Network 期刊正式被 ESCI 收录 | MDPI News
发表时间：2024-06-17 阅读量：527
2024年6月，MDPI期刊 Network 正式被ESCI (Web of Science) 收录。在此，Network 向为期刊发展作出巨大贡献的主编、编委、客座编辑、审稿专家和作者们表示衷心的感谢，向长期关注期刊发展的读者致以诚挚的谢意！
期刊简介
Network (ISSN 2673-8732) 创刊于 2021 年，是一个国际性、经同行评审的开放获取期刊，发表网络及相关领域的所有原创研究。期刊旨在为科学家提供一个先进的平台来分享他们的新颖想法和扎实的研究，以促进网络技术这一关键领域的发展。
论文的最长篇幅没有限制。作者应提供完整的实验细节，以便能够重现结果。关于计算和实验程序的全部细节的电子文件或软件，如果无法以正常方式发布，可作为补充材料储存。
期刊范围
期刊主题领域包括但不限于：
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网络协议和体系结构；
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边缘计算/雾计算/云计算；
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人工智能与机器学习/深度学习；
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区块链；
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网络安全；
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通信；
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移动和无线网络，包括 5G、6G；
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软件定义网络 (SDN)；
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绿色网络和能源效率；
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网络应用程序、服务和管理；
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广域网 (WAN) 与局域网 (LAN)；
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物联网；
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多层网络。
期刊主编
Prof. Dr. Alexey Vinel
Halmstad University, Sweden
投稿优势
更高文章曝光度
除ESCI之外，Network 目前还被Scopus、EBSCO、DOAJ、CNKI等数据库收录。
更快发表速度
与传统的订阅和印刷期刊相比，Network 通常能更快地在线发表被接收的文章。
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Time to First Decision |
18.2 Days |
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Acceptance to Publication |
5.8 Days |
开放获取
读者可以免费阅读期刊文章。
作者持有版权
精选文章
文章 1
IoT and Blockchain Integration: Applications, Opportunities, and Challenges
物联网和区块链整合：应用、机遇和挑战
Naresh Adhikari and Mahalingam Ramkumar
https://www.mdpi.com/2091364
文章亮点：
(1) 本文介绍了物联网事物的演变、其架构和主要应用领域、物联网的安全保障以及它与区块链技术的相关性。
(2) 本文强调了区块链技术对物联网的潜在应用，指出区块链的去中心化、透明度和数据完整性特性将为物联网带来强大的应用。
(3) 本文指出了区块链与物联网集成的实际应用依赖于支持区块链网络运行的可靠基础设施。
(4) 本文指出了物联网面临的威胁，强调了区块链集成无法解决物联网的常见威胁，需投入更多的研究和努力以提高开放源区块链网络的财务、操作可靠性和治理。
原文出自 Network 期刊
Adhikari, N.; Ramkumar, M. IoT and Blockchain Integration: Applications, Opportunities, and Challenges. Network 2023, 3, 115-141.
文章 2
Analysis of 5G Channel Access for Collaboration with TSN Concluding at a 5G Scheduling Mechanism
基于TSN协同的5G信道接入分析，总结出一种5G调度机制
Dennis Krummacker et al.
https://www.mdpi.com/1791148
文章亮点：
(1) 本研究分析强调了内部5G机制可以在符合时效性网络 (TSN) 控制平面要求的情况下执行TSN流量转发的能力。
(2) 该研究提出了一种新颖的动态逻辑通道优先级 (dLCP) 机制，用以实现5G系统中TSN流量的兼容性，避免了在核心或终端部署额外的H/F功能，降低了翻译功能的复杂性。
(3) 本研究通过模拟单个终端上多个TSN流的下行流量场景，证明了dLCP可以满足配置门控表的流量整形要求，前提是可用的无线资源足够。
原文出自 Network 期刊
Krummacker, D.; Veith, B.; Fischer, C.; Schotten, H.D. Analysis of 5G Channel Access for Collaboration with TSN Concluding at a 5G Scheduling Mechanism. Network 2022, 2, 440-455.
文章 3
Machine Learning Applied to LoRaWAN Network for Improving Fingerprint Localization Accuracy in Dense Urban Areas
机器学习应用于LoRaWAN网络提高城市人口密集地区指纹定位精度
Andrea Piroddi and Maurizio Torregiani
https://www.mdpi.com/2125576
文章亮点：
(1) 本研究通过实验研究量化了在人口密集地区的平均位置估计误差，结果显示定位终端设备的偏差小于150米，并且在节点密度增加的情况下可以将误差减少到几米。
(2) 本研究使用神经网络实现了基于指纹识别的端设备定位，展示了LoRaWAN技术在低功耗无线网络中替代高能耗定位方法的潜力。
(3) 具有如此估计误差量级的定位算法适用于众多应用场景，改进后的定位能够确保在需要时提供安全性和实时性。
原文出自 Network 期刊
Piroddi, A.; Torregiani, M. Machine Learning Applied to LoRaWAN Network for Improving Fingerprint Localization Accuracy in Dense Urban Areas. Network 2023, 3, 199-217.
文章 4
Enhancing Cache Robustness in Information-Centric Networks: Per-Face Popularity Approaches
增强以信息为中心的网络中的缓存鲁棒性：逐面流行方法
John Baugh and Jinhua Guo
https://www.mdpi.com/2544720
文章亮点：
(1) 信息中心网络 (ICN) 中的Per-Face Popularity (PFP) 方案通过均衡各个面上的内容受欢迎度评估，显著提升了缓存命中率，有效减少了缓存污染攻击的影响。
(2) PFP-DA方案引入动态老化特性，确保极受欢迎的内容对象在一段时间后不会继续占据缓存，实现了比LFU-DA和LRU更高的命中率。
(3) 通过引入β参数，PFP-β方案进一步优化了缓存策略，在攻击者比例较低时能够将缓存污染降至0%，并最大限度地提高缓存命中率。
原文出自 Network 期刊
Baugh, J.; Guo, J. Enhancing Cache Robustness in Information-Centric Networks: Per-Face Popularity Approaches. Network 2023, 3, 502-521.
文章 5
A Hierarchical Security Event Correlation Model for Real-Time Threat Detection and Response
物联网和区块链整合：应用、机遇和挑战
Herbert Maosa, Karim Ouazzane and Mohamed Chahine Ghanem
https://www.mdpi.com/2674794
文章亮点：
(1) 本文提出了一种新颖的分层事件关联模型，有效解决了入侵检测系统 (IDS) 产生大量警报的问题，并将关联过程集成到IDS的核心模块中，极大地简化了安全操作的复杂性。
(2) 通过关联原始事件而不是警报，该模型成功减少了待检测事件的数量，使得IDS能够更快速、实时地响应威胁。
(3) 通过综合利用相似性和基于图的关联技术，该模型在一个层次结构中实现了整合能力，为安全事件关联过程做出了重要贡献，并在实验中展示了其适用性。
原文出自 Network 期刊
Maosa, H.; Ouazzane, K.; Ghanem, M.C. A Hierarchical Security Event Correlation Model for Real-Time Threat Detection and Response. Network 2024, 4, 68-90.
精选特刊
特刊 1
Artificial Intelligence in Effective Intrusion Detection for Clouds
Edited by Stavros Shiaeles
Submission Deadline: 31 Dec 2024
https://www.mdpi.com/si/201553
特刊 2
Advanced Technologies in Network and Service Management, 2nd Edition
Edited by Hakim Mellah and Filippo Malandra
Submission Deadline: 31 Jan 2025
https://www.mdpi.com/si/206055