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          信息技術與網(wǎng)絡安全雜志

          評價信息:

          影響因子:0.34

          總被引頻次:

          信息技術與網(wǎng)絡安全雜志 部級期刊

          Information Technology and Network Security
          主要欄目:

          ITNS主題專欄:工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)技術網(wǎng)絡與信息安全智能算法人工智能工業(yè)自動化技術計算機硬件行業(yè)應用

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          信息技術與網(wǎng)絡安全雜志簡介預計審稿時間:1個月內(nèi)

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          b.文章屬于基金項目的,請在作者簡介后注明基金項目名稱、課題及編號等信息。

          c.引言一般不超過500 字,概述本研究的理論依據(jù)、思路、實驗基礎及國內(nèi)外現(xiàn)狀,并應明確提出論文研究的目的。

          d.參考文獻按在正文中出現(xiàn)的先后順序列于文后(同一參考文獻在文中可以用同一序號加頁碼標出),并與正文中的引用序號一一對應。

          e.“摘要”為文章主要觀點之提煉,應能獨立成文,字數(shù)控制在300字左右。

          雜志簡介:

          信息技術與網(wǎng)絡安全雜志(月刊)知識豐富,內(nèi)容廣泛,貼近大眾,自1982年創(chuàng)刊以來廣受好評,注重視角的宏觀性、全局性和指導性,在業(yè)界形成了一定影響和良好口碑。

          《信息技術與網(wǎng)絡安全》現(xiàn)已更名為《網(wǎng)絡安全與數(shù)據(jù)治理》。

          信息技術與網(wǎng)絡安全歷史收錄

          統(tǒng)計數(shù)據(jù)

          被引次數(shù)和發(fā)文量統(tǒng)計數(shù)據(jù)

          雜志被引次數(shù)

          雜志發(fā)文量

          年度被引次數(shù)統(tǒng)計數(shù)據(jù)

          2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020

          本刊文章見刊的年份

          2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003

          在2012年的被引次數(shù)

          34 165 195 116 7 21 5 33 30 16

          被本刊自己引用的次數(shù)

          2 11 10 2 0 0 0 0 1 0

          被引次數(shù)的累積百分比

          0.0479 0.2803 0.5549 0.7183 0.7282 0.7577 0.7648 0.8113 0.8535 0.8761

          本刊文章見刊的年份

          2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004

          在2013年的被引次數(shù)

          46 196 281 198 96 6 24 5 36 35

          被本刊自己引用的次數(shù)

          10 23 18 10 0 0 0 0 0 0

          被引次數(shù)的累積百分比

          0.0452 0.238 0.5143 0.7089 0.8033 0.8092 0.8328 0.8378 0.8732 0.9076

          本刊文章見刊的年份

          2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005

          在2014年的被引次數(shù)

          38 238 259 267 175 102 3 12 4 24

          被本刊自己引用的次數(shù)

          11 70 46 32 17 2 0 0 0 3

          被引次數(shù)的累積百分比

          0.0313 0.2272 0.4403 0.6601 0.8041 0.8881 0.8905 0.9004 0.9037 0.9235

          本刊文章見刊的年份

          2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006

          在2015年的被引次數(shù)

          54 207 284 223 215 144 64 4 8 5

          被本刊自己引用的次數(shù)

          30 71 46 16 15 10 2 0 1 0

          被引次數(shù)的累積百分比

          0.0407 0.1968 0.411 0.5792 0.7413 0.8499 0.8982 0.9012 0.9072 0.911

          本刊文章見刊的年份

          2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007

          在2016年的被引次數(shù)

          95 304 321 287 177 200 119 52 1 8

          被本刊自己引用的次數(shù)

          42 132 94 106 20 14 15 1 0 0

          被引次數(shù)的累積百分比

          0.0571 0.2398 0.4327 0.6052 0.7115 0.8317 0.9032 0.9345 0.9351 0.9399

          本刊文章見刊的年份

          2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008

          在2017年的被引次數(shù)

          73 307 342 247 218 186 152 112 49 2

          被本刊自己引用的次數(shù)

          15 85 68 48 35 17 32 13 4 0

          被引次數(shù)的累積百分比

          0.0413 0.2152 0.4088 0.5487 0.6721 0.7775 0.8635 0.927 0.9547 0.9558

          本刊文章見刊的年份

          2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009

          在2018年的被引次數(shù)

          32 289 345 255 199 153 126 108 74 31

          被本刊自己引用的次數(shù)

          9 14 7 5 0 1 5 2 1 0

          被引次數(shù)的累積百分比

          0.019 0.1906 0.3955 0.5469 0.6651 0.7559 0.8308 0.8949 0.9388 0.9572

          本刊文章見刊的年份

          2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010

          在2019年的被引次數(shù)

          54 172 351 252 177 128 120 76 84 56

          被本刊自己引用的次數(shù)

          5 20 5 3 3 1 0 1 2 1

          被引次數(shù)的累積百分比

          0.0347 0.1454 0.3713 0.5335 0.6474 0.7297 0.8069 0.8559 0.9099 0.9459

          本刊文章見刊的年份

          2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011

          在2020年的被引次數(shù)

          53 195 110 260 199 141 99 65 54 50

          被本刊自己引用的次數(shù)

          6 9 6 6 2 0 1 0 0 0

          被引次數(shù)的累積百分比

          0.0401 0.1877 0.271 0.4678 0.6185 0.7252 0.8002 0.8494 0.8902 0.9281

          文章摘錄

          基于遺傳算法的盜竊案時空關聯(lián)分析

          紹興軌道交通網(wǎng)絡安全防護的探究與實踐

          我國工業(yè)信息安全態(tài)勢分析與思考

          基于雙域?qū)W習的JPEG壓縮圖像去壓縮效應算法

          一種基于仿生嗅覺的室內(nèi)有害氣體成分識別方法

          基于改進時空步態(tài)圖的步態(tài)識別

          基于隨機投影的K-means算法研究

          基于灰關聯(lián)分析法和多元線性回歸模型的有軌電車能耗預測

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          • 發(fā)行周期:月刊
          • 郵發(fā)代號:82-417
          • 出版地區(qū):北京

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