Privacy aware collaborative traffic monitoring via anonymous access and autonomous location update mechanism
Gizlilik bilinçli işbirlikçi trafik izleme
- Tez No: 348728
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YUCEL SAYGİN, DOÇ. DR. ALBERT LEVİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2012
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İşbirlikçi Trafik İzleme, İTİ, sistemleri trafik durumunun geniş çaplı resmini oluşturmak amacıyla kullanıcılardan bilgi toplarlar. Kullanıcılardan gelen hız ve yönleriyle beraber konum bilgilerini yorumlayan bu sistemler, karşılık olarak istenilen bölgelerdeki trafik durumu hakkında rapor gönderirler. İTİ sistemlerinin konuşlandırılması için iki temel yaklaşım vardır. İlk yaklaşım özel iletişim altyapısı'na (ÖA) dayanır. Araştırmacılar tarafından halen incelenmekte olan bu yaklaşımın henüz önemli bir konuşlandırması bulunmamaktadır. Diğer yaklaşım ise kullanıcılar ve trafik sunucusu arasındaki iletişim için Wi-Fi, GSM ve GPRS gibi mevcut iletişim altyapılarını (MA) kullanır.Konum bilgisinin hassasiyeti nedeniyle, ÖA ve MA yaklaşımlarının her ikisi için de farklı gizlilik koruma teknikleri ileri sürülmüştür. ÖA yaklaşımında mahlas kullanarak anonim erişim sağlamaya önem veriliyordu. MA yaklaşımında ise aynı alan veya zaman dilimi içerisindeki k farklı kullanıcı arasından belirli bir kullanıcının kimliğini saklamak için geri kalan k-1 kullanıcı perdeleme görevi görür. Yer veya zaman dilimi bilgisinin genelleştirilmesini sağlayan perdeleme yöntemi sayesinde, geriye kalan k-1 kullanıcı aynı genelleştirilmiş değerlere sahip olmaktadır. Ne yazık ki, perdeleme yöntemi verilerin kalitesini düşürmekte ve perdelenmiş yer veya zaman dilimi bilgisinin belirlenmesi için Güvenilir Üçüncü Parti'ye (GÜP) ihtiyaç duymaktadır.Bu tezde, VANET'lerin ve mevcut altyapıların gizlilik ve güvenlik özelliklerini gözeten bir Gizlilik Bilinçli İşbirlikçi Trafik İzleme (GB-İTİ) sistemi öneriyoruz. GB-İTİ mevcut altyapılara dayanan bir istemci sunucu mimarisi ile gizliliği artırmak için (1) anonim erişim için güçlü bir Hileye Dayanıklı Mahlas Sağlama Sistemi , HDMSS, kullanır. Kullanıcılar mahlaslarını değiştirebildiklerinden dolayı izledikleri yörüngeyi trafik sunucularından saklayabiliyorlar; (2) Güvenilir Üçüncü Parti'ye ihtiyaç duymayan ve konum güncelleme veya mahlas değişikliği için sadece yerel parametrelerden (hız ve yön) faydalanan orjinal bir Özerk Yer Güncelleme Mekanizması (ÖYGK) kullanır. Performans sonuçlarımıza gore HDMSS yüksek düzeyde anonimlik ile beraber hile saldırılarına karşı güçlü bir direnç sağladığını gösterdi. Aynı zamanda, performans sonuçları ÖYGK'nın gizlilik ve hizmet bakımından trafik izleme için etkili olduğunuda gösterdi.
Özet (Çeviri)
Collaborative Traffic Monitoring, CTM, systems collect information from users in the aim of generating a global picture of traffic status. Users send their location information including speed and directions, and in return they get reports about traffic in certain regions. There are two major approaches for the deployment of CTM systems. The first approach relies on dedicated communication infrastructure (DI). This approach is still being investigated by researchers and there is no important deployments done yet. The other approach utilizes existing communication infrastructures (EI) such as Wi-Fi, GSM, and GPRS for communication between users and traffic server.Due to the sensitivity of location information, privacy preserving mechanisms should be considered during the design of CTM systems. In this thesis, we propose a Privacy Aware Collaborative Traffic Monitoring System (PA-CTM) that considers the privacy and security properties of VANETs and existing infrastructures. PA-CTM provides a client server architecture that relies on existing infrastructures and enhances privacy by (1) Using a robust Collusion Resistant Pseudonym Providing System, CoRPPS, for anonymous access. Users are able to change their pseudonyms and hence hide their complete trajectory information form traffic server; (2) Utilizing a novel Autonomous Location Update Mechanism, ALUM, that does not rely on a Trusted Third Party and uses only local parameters (speed and direction) for triggering a location update or pseudonym change. Our performance results showed that CoRPPS provides a high level of anonymity with strong resistant against collusion attacks. Performance results also showed that ALUM is effective for traffic monitoring in terms of both privacy and utility.
Benzer Tezler
- Federe öğrenme teknikleri kullanılarak mahremiyet farkında medikal görüntü segmentasyonu
Privacy-aware medical image segmentation using federated learning techniques
ATABERK URFALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAİT ALİ UYMAZ
DOÇ. DR. ÖZGÜ CAN
- Privacy preserving split learning
Gizliliği koruyan bölünüşmüş öğrenme
AQSA SHABBIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM SAV
- Federe öğrenme tabanlı nesnelerin yapay zekası ile gözetim videolarında akıllı kalabalık analizi için anomali tespiti ve tahmini
Anomaly detection and prediction for intelligent crowd analysis with artificial intelligence of things based on federated learning in surveillance
SELEN GÜRBÜZ
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE
- A unified framework for secure and intelligent ECG signal processing via chaotic encryption, fully homomorphic computation and federated learning
Kaotik şifreleme, tam homomorfik hesaplama ve federatif öğrenme ile güvenli ve akıllı EKG sinyal işleme için birleşik bir çerçeve
BEYAZIT BESTAMİ YÜKSEL
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE YILMAZER METİN
- Network-aware federated neural architecture search
Ağ duyarlı federe sinir mimarisi araması
GÖKTUĞ ÖCAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHRİ ATAY ÖZGÖVDE