Büyük veride etkin gizlilik koruması için yazılım tasarımı
Software design for efficient privacy preserving in big data
- Tez No: 512702
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ, DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMED ALİ AYDIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Büyük veri konusuna son yıllarda giderek artan bir ilgi vardır. Büyük verinin ortaya çıkışı, verilerin paylaşılması ve işlenmesi için gerekli olan veri gizliliği için kullanılan koruma modelleri açısından yeni zorluklara yol açmaktadır. Yayınlanan veri setinin kullanılabilirliğini sürdürürken bireylerin hassas bilgilerini korumak, gizliliğin korunmasındaki en önemli zorluktur. Bu bağlamda, verilerin kimlik ifşası ve bağlantı saldırılarına karşı korunması için veri anonimleştirme yöntemleri kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, kaos ve pertürbasyon temelli yeni bir veri anonimleştirme algoritması, büyük veride gizlilik ve kullanılabilirlik koruması için önerilmiştir. Ayrıca önerilen algoritma kullanılarak gizliliği korunan büyük veri setleri Hadoop üzerinde dağıtıklaştırılmıştır. Önerilen algoritmanın performansı Kullback-Leibler uzaklığı, olasılıksal anonimlik, sınıflandırma doğruluğu, F-ölçütü, yürütme süresi ve Impala sorguları açısından değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, önerilen algoritmanın, etkin ve aynı veri setini kullanan mevcut algoritmaların çoğundan üstün olduğunu göstermektedir. Verilerin karıştırılması için kaosun uygulanması sonucu ortaya çıkan bu başarılı algoritma, gizlilik korumalı veri madenciliği ve veri yayınlama alanlarında kullanılmada gelecek vadetmektedir.
Özet (Çeviri)
The topic of big data has attracted increasing interest in recent years. The emergence of big data leads to new difficulties in terms of protection models used for data privacy, which is of necessity for sharing and processing data. Protecting individuals' sensitive information while maintaining the usability of the data set published is the most important challenge in privacy preserving. In this regard, data anonymization methods are utilized in order to protect data against identity disclosure and linking attacks. In this study, a novel data anonymization algorithm based on chaos and perturbation has been proposed for privacy and utility preserving in big data. Besides, the big data sets which are privacy preserved using the proposed algorithm are distributed on Hadoop. The performance of the proposed algorithm is evaluated in terms of Kullback-Leibler divergence, probabilistic anonymity, classification accuracy, F-measure, execution time and Impala queries. The experimental results have shown that the proposed algorithm is efficient and superior to most of the existing algorithms using the same data set. Resulting from applying chaos to perturb data, such successful algorithm is promising to be used in privacy preserving data mining and data publishing.
Benzer Tezler
- Pertübasyon yöntemi ile hassas veri güvenliğine yönelik çok değişkenli veriler için tahmin analizi
Prediction analysis for multivariate data with respect to sensitive data security using the perturbation method
İLKER İLTER
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SAFİYE SENCER
- A multibiometric cryptosystem for user authentication
Kullanıcıların kimlik doğrulaması için çoklu-biyometrili şifreleme sistemi
FAEZEH SADAT BABAMIR
Doktora
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- A hierarchical key assignment scheme for access control in cloud computing
Bulut bilişimde erişim kontrolü için hiyerarşik anahtar atama şeması
BARIŞ ÇELİKTAŞ
Doktora
İngilizce
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Blokzinciri (blockchaın) teknolojisinin inşaat sektöründe kullanımı
Blockchain technology in construction
ALİCAN KANDİYE
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DENİZ ARTAN
- Gizlilik korumalı veri yayınlama için algoritma tasarımı ve gerçeklemesi
Algorithm design and implementation for privacy-preserving data publishing
BURAK CEM KARA
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CAN EYÜPOĞLU