2021年3月，MDPI期刊Digital 和Journal of Cybersecurity and Privacy 正式出版发行创刊号。截至目前，MDPI已出版351个期刊。
Digital (ISSN 2673-6470) 是一个国际型开放获取期刊，其主要刊载有关数字化技术及其在社会、健康、教育和经济等领域的应用类学术性论文。本刊致力于为不同背景的学者和专业人士提供一个聚焦数字化时代的开放型和学科交叉型平台，呈现如今世界上数字化发展的最新成果，为推动数字化创新及应用提供借鉴和启示。Digital 鼓励来自不同领域，包括社会学、医疗健康学、农业学、人文学、管理学、经济学以及教育学等的学者向其投稿。本刊不仅接收理论或应用研究型论文、针对研究热点的综述型报告，也接收观点性评述等类型的文稿。
向Digital 投稿不但可以享受开放获取出版所带来的高能见度，还具有研究成果被快速分享的优势。期刊采取单盲同行专家评审机制，一轮审稿平均周期约为23天，文章从接收到发表上线约为7天。
主编介绍
Yannis Manolopoulos现任塞浦路斯公共大学副校长以及应用科学学院教授，也是希腊亚里士多德大学的名誉教授。他是数据管理方面的专家，已在相关领域学术期刊发表了350余篇论文和多本专业论著 (h-index 56)，他在20多个学术会议上发表过主题演讲，并获得5次最佳论文奖。他曾任巴西、丹麦、法国、意大利、波兰、西班牙博士考试委员会外聘委员，目前任职于以下期刊的编委会：Digital(EiC)、Information Systems、World Wide Web、Computer Journal、Data Science and Analytics。
精彩文章推荐
1. Geometric Change Detection in Digital Twins
数字双胞胎的几何变化检测
Tiril Sundby et al.
https://doi.org/10.3390/digital1020009
数字双胞胎在现实世界的物理对象和虚拟模型之间架起一座桥梁。既独立又具有描述性的数字双胞胎包含数字副本中对象的物理表现-3D几何模型。数字孪生应用程序需要随着其物理对象的演化而快速更新内部参数。由于实现精确的物理表示需要高质量的几何模型，继而对存储3D几何模型信息所需的存储量和带宽要求更高。因此，在这项研究中，作者提出了一个在数字孪生环境中检测几何变化的新方法，通过用于运动检测的动态模式分解 (DMD)、用于检测对象的YOLOv5、以及用于姿态估算的3D机器学习的组合方案来解决这个问题。作者使用DMD进行背景减除，实现了对前景运动物体的实时检测，然后提取检测到的运动的视频帧，应用对象检测算法YOLOv5提取出视频帧中被检测对象的包围框。此外，我们在三维姿态估算网络中估算每个物体的旋转姿态，一系列卷积神经网络 (CNNs) 对图像和三维模型形状进行特征提取。然后，用网络输出与输入图像中物体有关的相机方向估计出欧拉角。通过存储与检测到的姿态变化数据，作者最小化了必要的存储和带宽要求，同时仍然根据需要重新创建了3D场景。作者对新的几何检测框架的评估表明，这个方法可以在新型的数字孪生应用中成为一个可行的工具。
2. A Review of the Practical Applications of Pedagogic Conversational Agents to Be Used in School and University Classrooms
教学会话代理在中小学和大学课堂中的实际应用综述
Diana Pérez-Marín et al.
