者们犹如在信息的海洋中航行,迫切需要高效便捷的开发工具来指引方向、加速前行。开发工具的优劣直接关系到项目的进度、质量以及最终的商业价值实现。在众多开发工具的功能模块中࿰…...
STM32L152RE 32MHz时钟配置库:超低功耗MCU高频稳定启动方案
1. 项目概述ST_L152_32MHZ是一个专为 STMicroelectronics Nucleo-L152RE 开发板设计的轻量级时钟配置库,其核心目标是将系统主频(SYSCLK)从出厂默认的 32 kHz LSE 或 16 MHz HSI 稳定提升至32 MHz,并确保所有关键外设时钟…...
PLCopen运动控制功能块实战:从单轴控制到多轴联动的5个经典案例解析
PLCopen运动控制功能块实战:从单轴控制到多轴联动的5个经典案例解析 在工业自动化领域,精确的运动控制是实现高效生产的关键。无论是简单的传送带定位,还是复杂的多轴协同作业,PLCopen规范提供的标准化功能块都能为工程师提供强大…...
深度学习驱动的图像去雾:2023年最新算法与应用实践
1. 图像去雾技术的现状与挑战 清晨打开窗户,如果外面雾气弥漫,我们往往会等雾散了再拍照。但计算机视觉系统可没这个耐心——自动驾驶汽车必须实时看清路况,无人机巡检得在雾天正常工作。这就是图像去雾技术存在的意义。2023年,随…...
SDMatte Web服务灰度发布:新模型版本AB测试与用户反馈闭环机制
SDMatte Web服务灰度发布:新模型版本AB测试与用户反馈闭环机制 1. 引言 在AI图像处理领域,模型迭代更新是持续提升服务质量的必经之路。SDMatte作为一款专注于高质量图像抠图的AI模型,近期完成了新版本SDMatte的研发工作。本文将详细介绍我…...
ente/auth缓存机制详解:提高系统响应速度
ente/auth缓存机制详解:提高系统响应速度 【免费下载链接】ente 完全开源,端到端加密的Google Photos和Apple Photos的替代品 项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/en/ente ente/auth作为专注于移动设备的两步验证(2FA&…...
简述双亲委派机制以及其优点
面试 概念:加载类的时候先交给自己的父类加载器执行,直到顶层的启动类加载器,如果父加载器能够完成加载,则交给父类加载器,否则自己尝试加载。 优点:保证类的加载的安全性,避免类的重复加载。...
SAP资产主数据批量修改避坑大全:GGB1替代+AR31工作清单配置详解(含日期字段特殊处理)
SAP资产主数据批量修改实战指南:从GGB1替代到AR31工作清单全流程解析 当财务团队需要对上千条资产记录进行成本中心迁移时,手工修改不仅效率低下,还容易产生数据不一致。SAP系统提供的GGB1替代规则与AR31工作清单组合方案,正是解决…...
SLAM Toolbox应用宝典:从技术原理到实战落地的全面指南
SLAM Toolbox应用宝典:从技术原理到实战落地的全面指南 【免费下载链接】slam_toolbox Slam Toolbox for lifelong mapping and localization in potentially massive maps with ROS 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/sl/slam_toolbox SLAM Toolbox…...
String、StringBuilder、StringBuffer 的本质区别
作为 Java 开发者,String、StringBuilder、StringBuffer 这三个类几乎每天都在用。但面试官总爱问这道题,因为它背后藏着 JVM 内存模型、线程安全、性能优化等核心知识点。今天我们从本质出发,彻底把这三个类讲透。一、String 为什么不可变&a…...
FedMeta: Accelerating Federated Learning with Meta-Learning for Enhanced Privacy and Efficiency
1. FedMeta:当联邦学习遇上元学习 想象一下,你正在训练一个能识别手写数字的AI模型,但数据分散在成千上万个用户的手机里。传统联邦学习就像让每个用户都从头开始训练完整模型,既耗流量又费时间。而FedMeta的聪明之处在于——它让…...
