A privacy preserving secure framework for miot devices using blockchain
Blockchain kullanilan miot cihazlari için gizliliği koruyan güvenli bir çerçeve
- Tez No: 895653
- Danışmanlar: ASSIST. ASSOCIATE PROF. DR. KÜBRA KALKAN ÇAKMAKCİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tıbbi Nesnelerin ˙Interneti'nin (MIoT) geleneksel hasta saglık kayıtları (PHR'ler) ile ente- ˘ grasyonu, dogru tes¸his sa ˘ glayarak, yas¸amsal belirtileri takip ederek ve doktorlara veri anal- ˘ izi ic¸in gerc¸ek zamanlı veriler saglayarak hastaların bakım kalitesini artırma potansiyeline ˘ sahiptir. Ancak PHR'ler son derece ozeldir ve veri paylas¸ım s ¨ ureci ¨ onemli g ¨ uvenlik ve gi- ¨ zlilik endis¸elerini dogurmaktadır. Bu zorlukların ˘ ustesinden gelmek ic¸in bu tez iki yenilikc¸i ¨ yaklas¸ım onermektedir: Her ikisi de blockchain teknolojisinden yararlanan Gelis¸mis¸ Gi- ¨ zlilik Koruma Tabanlı blokzincir Mekanizması (EPIoT) ve Diferansiyel Gizlilik Koruma (DPP) yontemi.
Özet (Çeviri)
The integration of Medical Internet of Things (MIoT) with traditional patient healthcare records (PHRs) has the potential to improve patients' quality of care by providing accurate diagnosis, track their vital signs, and provide real-time data to doctors for data analysis thereby improving the quality of life. However, PHRs are highly private, and the data sharing process raises significant security and privacy concerns. To surmount these chal lenges, this thesis proposes two innovative frameworks: Enhanced Privacy Preservation Based Blockchain Mechanism (EPIoT) and a Differential Privacy Preserving (DPP) frame work, both leveraging blockchain technology.
Benzer Tezler
- An intelligent atrous convolution-based cascaded deep learning framework for enhanced privacy preservation performance in edge computing
Kenar bilişiminde geliştirilmiş gizlilik koruma performansı için akıllı atrous konvolüsyon tabanlı derin öğrenme çerçevesi
FATIMA ABUSIRYEH
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHİ ABDU IBRAHIM
- A privacy-preserving solution for the bipartite ranking problem on Spark framework
İki taraflı sıralama problemine Spark çerçevesinde gizliliği koruyan bir çözüm
NOUSHIN SALEK FARAMARZI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİL ALTAY GÜVENİR
- A network-resilient and privacy preserving federated imitation learning framework for truck platooning
Kamyon konvoyları için ağ dayanıklılığı ve gizlilik koruyucu federatif taklit öğrenme çerçevesi
HALUK ÇAĞATAY KIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR
- 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
- A comparative study of privacy-preserving techniques forthe cloud storage
Bulut depolama için gizlilik koruma tekniklerinin karşılaştırmalı bir çalışması
THR SATAR JABAR JABAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALOK MISHRA