Geri Dön

Privacy-preserving data sharing and utilization between entities

Kurumlararası gizliliği koruyan veri paylaşımı

  1. Tez No: 470026
  2. Yazar: DİDEM DEMİRAĞ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ERMAN AYDAY
  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: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Bu tezde amacımız, gizliliği koruyan kurumlararası veri paylaşımını gerçekleştirmektir. Bu amaçla iki farklı sistem önerilmiştir: (i) kötü niyetli modelde gizliliği koruyan benzerlik testi yapmayı sağlayacak doğrulanabilir hesaplamaya dayanan bir sistem ve (ii) yarı güvenilir modelde bağlantı tahmini yapan bir sistem. Önerilen bu sistemler, servis kalitesini arttrmak için gerekli görevleri yaparken, sistemde yer alan tarafların gizliliğini korumayı amaçlar. Doğrulanabilir hesaplamaya dayanan sistemimizde, bir istemci ve birden fazla sunucunun olduğu merkezi bir sistem öneriyoruz. Bu çalışmada, farklı hastanelerde bulunan hastaların benzerliklerinin hesaplandığı durumu ele alıyoruz. Hasta verisinin sahibi olan istemci farklı hastanelerde bulunan birden fazla sunucuya istek gönderir. İstemcinin amacı, bu hastanelerdeki benzer hastaları bulmak ve onlara uygulanan tedavi yöntemlerini öğrenmektir. Bağlantı tahminine dayanan sistemimizde ise ortak kullanıcılara sahip olan iki sosyal ağ bulunmaktadır. Aralarında bağlantı tahmini yapmak için iki kullanıcı seçilir. Gizliliği koruyan bir şekilde bağlantı tahmini gerçekleştirilir. Böylece sosyal ağlardan hiçbiri karşı tarafın sosyal ağ yapısını öğrenmez. Farklı metrikler hesaplanarak kullanıcıların benzerliği belirlenirken gizliliği koruyan sayı karşılaştırması kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this thesis, we aim to enable privacy-preserving data sharing between entities and propose two systems for this purpose: (i) a verifiable computation scheme that enables privacy-preserving similarity computation in the malicious setting and (ii) a privacy-preserving link prediction scheme in the semi-honest setting. Both of these schemes preserve the privacy of the involving parties, while performing some tasks to improve the service quality. In verifiable computation, we propose a centralized system, which involves a client and multiple servers. We specifically focus on the case, in which we want to compute the similarity of a patient's data across several hospitals. Client, who is the hospital that owns the patient data, sends the query to multiple servers, which are different hospitals. Client wants to find similar patients in these hospitals in order to learn about the treatment techniques applied to those patients. In our link prediction scheme, we have two social networks with common users in both of them. We choose two nodes to perform link prediction between them. We perform link prediction in a privacy-preserving way so that neither of the networks learn the structure of the other network. We apply different metrics to define the similarity of the nodes. While doing this, we utilize privacy-preserving integer comparison.

Benzer Tezler

  1. Privacy Preserving Data Sharing and Processing

    Veri Paylaşımı ve işlenmesinde gizliliğin korunması

    ÖZGÜR ÖKSÜZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolThe University of Connecticut

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. AGGELOS KIAYIAS

    DR. BING WANG

  2. Sağlık hizmetlerinde anonimlik: Dağıtık yapılar için ideal bir veri paylaşım modeli

    Anonymity in healthcare systems: An ideal data sharing model for distributed structures

    PELİN CANBAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİ SEVER

  3. Privacy preserving data sharing

    Başlık çevirisi yok

    FATİH EMEKCİ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolUniversity of California Santa Barbara

    PROF. AMR EL ABBADİ

    PROF. DİVYAKANT AGRAWAL

    PROF. SUBASH SURİ

  4. Mülkiyet bilgilerinin paylaşılmasında kişisel verilerin mahremiyetinin korunması

    Privacy preserving personal information in the sharing of land register data

    BARIŞ ANKAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MELTEM YILDIRIM İMAMOĞLU

  5. 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