Veri madenciliğinde mahremiyetin sağlanması
Preserving privacy on data mining
- Tez No: 271512
- Danışmanlar: DR. HİDAYET TAKÇI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Son yıllarda internet kullanımının yaygınlaşması ile daha fazla kişisel ve kurumsal bilgi gün yüzüne çıkmıştır. Genellikle mahrem öğeler içeren bu bilgilerin büyük bir kısmı; finans kuruluşları, GSM şirketleri, elektronik ticaret sistemleri, devlet kurumları ve buna benzer yerler tarafından kontrolsüz olarak kayıt altına alınıp saklanabilmektedir.Saklanan veriler üzerinde yapılacak titiz çalışma ve analizler sonucu mahrem olabilecek kişisel veya kurumsal bilgiler ortaya çıkabilmektedir. Özellikle veriler üzerinde veri madenciliği gibi analiz araçları ile gizli bilgiler açığa çıkarılabilmektedir.Gizli kalması gereken bilgilerin ortaya çıkması insanlar için endişe verici bir durumdur. Bu endişenin ortadan kalkması için veri madenciliğinin mahremiyeti ortadan kaldırmayacağının garantisi verilmelidir. Bunun için de, mahrem verilerin ortaya çıkmasını engelleyecek bir takım teknikler geliştirilmelidir.Bu tez çalışmasında mahremiyeti korumak için ortaya konan teknikler incelenmiş ve önemli bir veri madenciliği tekniği olan sınıflandırma için öznitelik seçimi yardımıyla mahremiyet korunmaya çalışılmıştır. En az sayıda mahrem nitelik ile en yüksek sınıflandırma başarısı bulunmaya çalışılmıştır.
Özet (Çeviri)
In last years more personal and corporate information come to light with the proliferation of using internet. Generally a great part of this information including privacy items are saved chaining unrestrainedly by financial establishments, GSM companies, electronic commerce systems, public institutions and places like this.With the precise tries and analyses doing on saved data, personal and corporate information that can be secret can emerge. Especially on data, privacy information can be emerged with analyses tools like data mining.Emerging of confidential information is a threatening situation for people. For removing of this worry must be given guarantee about not removing privacy of data mining. So, a set of techniques must be improved obstructing of emerging of the secret data.In this thesis study, presented techniques to protect privacy are examined and privacy is tried to being protected with the help of attribute selection for classification that is an important data mining technique. Maximum classification success is tried to find with the least number of secret quality.
Benzer Tezler
- Graf bazlı sorgu seti yöntemi ile diferensiyel mahremiyetin sağlanması
Differential privacy with graph based query set
EMİR ESMERDAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUHAMMED OĞUZHAN KÜLEKCİ
- 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
- Privacy preserving data publishing with multiple sensitive attributes
Privacy preserving data publishing with multiple sensitive attributes
AHMED ABDALAL
Doktora
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YÜCEL SAYGIN
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ERCAN NERGİZ
- Design and implementation of a prototype data mining agent system
Başlık çevirisi yok
ALI ABDULHUSSEIN MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Differentially private attribute selection for classification
Ayrımsal mahremiyete dayalı öznitelik seçimi
ESRA VAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ İNAN