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Security Challenges and Defense Methods for Emerging AI Driven Applications

1. Prof. Dr. Jiwei Tian, Xi'an Jiaotong University.

2. Prof. Dr. Peican Zhu, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China.

3. Prof. Dr. Keke Tang, Guangzhou University, Guangzhou, China.

4. Prof. Dr. Wang Zhen, Northwestern Polytechnical University, Xi'an, China.

IET Information Security (ISSN: 1751-8717) 期刊由Wiley出版发行，被SCIE、EI以及Scopus等多个重要数据库收录。期刊旨在发表信息安全与密码学领域的原创研究论文。

人工智能（AI）技术，如深度神经网络（DNN），已经大大刷新了各种任务的最新性能，如人脸识别、机器人抓取、自动驾驶汽车的避障以及无人机制导和规划。

然而，最近的研究报告指出，DNNs 容易受到新的攻击威胁，如对抗攻击和中毒攻击。最近流行的大型语言模型（LLM）也面临着新型安全威胁。因此，将这些应用到现实世界的场景中会带来新的安全威胁和危害。

本专刊旨在探讨新兴人工智能驱动应用所面临的安全挑战，如设计不同的对抗性攻击和中毒攻击方法，寻找防御这些对抗性攻击和中毒攻击的解决方案，将对抗性攻击和中毒攻击扩展和研究到不同模式、不同领域和不同的真实世界场景。

征稿主题包括但不限于以下：

🔹 基于3D点云的应用程序面临的新兴安全威胁

🔹 基于3D点云的应用程序的安全防御方法

🔹 基于3D网格的应用程序面临的新兴安全威胁

🔹 基于3D网格的应用程序的安全防御方法

🔹 基于人工智能的无人机面临的新兴安全威胁

🔹 基于人工智能的无人机的安全防御方法

🔹 基于人工智能的社交网络面临的新兴安全威胁

🔹 基于人工智能的社交网络的安全防御方法

🔹 基于人工智能的关键基础设施面临的新兴安全威胁

🔹 人工智能驱动的关键基础设施的安全防御方法

🔹 大型语言模型（LLMs）面临的新兴安全威胁

🔹 大型语言模型（LLMs）的安全防御方法