Dan Feng Yao

Danfeng ( Daphne ) Yao es una científica informática chino-estadounidense cuyos intereses de investigación incluyen la ciberseguridad y la detección de anomalías , así como el aprendizaje automático en la salud digital . Es profesora de informática, becaria de la facultad Elizabeth y James E. Turner Jr. '56 y becaria de la facultad CACI en Virginia Tech . ^{[ 1 ]}

Yao inicialmente estudió química como estudiante de pregrado en la Universidad de Pekín , donde obtuvo una licenciatura en 1998, y en la Universidad de Princeton , donde obtuvo una maestría en 2000. Después de cambiar de campo a ciencias de la computación, obtuvo una maestría de la Universidad de Indiana Bloomington en 2002. ^{[ 2 ]} Completó un doctorado en 2007 en la Universidad de Brown , con la disertación Autenticación y autorización conscientes de la privacidad en la gestión de confianza supervisada por Roberto Tamassia . ^{[ 2 ] [ 3 ]}

Se incorporó a la Universidad de Rutgers como profesora adjunta de informática en 2008, convirtiéndose al mismo tiempo en miembro de DIMACS . En 2010 se trasladó de Rutgers a Virginia Tech, fue ascendida a profesora asociada en 2014 y a catedrática en 2019. También en 2019, fue nombrada becaria de la Cátedra Elizabeth y James E. Turner Jr. '56 y becaria de la Cátedra CACI. ^{[ 2 ]}

Yao fue elegida miembro del IEEE en 2023, en reconocimiento a sus contribuciones a la seguridad de datos empresariales y a la detección de vulnerabilidades de alta precisión. ^{[ 4 ]} Fue nombrada miembro de la Asociación Estadounidense para el Avance de la Ciencia en la promoción de 2025. ^{[ 5 ]} También se unió a la Academia Nacional de Inventores en 2025. ^{[ 2 ]}

Yao recibió el Premio a la Trayectoria de Investigación de la 11.ª Conferencia ACM sobre Seguridad y Privacidad de Datos y Aplicaciones (ACM CODASPY 2021), en reconocimiento a sus contribuciones pioneras a la investigación, mantenidas durante más de dos décadas en la detección de exposición de datos empresariales, el análisis de vulnerabilidades de alta precisión y la detección de anomalías. ^{[ 6 ]}

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