文章总结： 文档分析网安论文被拒原因。专家指出学术不端、实验不可复现及伦理合规是拒稿红线，常见问题包括创新不足、对比不公及写作缺陷。建议研究者重视文献综述、明确攻防模型、确保数据合规，并理性对待审稿意见，利用拒稿反馈完善研究，以提升论文录用率。
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文章分类： 安全培训,网络安全

网安领域论文被拒原因分析：武汉大学、上海交通大学、华中科技大学、深圳大学四校顶会审稿及高录取专家联手拆解关键问题

原创

信息网络安全杂志

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2026年1月7日 17:02
上海

在网络安全领域，论文投稿被拒是学术发表过程中普遍存在的情况，这一问题既源于学术论文写作的共性问题，也涉及网安领域的特殊性——技术验证严、攻防场景适配、敏感内容合规等。为此，特邀请武汉大学教授宁建廷、上海交通大学副教授王烁、华中科技大学讲师刘高扬、深圳大学助理教授陈杰系统梳理论文被拒的深层逻辑，梳理典型“误区”与“雷区”,为青年研究者打造一份兼具前瞻性与实操性的“避坑指南”,提升论文质量和投稿成功率。

“一票否决”问题

宁建廷

·最严重的是学术诚信问题。例如抄袭、剽窃，包括抄别人的与自我抄袭，一稿多投，伪造、篡改数据等。

·其次是内容与会议或期刊的收录范围完全不匹配。例如把理论性贡献很强的论文投给偏应用的期刊，编辑在初审阶段会直接desk reject，根本到不了审稿人那里。

·还有实验无法复现。如果实验缺少关键细节或数据不足以支持结论，导致审稿人无法验证结果，那该论文很难被认可。

陈杰

·与已发表论文重复程度过高、没有创新性的论文，论文写作过于随意、与期刊/会议接收论文方向不匹配等，几乎必然被拒。

王烁

·伦理与合规。没有IRB/伦理批件、敏感个人数据来路不明；发现漏洞不履行负责任披露义务，在真实系统做有潜在伤害性实验——这属于红线。

·威胁模型自相矛盾。让对手“又全知又受限”，或仅靠“安全性不可描述”来站住脚。

·实验致命缺陷。数据泄漏（训练-测试污染）、用测试集调参、时间序列里“用未来预测过去”、指标选错（如极不均衡任务还只报Accuracy）、不可复现且缺乏替代验证路径。

·学术不端与重大误导。抄袭/自抄、选择性汇报、把小改名当新贡献、故意忽略直系先行工作。

·密码学与形式化错误。自创原语无模型与证明或证明明显不对，安全性只建立在不可检验的假设上。

刘高扬

·主要集中在逻辑、实验和形式规范三部分。

·逻辑存在“攻防模型”站不住脚问题。“攻防模型”即明确攻击者和防御者各自具备的条件，如攻击者的系统权限、计算资源，防御者可调用的防护工具、所受现实条件（如预算、法规）限制等。如果模型假设太脱离实际，如攻击者“自带系统最高权限”“拥有无限算力”、防御者“可无成本获取全网数据”，则研究完全不具备落地价值，会被直接否定。

·实验“对比基准（baseline）”选择，是审稿人特别关心的部分。如果论文选择的对比方案不是当前领域内最新成果，则很容易被质疑研究滞后；如果某个方向最新的baseline已经是多年前的，会让审稿人怀疑该方向是否还是学术界关注的重点，论文的研究价值会被打折扣。

·不同期刊、会议都有自己专属的论文模板。模板不符合、图表不规范、标题或参考文献格式混乱等问题，会给审稿人留下“不够严谨”的印象，可能会直接卡在初审环节，进入深度评审的机会都没有。

“大修”或被拒“高频”缺陷

宁建廷

·最常见的是创新性不足或研究动机不清。创新性不足一般是对已有工作改进不多，没有提出新的理论或技术贡献。例如不同工作简单组合、效果提升不明显、没有新的理论贡献等。研究动机不清楚，是指没有讲清楚拟解决的问题或者该问题为什么重要。

·其次，实验结果缺乏与state-of-the-art方案公平、全面的对比，审稿人很难判断该项工作的优势体现在哪里。实验中只提表现好的指标，方案缺陷隐藏起来（如只说计算快，而不说存储开销巨大），容易引起审稿人反感，给出拒稿意见。

