Geri Dön

Şifrelenmiş verilerde derin öğrenme modellerinin incelenmesi

Examination of deep learning methods in encrypted data

PDF İndir

  1. Tez No: 700564
  2. Yazar: DİLEK ÇELİK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ ÖZDEMİR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Bilgi güvenliği, Büyük veri, Veri güvenliği, Veri madenciliği, Veri şifreleme, Yapay sinir ağları, Information security, Big data, Data security, Data mining, Data encryption, Artificial neural networks
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Günümüzde verilerin saklanması ve işlenmesi süreçlerinde görülen en önemli sorunlardan biri de verilerin güvenliğini sağlamaktır. Veri güvenliğini sağlamak için çeşitli şifreleme algoritmaları kullanılırken, şifreli veri üzerinde yapılan hesaplamalardaki doğruluk ve kayıp değerleri ile performans da ayrı birer sorun olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu araştırmada derin öğrenme yöntemleri (deep learning) kullanılarak şifrelenmiş resim verisinin analiz aşamaları uygulamalı bir şekilde sunulmuştur. Bunun için öncelikle ham veri alınarak şifrelenmiş ve bir model oluşturarak, veriler bu modelle eğitilmiş ve bu veriler üzerinde hesaplama ve analizler yapılmıştır. Yapılan hesaplama ve analizlerde parametre olarak verinin türü, boyutu, şifreleme anahtarı gibi özellikler kullanılmıştır. Ayrıca VGG16, VGG19, ResNet50 derin öğrenme modelleri cifar10 veri setine uygulanmış, MNIST resim verileri için de DES şifreleme algoritması uygulanarak bir model oluşturulmuş ve şifresiz veriye göre şifreli verileri tahmin etme olasılıkları hesaplanmıştır. Bu sürede ağın performansı ölçülmeye çalışılmış ve bu hesaplamalarda doğruluk ve kayıp değerleri grafiksel olarak gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

Today, one of the most important problems in data storage and processing processes is to ensure the security of data. While various encryption algorithms are used to ensure data security, accuracy and loss values and performance in calculations on encrypted data also appear as separate problems. In this research, the steps of analyzing image data encrypted using deep neural networks are presented practically. For this, first of all, raw data was taken and encrypted, and by creating a model, the data was trained with this model and calculations and analyzes were made on this data. Properties such as data type, size, encryption key were used as parameters in the calculations and analyzes. In addition, VGG16, VGG19, ResNet50 deep learning models were applied to the cifar10 data set, a model was created by applying the DES encryption algorithm for MNIST image data and the probability of predicting encrypted data according to the unencrypted data was calculated. During this period, the performance of the network was tried to be measured and the accuracy and loss values were shown graphically in these calculations.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    853975

    An accelerated GPU library for efficient homomorphic encryption operations in the CKKS scheme

    CKKS şemasının homomorfik şifreleme işlemleri için hızlandırılmış verimli GPU kütüphanesi

    ENES RECEP TÜRKOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAY SAVAŞ

  2. Tez No

    1003564

    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

    İngilizce

    2026

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE YILMAZER METİN

  3. Tez No

    959126

    Data-driven anomaly detection for airspace security using ADS-B surveillance data

    ADS-B gözetim verisi ile hava sahası güvenliği için veri tabanlı anomali tespiti

    ABDULLAH ÇERKEZOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Savunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. BARIŞ BAŞPINAR

  4. Tez No

    801955

    Yapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmalarının kripto para fiyat tahmininde karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of artificial neural networks and deep learning algorithms for crypto price forecast

    MÜBERRA BEYZA ODABAŞI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU

  5. Tez No

    759681

    Development of an optimum biometric hashing for deep learning applications

    Derin öğrenme uygulamaları için optimum biyometrik hashing geliştirme

    ABDULRAHIM MOHAMED IBRAHIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ALPER ÖZPINAR

Geri Dön