Geri Dön

Ağaç ve çizge veritabanlarında hassas bilgi gizleme

Sensitive knowledge hiding in tree and graph databases

  1. Tez No: 290000
  2. Yazar: HARUN GÖKÇE
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. OSMAN ABUL
  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: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilişim Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 96

Özet

Veritabanı yayınlama kuruluşların bazen ihtiyaç duyduğu yararlı bir işlemdir. Fakat bu her ne kadar iyi bir işlem olsa da, hassas bilgileri açığa çıkarmak suretiyle tehdit edici olabilmektedir. Bugünlerde, birçok ileri seviye veri madenciliği uygulaması geliştirildiğinden, bu veri madenciliği uygulamalarının yayınlanan veritabanı üzerinde uygulanmasıyla, veritabanında saklı olan hassas bilgiler açığa çıkabilir. Dolayısıyla olduğu gibi veritabanı yayınlamak güvenli bir veritabanı yayınlama değildir. Bu yüzden veritabanındaki hassas bilgiler ilk önce tanımlanmalı ve sonra da elenmelidir. Bu işlem sterilize etme işlemi olarak adlandırılır. Hassas bilgi gizleme daha çok hareket tipi veritabanları bağlamında oldukça çalışılmıştır. Fakat aynı zamanda hassas bilgi gizlemenin ağaç ve çizge tipi yapısal veritabanları için de çalışılması gerekmektedir. Bu tezde, hassas bilgi gizleme ağaç ve çizge tipindeki veritabanlarını da içerek şekilde genişletilmiştir. Bu çalışma her iki veritabanında hassas bilgi gizleme problemini tanımlamakta ve çözümler geliştirmektedir. Bunun yanı sıra FISHER adında, işlemler, dizgiler ve zaman-mekân izleri gibi diğer veritabanlarında da hassas bilgi gizleme yapabilecek bütüncül bir uygulama geliştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Database sharing is a beneficial process which organizations sometimes need to do. Although it is a good practice, it may threaten the database security through disclosing sensitive knowledge. This is because sophisticated data mining tools nowadays are so developed that running any of the tools on published database may disclose the sensitive knowledge implied by the database. As a result, database publishing is not a secure way of database sharing. Hence, we reason that the sensitive knowledge in database must be firstly identified then it must be removed. The process is called the sanitization. Sensitive knowledge hiding is extensively studied mostly in the context of transactions. However, it needs to be studied for tree and graph structured databases as well. In this thesis, the sensitive knowledge hiding is extended for tree and graph databases. This work defines respective problems and develops solutions for both of them. Moreover, a framework, called FISHER, is developed for sensitive knowledge hiding which is able to hide sensitive knowledge from various kinds of other databases as well, including transactions, sequences, and spatiotemporal databases.

Benzer Tezler

  1. Distributed and self-stabilizing algorithms for capacitated graph theory problems

    Kapasite kısıtlı çizge teorisi problemleri içindağıtık ve öz-kararlı algoritmalar

    CAN UMUT İLERİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Uluslararası Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORHAN DAĞDEVİREN

  2. Network structure analysis

    Ağ yapıları analizi

    YAĞMUR YAVUZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    MatematikGalatasaray Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞEGÜL ULUS

  3. Data mining for regional and graph-structured data objects

    Bölgesel ve çizge-yapılı veri nesneleri için veri madenciliği

    DERYA DİNLER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KEMAL TURAL

    PROF. DR. NUR EVİN ÖZDEMİREL

  4. Doğal dil işlemede çizgesel ve olasılık tabanlı bir otomatik öğrenme uygulaması

    A machine learning application in natural language processing based on probabilistic graph models

    HAYRİ VOLKAN AGUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. ERDEM UÇAR

    YRD. DOÇ. DR. YILMAZ KILIÇASLAN

  5. Bir çizgenin eksantrik çizgesi ve yapısal özellikleri

    Eccentric graph of a graph and its structural properties

    ESMA ELYEMANİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    MatematikNevşehir Hacı Bektaş Veli Üniversitesi

    Matematik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEZER SORGUN