Privacy-preserving geostatistics
Gizliliği koruyarak jeoistatistik
- Tez No: 365559
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Jeoistatistik uzaysal veri ile ilgilenir ve konum ve ölçüm verileri arasındaki ilişkiyi ortaya çıkarmaya çalışır. Jeoistatistikte kullanılan enterpolasyon yöntemleri yakın nesnelerin uzak nesnelere göre daha çok birbirine benzediği prensibine dayanır. Mesafeyle ters ağırlıklandırma ve kriging jeoistatistikte en iyi bilinen ve uygulanan yöntemlerdir. Gizlilik endişelerinden dolayı bu işlemleri gizliliği ifşa etmeden gerçekleştirmek önemlidir. Ayrıca bu yöntemlerin doğruluğu ölçüm noktalarının toplam sayısına bağlıdır. Eğer ekonomik veya gizlilik nedenleriyle yetersiz ölçüm noktası var ise bu yöntemlerle üretilen tahminlerin doğruluğu inandırıcı olmayabilir. Bazı durumlarda kurumlar aynı veya komşu bölge için ölçümler elde edebilirler. Daha doğru modeller oluşturmak için işbirliği yapmak isteyebilirler. Ama gizli verilerini paylaşmak istemezler. Bu tezde merkezi sunucu tabanlı şemayı da içeren farklı veri paylaştırma şemaları için gizliliği koruyan mesafeyle ters ağırlıklandırma veya kriging çözümleri önerilmiştir. Çözüm önerileri gizlilik, performans ve doğruluk açısından analiz edilmiştir. Bu amaçla gerçek veri setleri kullanılarak değişik deneyler yapılmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen yöntemlerin gizliliği koruyarak doğru öneriler ürettiklerini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Geo-statistics deals with spatial data and tries to find out relationship between locations and measured data. Methods used in geo-statistics interpolations rely on the principle that things are closer to each other more alike than the things are farther apart. Inverse distance weighting and kriging are most well-known and applied methods in geo-statistics. It is important to perform such methods without violating data confidentiality due to privacy reasons. Also, their accuracy depends on the total number of sample points. If there are insufficient sample points due to financial or privacy reasons, accuracy of the predictions produced by these methods may become unconvincing. There are cases in which institutions obtain measurements for the same or neighbor region. To create more accurate models, they may want to collaborate. However, they do not want to share their private data. In this thesis, privacy-preserving methods are proposed to provide inverse distance weighting- or kriging-based predictions for different data partitioning schemas including central server-based case. The proposed solutions are analyzed with respect to privacy, performance, and accuracy. Different sets of experiments are conducted using real data sets to analyze the proposed methods. Empirical outcomes show that the methods are able to provide accurate predictions while preserving privacy.
Benzer Tezler
- Privacy-preserving dimensionality reduction-based collaborative filtering
Gizliliği koruyarak boyut indirgeme tabanlı işbirlikçi filtreleme
İBRAHİM YAKUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT
- Privacy-preserving naïve bayesian classifier-based collaborative filtering
Basit bayes sınıflandırıcı tabanlı gizliliği koruyan işbirlikçi filtreleme
CİHAN KALELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT
- Privacy preserving distributed spatio-temporal data mining
Dağıtık zaman-mekan verilerinde gizliliği koruyan veri madenciliği
ALİ İNAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN
- Privacy-preserving targeted advertising scheme for IPTV using the cloud
IPTV için bulut üzerinde mahremiyeti koruyan hedeflemeli reklamcılık metodu
LEYLİ JAVİD KHAYATİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAY SAVAŞ
- Privacy preserving data collection framework for user centric network applications
Günümüz kullanıcı eksenli ağ uygulamaları için kişisel gizliliği sağlayan bilgi toplama anaçatısı
HAYRETDİN BAHŞİ
Doktora
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALBERT LEVİ