Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems XXIII : Selected Papers from FDSE 2014
Lingua: inglese
Editore: Springer, 2016
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- Titolo
- Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems XXIII : Selected Papers from FDSE 2014
- Autore
- Unbekannt
- Editore
- Springer
- Anno di pubblicazione
- 2016
- Condizione
- Sehr gut
- Rilegatura
- Brossura
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3662491745
- ISBN 13
- 9783662491744
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Dalla quarta di copertina
The LNCSjournal Transactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systemsfocuses on data management, knowledge discovery, and knowledge processing,which are core and hot topics in computer science. Since the 1990s, theInternet has become the main driving force behind application development inall domains. An increase in the demand for resource sharing across differentsites connected through networks has led to an evolution of data- andknowledge-management systems from centralized systems to decentralized systemsenabling large-scale distributed applications providing high scalability.Current decentralized systems still focus on data and knowledge as their mainresource. Feasibility of these systems relies basically on P2P (peer-to-peer)techniques and the support of agent systems with scaling and decentralizedcontrol. Synergy between grids, P2P systems, and agent technologies is the keyto data- and knowledge-centered systems in large-scale environments.
This volume, the 23rd issue ofTransactions on Large-Scale Data- and Knowledge-Centered Systems,focuses on information and securityengineering. It contains five revised and extended papers selected from theproceedings of the First International Conference on Future Data and SecurityEngineering, FDSE 2014, held in Ho Chi Minh City, Vietnam, November 19-21,2014. The titles of the five papers are as follows: A Natural LanguageProcessing Tool for White Collar Crime Investigation; Data Leakage Analysis ofthe Hibernate Query Language on a Propositional Formulae Domain; An AdaptiveSimilarity Search in Massive Datasets; Semantic Attack on anonymized Transactions;and Private Indexes for Mixed Encrypted Databases.
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