·再次，未给出安全假设，或未明确攻击者的能力范围，或忽略了明显的攻击手段，审稿人一句“如果攻击者这样做，你的方案还有效吗？”就可能难住作者。

·最后，写作和表达出现问题。例如书写逻辑不连贯、章节之间衔接不顺、实验结果未分析；语法错误多，符号未定义，影响阅读；图表信息模糊，审稿人不能获得有效信息；文献综述不全面或踩一捧一，忽略参考文献的正面贡献。

王烁

·威胁模型不清：不分白盒/黑盒、在线/离线、对手预算与知识边界。

·基线不公或不全：不含当前SOTA或最强已知攻击/防御，或把别人方法用“过期/未调好”的设定来对比。

·指标与报告残缺：只报均值，不给方差/置信区间；只谈准确率，不谈代价（延迟、吞吐、能耗、存储、金钱）。

·缺消融与失败分析：具体哪部分带来提升模糊，也不讲什么时候会失效。

·系统细节缺失：硬件、内核/编译器、加固策略未交代，部署可行性无法确认。

·测量代表性不足：采样偏、时间窗过短、无偏倚讨论。

·AI 安全特有坑：只用弱攻击（如只跑FGSM），没有自适应对手；将“越狱命中率”当通用安全性；忽视训练集泄漏/基准污染。

·隐私计算特有坑：把TEE当完美可信，回滚与侧信道只字不提；同态/MPC只讲能跑，不提供安全/性能界限与参数依据。

刘高扬

·大修的主要问题，集中在引言、算法、实验三个关键部分。

·引言部分存在“逻辑模糊”问题。如研究动机不清：没说透要解决问题的重要性、现实中存在的痛点，让审稿人对“为什么要做这个研究”存在疑惑；与现有工作的区别没讲明白：无法清晰对比自己的研究与已发表成果的差异，容易被质疑“重复研究”；创新点描述含糊：没能提炼出研究的核心突破。

·算法部分典型问题包括算法流程描述不清、符号使用混乱、部分新定义的符号没有提前进行说明。

·实验部分最主要问题是实验设置不合理或实验不充分。例如测试环境与真实网安场景脱节（如用简化的模拟环境代替实际工业系统），或参数设置未说明依据，让实验结果缺乏参考价值；只测试单一数据集或场景，未验证方法在不同攻击强度、不同系统环境下的稳定性等。

易忽略的关键细节

宁建廷

·无意甚至有意漏掉与投稿人研究高度相关、尤其是近期顶会顶刊上发表的重要论文，会让审稿人认为对领域动态把握不够全面，进而产生负面评价。

·为强调自己方案的优势，只描述前人工作的局限性，忽略其主要贡献。例如，只说A方案效率低，却完全不提它在准确率或者其他方面的长处。特别需要注意避免不客观的文献回顾、术语滥用、符号不统一或使用过于绝对化表述等问题，这些都会导致论文被拒。

·实验部分图表可读性差，会让审稿人对结果的可靠性产生质疑。实验文字描述中试图隐藏自己方法的缺陷或适用条件的限制，这更易引起审稿人的警觉，进而给出负面评价。相反，主动提出并坦诚讨论存在的问题，解释问题出现的原因，反而会赢得认可，使得审稿人给出正面评价。

陈杰

·文献规范性一般比较少做为拒稿依据，但需避免术语出现符号冲突、符号系统过于复杂。图表方面应保证逻辑自洽，力求读者不阅读正文即可了解图表表达的要点。

合规性或伦理问题如何处理？

陈杰

·数据伦理问题很容易被忽视，成为一个定时炸弹。数据如果有伦理方面的问题，项目开始时就需通过学校伦理委员会进行备案，申请伦理批件，某种程度上可以解决该问题。

宁建廷

·数据来源一定要合法、透明，使用公开的数据集，或说明数据是经过授权的。

·如果涉及用户数据，要明确说明已做匿名化或脱敏处理。部分研究者可能使用实验室接触的内部数据或项目，在论文里中进行使用。一旦涉及到敏感信息，不仅会被拒稿，还可能带来法律惩罚。

