Journals

Name	Publisher	SJR Quartil	Fit	Anspruch
Cybersecurity	Springer Open	Q1/Q2	Sehr gut, Fokus auf Sicherheitsforschung, auch angewandt und politisch-strategisch (gut passend bei BSI-Beteiligung).	Hoch ,aber springer open journals sind etwas zugänglicher als ACM/IEEE. Gut möglich bei solider Methodik und innovativem Thema.
IEEE Access	IEEE	Q1	Generisch, aber sehr breit akzeptierend, auch Security/AI-Kombination möglich.	Hoch, aber auch Massenjournal mit relativ hohen Annahmeraten bei methodischer Sauberkeit und guter Struktur. Eher zahlen- und ergebnisgetrieben.
Journal of Information Security and Applications	Elsevier	Q1	Sehr gut – genau der Bereich (praktische Anwendungen in der IT-Sicherheit).	Mittel bis hoch. Elsevier hat nicht den besten Ruf, wird aber dennoch Peer-Reviewed. Annahmechancen gut bei praktischer Relevanz.
Journal of Computer Virology and Hacking Techniques	Springer	Q3	Thematisch perfekt (Hacking-Techniken & Malware, also Honeypots super relevant).	Relativ einfache Annahme. Gut für erste Publikation, aber Ansehen eher gering.
Digital Threats: Research and Practice	ACM	Q2	Extrem gut, da genau Sicherheitsbedrohungen und Praxis im Fokus.	Mittel bis hoch. ACM Peer-Review sehr anspruchsvoll, aber DT:RP ist weniger elitär als andere ACM-Journals.
Applied Intelligence	Springer	Q2	Gut, Fokus auf angewandte KI. Honeypots + AI könnte gut reinpassen.	(zu?) Hoch, wird Methodik, Experimente und Evaluation sehr kritisch prüfen.
IEEE Intelligent Systems	IEEE	Q1	Möglich, aber Fokus eher auf intelligente Systeme in einem breiten Kontext (weniger Security).	Sehr/zu hoch, nur sehr innovative Arbeiten. Niedrige Annahmechancen ohne Top-Beitrag.
SN Computer Science	Springer	Q2	Generisch genug, passt. Sicherheits- und KI-Themen sind häufig vertreten.	Mittel, deutlich niedrigere Hürden als IEEE oder ACM, dafür breites Themenspektrum. Gute Chance bei sauberer Arbeit.
IEEE Transactions on Emerging Topics in Computational Intelligence (TETCI)	IEEE	Q1	Sehr gut, wenn der Schwerpunkt stark auf neuen KI-Methoden, innovativen Algorithmen oder adaptiven intelligenten Systemen liegt. Security als Anwendungsfeld wird akzeptiert, aber der Fokus muss klar auf „emerging computational intelligence“ sein (z. B. neuartige ML-Architekturen oder RL-basierte Steuerung von Honeypots).	Sehr/Zu hoch. Extrem anspruchsvoll, methodische Tiefe, mathematische Strenge und theoretische Innovation werden erwartet. Annahme nur wahrscheinlich bei hochinnovativen Ansätzen und starker theoretischer Fundierung plus exzellenter empirischer Evaluation.
IEEE Transactions on Information Forensics and Security (TIFS)	IEEE	Q1	Sehr passgenau für Security, Forensik und ML-Anwendungen. Fokus auf methodische Strenge und breite Anwendbarkeit (z. B. ML-basierte Intrusion Detection, Honeypots, Steganographie, Kryptographie etc.).	Sehr/Zu hoch. Führendes IEEE-Journal im Bereich Forensik/Security, erwartet fundierte theoretische Grundlage, umfassende Evaluation und hohe Innovationshöhe. Entsprechend kompetitives Peer-Review.