https://doi.org/10.3390/digital1010002
教学对话代理 (PCAs, Pedagogic Conversational Agents) 可以被定义为一种在跟学生一起学习的环境中主动来创造丰富教学互动的角色。目前，在这个飞速发展的教育领域的文献中报道了很多种代理。这篇文章回顾了几种作为老师，学生或者同伴使用代理设计，并使用分类法对教学对话代理进入课堂的可能性进行了分析。最后讨论了这项技术是否能成为教育的未来取决于教学对话代理是否会对任何参与教学工作的实践者，研究者，教师以及管理者开放。
Journal of Cybersecurity and Privacy (ISSN 2624-800X) 是一本国际型型开放获取期刊，旨在传播与网络安全所有技术领域相关的研究。其中包括信息、计算机和网络安全、加密、网络物理系统安全、数字取证等。此外，该期刊还包括涉及网络安全的隐私、道德、法律和经济方面的跨学科文章。向Journal of Cybersecurity and Privacy 投稿除了能享受到开放获取出版所带来的高能见度外，还具有研究成果可被快速分享的优势。本刊采取单盲同行专家评审机制，一轮审稿平均周期约为14天，文章从接收到发表上线约为3天。
主编介绍
Danda B. Rawat博士是电气工程与计算机科学系 (EECS) 的全职教授，霍华德大学数据科学与网络安全中心 (DSC2) 的创始人兼所长，国防部人工智能与机器学习卓越中心的主任，美国华盛顿特区霍华德大学网络安全和无线网络创新 (CWiNs) 研究实验室主任，Howard CS研究生项目研究生课程主任和研究生网络安全证书课程主任。Rawat博士从事网络安全，机器学习，大数据分析和新兴网络系统 (包括网络物理系统，物联网，多域运营，智能城市，软件) 的无线网络领域的研究和教学。定义的系统和车辆网络。他已经获得了美国国家科学基金会 (NSF)，美国国土安全部 (DHS)，美国国家安全局 (NSA)，美国能源部，国家核安全局 (NNSA) 超过1600万美元的研究资金，国防部和国防部研究实验室，行业 (微软，英特尔等) 和私人基金会。Rawat博士发表了200余篇科学/技术文章和10本书。他长期担任50余种国际期刊的编辑/来宾编辑，曾在多个IEEE旗舰会议的组织委员会任职。
精彩文章推荐
1. Blockchain Technology: Emerging Applications and Use Cases for Secure and Trustworthy Smart Systems
区块链技术：安全可靠的智能系统的新兴应用和用例
Danda B. Rawat, Vijay Chaudhary and Ronald Doku
https://doi.org/10.3390/jcp1010002
区块链，也称为分布式分类帐技术，不需要受信任的第三方，就可以以分布式方式将不同的交易/操作存储在区块链中。事实证明，区块链是不可变的，这有助于它的完整性和问责制，并在一定程度上通过一对公钥和私钥实现机密性。比特币快速发展起来后，区块链一直备受关注。人们一直在努力针对不同的应用程序和使用案例去优化区块链的特性。本文对区块链技术的应用和用例进行了全面的调查，以使智能系统安全可靠。具体来说，本文可以加深人们对区块链技术的应用和用例的了解。
2. Investigating Anti-Evasion Malware Triggers Using Automated Sandbox Reconfiguration Techniques
使用自动沙盒重置技术调查反规避恶意软件触发
Alan Mills and Phil Legg
https://doi.org/10.3390/jcp1010003
恶意软件分析是防御普遍的网络安全威胁的基础，并且随着开发更复杂的恶意软件，需要一种手段来部署和研究行为软件特征。传统上，虚拟机用于提供与生产系统隔离的环境，以免对现有基础架构造成任何不利影响。恶意软件开发人员完全意识到这一点，因此经常会开发逃避技术，以避免在沙盒环境中进行检测。在本文中，作者对反逃避恶意软件触发器进行了调查，以更好地发现在传统沙盒环境中部署时可能试图自我隐藏的恶意软件。研究者开发了一种名为MORRIGU的工具，该工具将自动分析和人为分析结合在一起，以便使用动态沙箱重新配置技术对反规避方法进行系统测试。当恶意软件被部署在不同的沙箱配置下时，该方法可以通过可视化方法对系统活动进行比较分析，从而进一步支持这一点。我们的研究揭示了不同恶意软件家族之间共享的各种反逃避特征，例如沙箱“磨损”和反向图灵测试 (RTT)，以及需要多次反逃避的更复杂的恶意软件样本检查要部署。我们还使用Cuckoo沙箱进行了比较研究，以证明仅采用自动分析工具的局限性，并证明MORRIGU提供的探索性分析的合理性。在MORRIGU等工具的支持下，我们通过更清晰的系统程序来发现反逃避恶意软件触发因素，本研究有助于进一步开展对逃避恶意软件分析的研究，从而可以更好地防御此类未来攻击。
来源：腾讯 原作者:MDPI开放数字出版
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