Уважаемые коллеги, доброго времени суток! Представляем вам ирландское научное издание Computer Science Review. Журнал имеет первый квартиль, издается в Elsevier Ireland Ltd., его SJR за 2020 г. равен 1,646, импакт-фактор - 7,872, электронный ISSN - 1574-0137, предметные области - Общие вопросы компьютерных наук, Теоретические компьютерные науки, Информатика – программная инженерия. Вот так выглядит обложка:
Здесь два редактора - Ян Краточвил, контактные данные - kratochvil@fsv.cvut.cz.
и Джузеппе Лиота - giuseppe.liotta@unipg.it.
https://www.researchgate.net/profile/Giuseppe-Liotta
Целью журнала является удовлетворение потребностей сообщества компьютерных наук путем публикации исследовательских и пояснительных обзоров в области компьютерных наук и смежных областях. Обзоры предназначены для широкой аудитории, стремящейся получить полный и экспертный обзор последних исследований в области компьютерных наук. Статьи из других областей приветствуются, если их содержание имеет отношение к информатике. Материалы должны представлять достаточный научный интерес и способствовать углублению фундаментального понимания проводимых исследований, прикладных или теоретических, для широкой аудитории в области компьютерных наук. Рассмотрение каждой темы должно быть чем-то большим, чем каталог известных результатов. Акцент должен делаться на ясности и оригинальности изложения, и каждый опрос должен способствовать пониманию рассматриваемой темы. Статья, как правило, может содержать следующие элементы:
- Введение (включая мотивацию и исторические замечания);
- Краткое описание опроса;
- Основные концепции, примеры и результаты (с набросками доказательств);
- Комментарии об актуальности результатов, связи с другими результатами и приложениями;
- Открытые проблемы;
- Критический обзор соответствующей литературы;
- Исчерпывающая библиография.
Пример статьи, название - A survey of privacy-preserving mechanisms for heterogeneous data types. Заголовок (Abstract) - Due to the pervasiveness of always connected devices, large amounts of heterogeneous data are continuously being collected. Beyond the benefits that accrue for the users, there are private and sensitive information that is exposed. Therefore, Privacy-Preserving Mechanisms (PPMs) are crucial to protect users’ privacy. In this paper, we perform a thorough study of the state of the art on the following topics: heterogeneous data types, PPMs, and tools for privacy protection. Building from the achieved knowledge, we propose a privacy taxonomy that establishes a relation between different types of data and suitable PPMs for the characteristics of those data types. Moreover, we perform a systematic analysis of solutions for privacy protection, by presenting and comparing privacy tools. From the performed analysis, we identify open challenges and future directions, namely, in the development of novel PPMs. Keywords: Privacy; Privacy taxonomy; Privacy-preserving mechanisms; Heterogeneous data types; Privacy tools
