Geri Dön

Efficient distributed privacy preserving clustering

Etkin mahremiyeti koruyan dağıtık kümeleme

PDF İndir

  1. Tez No: 215852
  2. Yazar: MAHİR CAN DOĞANAY
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

İnsanların son yıllarda artan mahremiyet kaygıları veri madenciliği alanında çalışan araştırmacıları mahremiyeti koruyan veri madenciliği algoritmaları geliştirmeye zorluyor. Ancak şu ana kadar ortaya atılan algoritmalar ya çok büyük veri yığınları üzerinde etkisiz kalmakta, ya da insanları mahremiyet ve sonuç kalitesi arasında bir seçim yapmaya zorlamaktadır.Güvenli çok partili hesaplama yöntemleri veri madenciliği algoritmalarının sonuç kalitelerini bozmadan veri mahremiyetini korumayaimkan tanımaktadır. Ancak güvenli çok partili hesaplama yöntemi ile geliştirilmiş mahremiyeti koruyan veri madenciliği algoritmaları,açık anahtar şifreleme teknikleri kullanılarak geliştirilmektedir. Bu da bu algoritmaların gerçek hayatta büyük veri yığınları üstünde kullanılmasını imkansız kılmaktadır.Bu tezde açık anahtar şifreleme yerine paylaşımlı şifreleme tekniğine dayanan bir dağıtık kümeleme algoritması önerilmiştir. Yapılantestlere göre algoritma şu ana kadar ortaya atılan eni iyi algoritmalardan çok daha hızlı çalışmakta ve partiler arası daha az veri transferi gerektirmektedir.

Özet (Çeviri)

With recent growing concerns about data privacy, researchers have focused their attention to developing new algorithms to perform privacy preserving data mining. However, methods proposed until now are either veryinefficient to deal with large datasets, or compromise privacywith accuracy of data mining results.Secure multiparty computation helps researchers develop privacy preserving data mining algorithms without having to compromise quality of data mining results with data privacy. Also it provides formal guarantees about privacy. On the other hand, algorithms based on secure multiparty computation often rely on computationally expensive cryptographic operations, thus making them infeasible to use in real world scenarios.In this thesis, we study the problem of privacy preserving distributed clustering and propose an efficient and secure algorithm for this problem based on secret sharing and compare it to the state ofthe art. Experiments show that our algorithm has a lower communication overhead and a much lower computation overhead than the state of the art.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    202736

    A toolbox for privacy preserving distributed data mining

    Mahremiyet koruyucu veri madenciliği için bir kütüphane gerçeklemesi

    SELİM VOLKAN KAYA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Elektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAY SAVAŞ

    YRD. DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN

  2. Tez No

    841382

    A secure and privacy enhanced authentication scheme for internet of vehicles

    Araç interneti için güvenli ve gizliliği arttırılmış kimlik doğrulama şeması

    SULAIMAN MUSARIA KARIM KARIM

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ADIB HABBAL

  3. Tez No

    177392

    Privacy-preserving naïve bayesian classifier-based collaborative filtering

    Basit bayes sınıflandırıcı tabanlı gizliliği koruyan işbirlikçi filtreleme

    CİHAN KALELİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. HÜSEYİN POLAT

  4. Tez No

    632553

    Bayesian approaches for privacy preserving data sharing

    Mahremiyeti koruyan veri paylaşımında bayesçi yöntemler

    BEYZA ERMİŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  5. Tez No

    604525

    A framework of privacy preserving services for distributed online social networks

    Başlık çevirisi yok

    SANAZ TAHERI BOSHROOYEH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPTEKİN KÜPÇÜ

    PROF. DR. ÖZNUR ÖZKASAP

Geri Dön