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中国图象图形学报
人工智能技术的飞速发展和应用给数字图像处理带来了极大的便利和性能的提升，然而也带来了许多安全问题。总体上看，人工智能安全可以分为两大类：AI模型安全、AI应用安全，这些安全问题多与数字图像有关，因此开展面向数字图像的人工智能安全具有重要的学术和应用价值。与此同时，人工智能大模型发展迅速，正在改变人们对世界的认识。
鉴于此，《中国图象图形学报》邀请业内专家共同策划推出“面向数字图像的人工智能安全”专题，从对抗样本、后门攻防、数据安全、真伪检测、隐蔽传输等方面，吸引面向数字图像的人工智能安全的研究新成果，侧重于大模型的安全，促进学术交流和技术创新。
征文范围
该专题征集我国在面向数字图像的AI安全领域，尤其是AI大模型的最新研究成果，包括相关理论方法、关键技术、数据平台和典型应用等。主要包括（但不限于）以下相关主题：
1. 面向数字图像的对抗样本
2. 面向数字图像的投毒与后门
3. 深度学习中的图像样本安全
4. DeepFake人脸图像检测
5. 大模型AIGC图像的检测与溯源
6. 基于深度学习的图像信息隐藏
7. 面向图像大模型的数字水印
专题编委会
钱振兴 教 授，复旦大学（召集编委）
秦 川 教 授，上海理工大学
李晓龙 教 授，北京交通大学
稿件类型
1. 综述：对某一领域近年国内外研究成果的深度总结、梳理、思考、展望等；
2. 学者观点（小综述）：对某一领域最新研究成果、前沿理论、技术方法等的总结和思考；
3. 数据集论文：重点介绍有价值的原创数据集，建议文章包含但不限于数据集属性、构建方法、评估与验证、可使用方向等；
4. 研究论文：提出科学问题，分析研究思路，验证方法有效性。
5. 代码论文：以原创算法/代码为描述对象，系统、翔实地描述其设计思想、规则原理、适应范围、满足重现所需的环境条件、实验结果等。
参考链接：官网（www.cjig.cn）—下载中心—数据集论文和代码论文投稿说明。
投稿要求
1. 投稿方式：采用《中国图象图形学报》官网“在线投稿”(http://www.cjig.cn/)进行投稿。投稿时请选择“人工智能安全”栏目，或者提交稿件时在题目后+“人工智能安全”字样。
2. 稿件格式：参照《中国图象图形学报》体例和模板进行撰写：官网—下载中心—学报体例和排版模板2024。
3. 投稿论文未在正式出版物上发表过，不存在一稿多投现象，保证投稿文章的合法性(无抄袭、剽窃、侵权等不良行为)，投稿后需签署论文版权转让和保密审查证明。
4. 专刊投稿论文不收取审理费。录用刊发论文收取版面费。发表之后，将按照学报标准支付稿酬，并赠送样刊。
重要时间
截稿时间：2025年2月28日
同行评议返回时间：2025年4月底
拟出版时间：2025年9月
联系方式
《中国图象图形学报》韩编辑
电话：010-58887030
hanxd201310@aircas.ac.cn
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编辑：韩小荷
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