Future Data and Security Engineering de Tran Khanh Dang

Future Data and Security Engineering: Lecture Notes in Computer Science, cartea 12466

Editat de Tran Khanh Dang, Josef Küng, Makoto Takizawa, Tai M. Chung

en Limba Engleză Paperback – 20 noi 2020

Abordarea practică a acestui volum rezidă în echilibrul dintre rigoarea academică și soluțiile tehnice aplicabile în infrastructuri critice. Putem afirma că Future Data and Security Engineering nu se rezumă la teorie pură, ci pune accent pe implementări concrete, de la extensii de politici de autorizare pentru baze de date graf, până la algoritmi de join în Spark și modele de Fog Computing pentru dispozitive inteligente. Credem că valoarea adăugată a lucrării constă în selecția drastică a materialelor, fiind publicate doar cele mai relevante 24 de lucrări din peste 160 de propuneri inițiale.

Notăm cu interes continuitatea pe care editorul Tran Khanh Dang o asigură în cadrul seriei FDSE. Dacă volumul similar Future Data and Security Engineering. Big Data, Security and Privacy, Smart City and Industry 4.0 Applications (FDSE 2021) v-a oferit cadrul teoretic și tendințele emergente din anul următor, această ediție din 2020 oferă instrumentele practice fundamentale pentru înțelegerea securității în sisteme distribuite și optimizarea interogărilor Big Data. Comparativ cu Database Systems for Advanced Applications, care acoperă un spectru mai larg de baze de date, volumul de față este mult mai nișat pe intersecția dintre securitate și ingineria datelor viitorului.

Structura progresivă a volumului ghidează cititorul prin cele mai presante provocări actuale. Începând cu aspecte de control al accesului și analiză de log-uri, progresia continuă spre analitica datelor masive și aplicații de tip Smart City. Un capitol distinct este dedicat tehnologiei blockchain, abordând atât barierele socio-economice, cât și aplicațiile tehnice, oferind o perspectivă tehnică sobră asupra unui subiect adesea speculativ.

Citește tot Restrânge

Din seria Lecture Notes in Computer Science

Preț: 331^.38 lei

Preț vechi: 414^.22 lei
-20%

Puncte Express: 497

Carte disponibilă

Livrare economică 25 mai-08 iunie

Adaugă în coș

Wish list
Gift list
Am citit!

Adaugă în listă

Specificații

ISBN-13: 9783030639235
ISBN-10: 3030639231
Pagini: 480
Ilustrații: XIII, 464 p. 205 illus., 141 illus. in color.
Dimensiuni: 155 x 235 x 26 mm
Greutate: 0.72 kg
Ediția:1st edition 2020
Editura: Springer
Colecția Lecture Notes in Computer Science
Seria Lecture Notes in Computer Science

Locul publicării:Cham, Switzerland

De ce să citești această carte

Această lucrare este esențială pentru inginerii de date și specialiștii în securitate cibernetică ce doresc să implementeze soluții de ultimă oră în medii Big Data și sisteme IoT. Cititorul câștigă acces la metodologii validate de peer-review pentru optimizarea bazelor de date și securizarea rețelelor industriale. Este un ghid tehnic dens, axat pe rezolvarea problemelor de scalabilitate și integritate a datelor în contextul Industry 4.0.

Descriere scurtă

This book constitutes the proceedings of the 7th International Conference on Future Data and Security Engineering, FDSE 2020, which was supposed to be held in Quy Nhon, Vietnam, in November 2020, but the conference was held virtually due to the COVID-19 pandemic.
The 24 full papers (of 53 accepted full papers) presented together with 2 invited keynotes were carefully reviewed and selected from 161 submissions. The other 29 accepted full and 8 short papers are included in CCIS 1306. The selected papers are organized into the following topical headings: security issues in big data; big data analytics and distributed systems; advances in big data query processing and optimization; blockchain and applications; industry 4.0 and smart city: data analytics and security; advanced studies in machine learning for security; and emerging data management systems and applications.

Cuprins

Invited Keynotes.- Blockchain Technology: Intrinsic Technological and Socio-Economic Barriers.- Data Quality for Medical Data Lakelands.- Security Issues in Big Data.- Authorization Policy Extension for Graph Databases.- A Model-Driven Approach for Enforcing Fine-Grained Access Control for SQL Queries.- On Applying Graph Database Time Models for Security Log Analysis.- Big Data Analytics and Distributed Systems.- Integrating Web Services in Smart Devices using Information Platform based on Fog Computing Model.- Adaptive Contiguous Scheduling for Data Aggregation in Multichannel Wireless Sensor Networks.- Relating Network-Diameter and Network-Minimum-Degree for Distributed Function Computation.- Growing Self-Organizing Maps for Metagenomic Visualizations Supporting Disease Classification.- Advances in Big Data Query Processing and Optimization.- On Norm-Based Locality Measures of 2-Dimensional Discrete Hilbert Curves.- A Comparative Study of Join Algorithms in Spark.- Blockchain and Applications.- Blockchain-based Forward and Reverse Supply Chains for E-Waste Management.- A Pragmatic Blockchain Based Solution for Managing Provenance and Characteristics in the Open Data Context.- Industry 4.0 and Smart City: Data Analytics and Security.- OAK: Ontology-based Knowledge Map Model for Digital Agriculture.- A Novel Approach to Diagnose ADHD Using Virtual Reality.- A Three-way Energy Efficient Authentication Protocol using Bluetooth Low Energy.- Clustering-based Deep Autoencoders for Network Anomaly Detection.- Flexible Platform for Integration, Collection, and Analysis of Social Media for Open Data Providers in Smart Cities.- Post-quantum Digital-signature Algorithms on Finite 6-dimensional Non-commutative Algebras.- Advanced Studies in Machine Learning for Security.- Malicious-Traffic Classification using Deep Learning with Packet Bytes and Arrival Time.- Detecting Malware based on Dynamic Analysis Techniques using Deep Graph Learning.- Understanding the Decision of Machine learning based Intrusion Detection Systems.- Emerging Data Management Systems and Applications.- Combining Support Vector Machines for Classifying Fingerprint Images.- Toward an Ontology for Improving Process Flexibility.- Sentential Semantic Dependency Parsing for Vietnamese.- An In-depth Analysis of OCR Errors for Unconstrained Vietnamese Handwriting.