Geri Dön

Privacy protection in social networks

Sosyal ağlarda gizliliğin korunması

PDF İndir

  1. Tez No: 493617
  2. Yazar: MOHAMMED F.IBRAHIM AL-SARRAJ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CELAL ÖZTÜRK
  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: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Sosyal Ağ Sitelerinin (SAS) popülerliğinin artması, kullanıcıların mahremiyetine karşı birçok problemlere ve ciddi saldırılara yol açmaktadır. Böylelikle kullanıcıların gizli bilgilerinin korunması günümüzde oldukça önemli bir trend olmaktadır. Bu tezin amacı, Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanılarak SAS'lerinin içerdiği büyük verilerin gizliliğinin korunması için çözümler bulmaktır. Özellikle, YSA eğitimi için yeni bir algoritma tasarlanmış bilgisayar korsanlarının dış saldırılarından kullanıcıları korumak için bazı şartlara göre Twitter'ın sahte hesaplarının tespitinde, kullanımı önerilmiştir Program, Twitter4j tarafından sağlanan her bir hesap bilgisi toplanarak YSA'nın eğitilmesi için (JAVA) programlama dilinde yazılmıştır. Proje sayesinde her hangi bir Twitter hesabına karşı sahte hesaplara duyarlı olunması sağlanabilecektir. Böylelikle sahte hesap kullanıcıyı istismar edemeyecektir. Sahte hesapların tespiti, SAS'lerinin güvenliğini artırmak için saldırı önleme tekniklerine tamamlayıcı olabilir. Ayrıca, araştırmacılar geliştirilen programı Twitter ile direkt ilişkilendirerek kullanabilirler. Bilindiği üzere, YSA'nın otomatik olarak bir karar vermesi için adım adım eğitilebilir. Böylelikle, bu aracın kullanımıyla otomatik olarak sahte kullanıcıları engellenmesi sağlanabilir.

Özet (Çeviri)

The increasing of Social Networking Sites (SNS) lead to many problems and serious attacks against users' privacy. Protecting information privacy of users becomes a very important trend nowadays. The aim of this thesis is to find solutions for protecting the privacy of SNS' big data by using the Artificial Neural Networks (ANN). In particular, the new algorithm is designed to training an ANN to detect the fake accounts of Twitter according to some conditions to protect the user from the external attacks by the hackers. The program was written in (JAVA) language to train ANN by collecting information about each account which supported by Twitter4j. The main conclusions of the thesis were that any Twitter account will have sensitive to the fake account by applying the program. The fake account will not be able to exploit the user. Fake accounts detection can be complement intrusion prevention techniques to increase the SNS security. The proposed ANN should be done locally in each connection in the SNS. Moreover, attacks detection should get the place in all SNS types. This recommended that the researchers can use this program as a base to upgrade it by linking it directly with Twitter. As it is known, the ANN could be train step by step to make a decision automatically. The main reason for using this tool (ANN) is to block the fake users automatically.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    767224

    Analysing Privacy in Online Social Media

    Çevrimiçi Sosyal Medyada Gizliliğin Analiz Edilmesi

    DİLARA KEKÜLLÜOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolThe Unıversıty Of Edınburgh

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. WALİD MAGDY

    YRD. DOÇ. DR. KAMİ VANİEA

  2. Tez No

    836375

    Sosyal medyada kişisel verilerin korunması sorunu

    The issue of personal data protection in social media

    DAMLA SABİHA VAROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    HukukMaltepe Üniversitesi

    İnsan Hakları Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)

    PROF. DR. BETÜL ÇOTUKSÖKEN

  3. Tez No

    824245

    Privacy preservation for industrial data using generative adversarial networks and differential privacy in machine learning

    Makine öğrenmesinde endüstriyel veri mahremiyetinin üretken düşman ağları ve diferansiyel gizlilik kullanarak korunması

    YAVUZ SELİM HİNDİSTAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Yönetim Bilişim SistemleriKadir Has Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRULLAH FATİH YETKİN

  4. Tez No

    832653

    Sosyal medyada mahremiyet ihlallerinin boşanmalar üzerine etkisinin islâm hukuku ve usûlü açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of the effect of privacy violations in social media on divorce in terms of islamic law and procedure

    RUKİYE KARADELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    DinBayburt Üniversitesi

    Temel İslam Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEVHİT AYENGİN

  5. Tez No

    768803

    Towards a relational understanding of online privacy perceptions (Concerns), social media usage motivations and usage behavior: A semantic network analysis

    Çevrimiçi mahremiyet algılarının (Endişelerinin) sosyal medya kullanım motivasyonları ve kullanım davranışları ile ilişkisine yönelik anlamsal ağ analizi

    DERİN ÖZYENİLMEZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İletişim Bilimleriİzmir Ekonomi Üniversitesi

    Reklamcılık ve Halkla İlişkiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EBRU UZUNOĞLU

    YRD. DOÇ. DR. SELİN TÜRKEL

Geri Dön