<div style="line-height:1.7;color:#000000;font-size:14px;font-family:Arial"><blockquote style="margin: 0px 0px 0px 40px; border: none; padding: 0px;"><blockquote style="margin: 0px 0px 0px 40px; border: none; padding: 0px;"><blockquote style="margin: 0px 0px 0px 40px; border: none; padding: 0px;"><blockquote style="margin: 0px 0px 0px 40px; border: none; padding: 0px;"><b>Call For Paper: a Special Issue of Information Sciences on Big Data Privacy</b></blockquote></blockquote></blockquote></blockquote><div><br></div><div>The massive deployment of networking, communications and computing technologies has brought us into the era of big data. Huge volumes of data are today generated and collected due to human-computer interaction, device-device communications, data outsourcing, environment sensing and behavior monitoring. Many such data often encode privacy-sensitive information related to individuals and support the inference of a large variety of privacy-sensitive information through the use of data analytics, data mining and machine learning. Thus, preserving privacy in the context of big data is a critical requirement in cyber-space. Obviously, preserving privacy of big data is even more challenging when dealing with many emerging technologies, e.g., Internet of Things (IoT), cloud computing, edge computing, crowdsourcing and crowdsensing, social net-working, and next generation communication systems. Although technologies and theories are widely studied and applied to ensure data privacy in recent years, existing solutions are still inef-ficient, especially for big data. Preserving privacy of big data introduces additional challenges with regard to computational complexity, efficiency, adaptability, personality, flexibility, fi-ne-graininess and scalability. Big data privacy promises many novel solutions and at the same time, many challenges should also be overcome.</div><div><br></div><div>This special issue aims to bring together researchers and practitioners to discuss various aspects of big data privacy, explore key theories, investigate significant algorithms, protocols and schemes and innovate new solutions for overcoming major challenges in this significant research area.</div><div><br></div><div>Topics include but are not limited to:</div><div>•<span style="white-space: pre;">  </span>Theoretical aspects of big data privacy</div><div>•<span style="white-space: pre;">  </span>Privacy-preserving computing models and techniques</div><div>•<span style="white-space: pre;">       </span>Fine-grained and personalized privacy preservation </div><div>•<span style="white-space: pre;"> </span>Privacy auditing and provenance management on big data</div><div>•<span style="white-space: pre;">   </span>Adaptive privacy preservation on big data</div><div>•<span style="white-space: pre;">        </span>Scalability of big data privacy protection</div><div>•<span style="white-space: pre;">       </span>Big data privacy protection based on blockchain</div><div>•<span style="white-space: pre;">  </span>Secure big data computation and verification</div><div>•<span style="white-space: pre;">     </span>Privacy-preserving big data search and query</div><div>•<span style="white-space: pre;">     </span>Privacy preservation in big data fusion</div><div>•<span style="white-space: pre;">  </span>Privacy-preserving machine learning and data mining</div><div>•<span style="white-space: pre;">      </span>Privacy digitalization and computation </div><div>•<span style="white-space: pre;">     </span>Economic studies on big data privacy</div><div><br></div><div>Important Dates</div><div>Paper submission due:<span style="white-space: pre;">    </span>December 1st, 2018 (extended)</div><div>Notification of decision:<span style="white-space: pre;">      </span>February 1st, 2019</div><div>Revision due:<span style="white-space: pre;">     </span>May 1st, 2019</div><div>Acceptance notification:<span style="white-space: pre;">       </span>July 1st, 2019</div><div>Approximate publication date:<span style="white-space: pre;"> </span>Late 2019, subject to journal publication schedules</div><div><br></div><div>Submission Format</div><div>Author guidelines for preparation of manuscript can be found at www.elsevier.com/locate/ins</div><div><br></div><div>Submission Guidelines</div><div>All manuscripts and any supplementary material should be submitted through Elsevier Editorial System (EES). The authors must select “VSI:BigDataPrivacy” when they identify the “Article Type” step in the submission process. The EES website is located at http://ees.elsevier.com/ins/</div><div><br></div><div>Guest Editors </div><div>Prof. Zheng Yan, Xidian University, China & Aalto University, Finland, Email: zheng-yan.pz@gmail.com</div><div>Prof. Robert H. Deng, Singapore Management University, Singapore, Email: rob-ertdeng@smu.edu.sg</div><div>Prof. Elisa Bertino, Purdue University, USA, Email: bertino@purdue.edu</div><div><br></div></div>