Developing techniques for robustness of privacy-preserving distributed collaborative filtering
Gizliliği koruyan dağıtık veri tabanlı ortak filtreleme metotlarının gürbüzlüğü için teknikler geliştirilmesi
- Tez No: 446720
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CİHAN KALELİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Anadolu Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 170
Özet
Ortak filtreleme sistemlerinde başarıya ulaşabilmek için yeterli ve uygun veriye sahip olmak gerekir. Internet alışverişlerindeki kullanıcı tercihleri ve e-ticaret firmalarındaki çeşitlilikten dolayı, analiz için kullanılabilecek veri birçok farklı kaynağa dağılmış durumdadır. Nitelikli verinin azlığı, özellikle yeni kurulan firmalar için, öneri hizmetlerinin sağlanmasında önemli bir sorun teşkil eder. Bu sorunun çözümü için dağıtık veri üzerinde işbirliği yapılması, bu işbirliği esnasında da gizliliğin korunması önemli bir araştırma konusu haline gelmiştir. Dağıtık ortak filtreleme üzerine yapılmış birçok çalışma bulunmaktadır. Bu çalışmalar ile online sağlayıcıların gizlilik ilkelerini ihlal etmeden işbirliğinde bulunmaları sağlanmıştır. Fakat bu çalışmalar, ataklara karşı gürbüzlük açısından değerlendirilmemiştir. Sahte profil enjeksiyonu ile gizlilik koruyan, dağıtık ortak filtreleme algoritmalarının sonuçlarına müdahale edilebilirse, shilling ataklar işbirliğine engel oluşturabilir. Shilling ataklarına karşı sistemine güven duymayan bir online sağlayıcı, daha iyi öneri hizmeti sunabilme fırsatına karşın işbirliğinden kaçınabilir. Bu tezde, gizlilik koruyan dağıtık ortak filtreleme yöntemlerinin, gelişigüzel dağıtılmış veride shilling ataklara karşı gürbüzlüğü incelenmiştir. Gelişigüzel dağıtılmış veri üzerine uygulanabilecek yeni bir atak stratejisi belirlenmiş ve bu strateji daha önceki atak modellerinin dağıtık uyarlamalarının oluşturulmasında kullanılmıştır. Deneysel çalışmalar, öne sürülen strateji ile oluşturulan atakların tahmin edilen sonuçları değiştirmede etkili olduğunu, dolayısıyla da bu sistemlerin gizliliğe rağmen saldırılara açık olduğunu göstermiştir. Mevcut shilling atak tespit yöntemlerinin, gelişigüzel dağıtık veride uygulanamamasının nedenleri açıklanmıştır. Bu algoritmaları ataklardan korumak için, çok iyi bilinen sınıflandırma tabanlı bir tespit yönteminin dağıtık versiyonu öne sürülmüştür. Gerçek veri kullanılarak yapılan deneyler, öne sürülen yöntemin atak profillerini gizlilik kuralları çerçevesinde tespit edebildiğini göstermiştir. Ayrıca, dağıtık atakların tespiti için tarafların işbirliğinin gerekliliği deneysel analizlerle kanıtlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Success of collaborative filtering systems strongly depend on having adequate data. Due to customers' shopping habits and increasing number of e-commerce sites, data collected for referral purposes might be distributed among various sites. Therefore, especially for newly established companies, offering recommendation services might turn out to be a trouble, due to lack of qualified data. To overcome this challenge, collaboration of online vendors on distributed data while preserving privacy has become an important topic. Researchers have proposed several privacy-preserving distributed collaborative filtering schemes, which enable collaboration of online vendors, even the competing ones, on distributed data without jeopardizing privacy. However, such schemes have not been evaluated in terms of robustness against attacks. If manipulating the outcomes of privacy-preserving distributed collaborative filtering algorithms by injecting fake profiles is possible, shilling attacks might be an obstacle for collaboration. Online vendors, who are unsure of being subject to shilling attacks, might refrain from cooperation, even if they need it for offering more useful recommendation services to their customers. In this dissertation, robustness of state-of-the-art privacy-preserving distributed collaborative filtering schemes proposed for arbitrarily distributed data are analyzed against shilling attacks. A new attack strategy that can be applied on arbitrarily distributed data, and used in generation of distributed adaptations of formerly proposed attack models is outlined. Empirical studies show that attacks generated by the proposed strategy are effective in manipulating predicted outcomes, hence, despite privacy, these schemes are not resistant to attacks. The reasons of why existing shilling attack detection methods cannot be directly employed on arbitrarily distributed data are discussed. To protect these algorithms against attacks, distributed version of a well-known classification-based attack detection method is proposed, which can operate on arbitrarily distributed data. Real data-based experiments demonstrate that the proposed detection method is able to identify distributed attack profiles on arbitrary data with privacy. Moreover, the need for collaboration in detection of distributed attacks is exposed with experimental analyzes.
Benzer Tezler
- Image steganography and encryption algorithm for hiding important information from image
Başlık çevirisi yok
AYSAR ABD ALSATTAR SHAKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve TeknolojiAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- On the analysis and evaluation of sparse hybrid linear solvers
Sparse hibrit doğrusal çözücülerinin analizi ve değerlendirilmesi
AFRAH NAJIB ABDULLAH FAREA
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA SERDAR ÇELEBİ
- Robustness of fingerprint verification algorithms against synthetic deformations
Parmak izi eşleştirme algoritmalarının sentetik bozulmalara karşı dayanıklılığı
SİNEM CANTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESLİ ERDOĞMUŞ
- H.264/AVC videolarında hata dayanıklılığının artırılması üzerine bir çalışma
A study on increasing the robustness of error resilience og H.264/AVC videos
MINJ PUREVDAGVA
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYLİN KANTARCI
- Comprehensive risk mapping and fire station optimization for forest fire management: An application in Antalya
Orman yangını yönetimi için kapsamlı risk haritalama ve yangın istasyonu optimizasyonu: Antalya uygulaması
ZÜHAL ÖZCAN YAVUZ
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR KABAK
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNCİ ÇAĞLAYAN