Geri Dön

Privacy risks of ranked data publication

Sıralı veri yayınından kaynaklanan gizlilik riskleri

  1. Tez No: 531585
  2. Yazar: FAIZAN SUHAIL
  3. Danışmanlar: Prof. Dr. YÜCEL SAYGIN, Assoc. Prof. Dr. MEHMET ERCAN NERGİZ
  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: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

Son yıllarda, veri gizliliği, özel veritabanları hakkında bilgi paylaşan veri sahipleri için büyük bir endişe haline gelmiştir. Bu konuyla ilgilenmek için, veri sahipleri veri kümeleri hakkında kısmi bilgilerin (yani, medyan, histogramlar) ifşa edilmesi veya özel niteliklerin veri gizliliği ile fayda arasında dengeyi koruyacak şekilde gizlenmesi gibi çeşitli etki azaltma stratejileri kullanır. Bununla birlikte, bu gibi yöntemler, bazı olumsuz modellerde gizliliğin korunmasında başarısız olmuştur. Örnek olarak, mesafe koruma dönüşümlerinin, kötü niyetli bir kişinin veritabanındaki bilinen birkaç kayda erişebileceği saldırılara karşı savunmasız olduğu gösterilmiştir. Bu çalışmada, benzer şekilde bir sıralama fonksiyonunun çıktısına dayanarak veri kayıtlarının sıralı yayınlarının gizlilik etkilerini analiz ettik. Sıralama fonksiyonlarının tasarımında birçok araştırma yapılmasına rağmen, veritabanı sıralamasının gizlilik konularını analiz etmek halen üzerinde çalışılmamış bir alandır. Birçok gerçek dünya web sitesi, sıralamanın kendisinin mahremiyete duyarlı olmadığı varsayılarak veri kayıtlarının sıralamasını yayınlamaktadır. Bu sıralamalara örnek olarak üniversite, iş, banka kredisi başvuruları ve hastane istatistiklerinin çeşitli kategorilerdeki değerlendirmeleri verilebilir. Bu çalışmada, sıralamalarla ilgili sorunsuz görünen bilgilerin ciddi gizlilik sızıntılarına neden olabileceğini gösterilmektedir. Özellikle, özel verilerden birkaç bilinen örneğe sahip bir rakibin, sıralama bilgisini kullanarak bilinmeyen bir kaydın gerçek özellikleri hakkında çıkarım yapabileceğini gösteriyoruz.

Özet (Çeviri)

In recent years, data privacy has become a major concern for data owners who share information on private databases. In order to deal with this issue, data owners employ various mitigation strategies including disclosing partial information on datasets (i.e., mean, median, histograms) or obfuscating the private attributes in a way that keeps a balance between data privacy and utility. However, such methods have failed to preserve privacy under certain adversary models. As an example, distance preserving transforms are found to be vulnerable to attacks in which adversary has access to a few known records in the database. In this work, we similarly analyze the privacy implications of rank publication of data records based on the output of a ranking function. While much research has gone in the design of a ranking function, analyzing privacy issues of database rankings is still a novel problem. Many real-world websites reveal ranking of data records assuming that ranking itself is not privacy sensitive. Examples of such rankings are evaluations of universities, jobs, bank credit applications and hospital statistics on various categories. Our work shows that seemingly naive information about rankings can cause severe privacy leakages. In particular, we show that an adversary with a few known samples from the private data can infer about the actual attributes of an unknown record by utilizing the ranking information.

Benzer Tezler

  1. Bilişim teknolojilerinin çalışma yaşam kalitesi üzerindeki etkisi

    Effects of information technology on quality of worklife

    DEVRİM YÜCEL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET HALUK ERKUT

  2. Türkiye'de kurulması planlanan nükleer santraller için kuruluş yeri seçimi

    Nuclear reactor site selection problem for Turkey

    ASLI ÖZMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    İşletmeAbant İzzet Baysal Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. İSMAİL EROL

  3. Privacy risks of spatio-temporal data transformations

    Konum zaman verilerinin dönüşümünde gizlilik riskleri

    EMRE KAPLAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. YÜCEL SAYGIN

  4. Privacy and security enhancements of federated learning

    Federe öğrenme uygulamalarında mahremiyet ve güvenlik geliştirmeleri

    ŞÜKRÜ ERDAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR

    DR. FERHAT KARAKOÇ

  5. A utility maximizing and privacy preserving approach for protecting kinship in genomic databases

    Genomik veritabanlarında akrabalık ilişkilerinin gizliliklerini azami fayda sağlayarak koruyan bir yaklaşım

    GÜLCE KALE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZNUR TAŞTAN OKAN