PSCBig: Desafíos de privacidad y seguridad en Big Data
Presentación de Articulos
Todas las presentaciones serán revisadas por al menos tres miembros del comité del programa. Las presentaciones serán evaluadas por su originalidad, relevancia, calidad técnica y presentación. SIMBig es una de las primeras conferencias que agrupa áreas relacionadas como Data Science, Big Data, PNL y Web semántica, etc., en América Latina. Quisiéramos agradecerle de antemano su contribución científica al 5 ° SIMBig y esperamos tener la oportunidad de mostrar y difundir su investigación.
Tópicos de Interés
- Privacidad por diseño
- Privacidad en los datos de Blockchain,
- IoT
- Big Data generado Privacidad y seguridad
- Privacidad genómica
- Privacidad en sistemas ubicuos
- Privacidad en la red social
- Privacidad de redes grandes
- Y la privacidad relacionada
Artículos Largos
Los trabajos largos están limitados a un total de 14 (catorce) páginas, incluyendo todo el contenido y referencias, y deben estar en formato PDF y formateado con el formato de publicación Springer
Artículos Cortos
Los trabajos cortos están limitados a un total de 7 (siete) páginas, incluyendo todo el contenido y referencias, y deben estar en formato PDF y formateado con el formato de publicación Springer
Demostraciones
Los documentos de demostración se limitan a un total de 7 (siete) páginas, incluyendo todo el contenido y referencias, y deben estar en formato PDF y formateado con el formato de publicación Springer
Directivas para el envío de articulos
- Las presentaciones deben estar en PDF.
- Debe de estar formateadas con el formato de Publicaciones Springer. Para detalles sobre el estilo de Springer, vea aqui
Revisadores
- Dr. Ali Tosun (Uni of Texas at San Antonio)
- Dr. John Marsh (SUNY Polytechnic Inst.)
- Dr. Nihat Altiparmak (Uni of Louisville)
- Dr. Hisham Kholidy (SUNY Polytechnic Inst.)
Organizadores
