PSCBig: Privacy and Security Challenges on Big Data
PRESENTACIÓN DE ARTÍCULOS
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 agrupan áreas relacionadas como Data Science, Big Data, NLP y Semantic Web, etc. en América Latina. Nos gustaría agradecerle de antemano por su contribución científica al quinto SIMBig y esperamos tener la oportunidad de mostrar y difundir su investigación.
Alcance y Temas
Estamos buscando contribuciones en los siguientes temas que incluyen, entre otros:
- Privacy by design
- Privacy on Blockchain data
- IoT
- Generated Big data Privacy & security
- Genomic privacy
- Privacy in ubiquitous systems
- Privacy on social network
- Large networks privacy
- And the privacy related
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.
latex microsoft wordOrganizadores
Comite de Lectura
- 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.)