·投稿前，务必确认文中没有任何未公开的敏感内容，仔细确认目标会议或期刊中作者指南关于伦理的部分，并了解国家相关的法律法规，确保论文数据合规且遵循伦理。

王烁

·立项即报批：把数据来源、处理流程、保留与删除策略写进伦理/数据合规模板，尽早过审。

·最小化原则：只收集/处理必要数据；优先脱敏，必要时使用DP/MPC/TEE等技术控制。

·双轨披露：论文公开与厂商协调分离管理；对敏感细节做抽象表述，必要时改为受控访问。

·合规别忘了：网站/平台ToS、爬取与扫描的合法性、云平台测试政策、第三方代码与模型许可证兼容、跨境数据与出口限制等。

·论文中提供一份伦理声明，如：本研究经{机构}伦理审查（批准号{ID}）。仅使用经许可或经同意的数据，所有实验在隔离环境中进行，未对生产系统造成影响。对发现的漏洞，在{日期}通知厂商并在{日期}获得确认，细节将在补丁发布后{天数}天公开。

刘高扬

·首先留意目标期刊或会议对伦理声明是否有明确要求。投稿前务必仔细研读“作者指南”，明确伦理声明的格式与必填内容，避免因未按要求提交声明而在初审阶段被拒。例如AI领域顶会 NeurIPS、ICML，均强制要求提交“伦理声明”，部分还会要求说明研究是否通过机构伦理审查。

·其次研究过程中，需重点关注所用数据与模型的合规性要求。例如，使用公开数据集时，不仅要确认其授权协议（如 CC 协议、MIT 协议等）明确允许用于学术研究，还需对含个人信息数据（如人脸图像、用户文本评论、医疗 AI 相关病历数据等）进行脱敏处理，去除姓名、身份证号等可识别身份的信息。

·AI 安全涉及各类攻击技术（如大模型越狱攻击、模型窃取算法、对抗样本生成方法），若完整披露核心技术细节，可能被恶意攻击者利用，危害实际 AI 系统安全。因此，需对核心技术的关键参数、计算步骤进行模糊处理，同时在论文中明确标注 “相关技术仅供学术研究使用，且不向非研究人员扩散”。

如何处理拒稿？

陈杰

·文章写出来是为了阅读的，如果阅读者没读懂，大概率是写作者的问题，要积极从反馈中去找到改进的点，进行完善。切忌对抗性的回复，要有理有据。

刘高扬

·对待拒稿，要保持平和心态。写论文好比“构建防御”，需全方位完善内容；审稿像是“发起攻击”，旨在找出论文的薄弱之处。基于此，每次拒稿都意味着论文仍有未完善的“防御漏洞”，通过一次次拒稿后的修改，不仅能逐步打磨好论文，还能积累丰富经验。下次撰写时，便能提前预判审稿人常关注的“攻击点”，做好针对性“防御”。

王烁

·把拒稿当作“免费咨询报告”。着重区分“致命问题”（要重做）与“表述问题”（可澄清）。寻找多位评审意见的共识，那通常是复赛之钥。

·避免两个不当做法：一是在社媒情绪化地吐槽评审，二是只改最容易的部分。

宁建廷

·拒稿是学术研究中的常态，有些心态和做法要避开：

 全盘否定自己，认为拒稿代表能力不行、研究没有价值；

  一味指责审稿人，认为他们故意刁难，完全拒绝接受意见；

  盲目服从所有意见，不经思考照单全收，失去对研究的判断；

  简单改格式或语句，完全不做实质性修改直接转投。

·健康的应对方式包括如下几点：

首先，给自己几天时间消化失望心态，做好情绪管理；

其次，冷静下来后，把拒稿看作一次高水平专家评审的免费远程指导，逐条分析审稿意见，找出最核心的批评意见，与同行或导师等交流修改方案；

最后，制定应对策略：

  若创新性受到根本性质疑，那可能需要重新思考研究的价值，甚至转换研究方向；

  若问题主要出在实验或表达上，修改后重投成功率也往往最高，此时应制定详细的补充实验和写作修改计划。

从 “一票否决”的学术不端、合规红线，到高频出现的创新不足、实验不规范，再到易被忽视的文献细节、符号统一等，希望这份指南，能帮助青年研究者少走弯路，在打磨论文的过程中沉淀科研思维、精进学术能力，让优质研究成果更顺畅地落地发表，为网络安全领域的学术创新注入更多活力。

信息网络安全

《信息网络安全》创刊于2001年，是由公安部主管，公安部第三研究所、中国计算机学会主办，面向国内外公开发行的国内首批信息安全类期刊之一，于2015年成为中国科技核心期刊，2017年成为中国科学引文数据库来源期刊，2018年成为中文核心期刊，2022年入选CCF计算领域高质量科技期刊分级目录。

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