Privacy-preserving protocols for aggregate location queries via homomorphic encryption and multiparty computation
Homomorfik sifreleme ve çok partili hesaplama kullanarak gizliliği koruyan toplu konum sorguları
- Tez No: 558824
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERMAN AYDAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Mu ̈ ̧sterilere daha iyi hizmet sag ̆lamak ve bunu yaparken de karlarını arttırmak ̧sirketlerin iki ana hedefidir. S ̧irketlerin mu ̈ ̧steriye servislerinin kalitesini arttırmanın bir yolu ise mu ̈ ̧sterilerin konum bilgisini kullanmaktır ( ̈orne ̆gin, ̧sirket mu ̈ ̧sterilerinin en yakın ̧subelerine olan ortalama mesafeyi azaltcak ̧sekilde tesisleri konumlandırmak). Ancak, mu ̈ ̧sterilerin konum bilgisi olmadan ̧sirketlerin hedeflerine ula ̧smalrı mu ̈mku ̈n de ̆gildir. Neyse ki, bugu ̈nu ̈n du ̈nyasında, telekomu ̈nikasyon operat ̈orleri ve Swarm uygulamasi gibi servis sag ̆layacıları yu ̈ksek miktarda veri toplamaktadır. Servis sag ̆layıcılar ellerinde bulunan ver- ileri, bu tip ̧sirketlerle payla ̧smaya istekli ancak, bu payla ̧sımı mu ̈ ̧sterilerin gi- zlilig ̆ini ihlal etmeden yapmak sorunlara yol a ̧cabilir. Bu ̧calı ̧smada biz, ̧sirketler tarafından kullanıması i ̧cin, servis sag ̆layıcıların topladıg ̆ı konum verilerinin gi- zlilig ̆ini koruyan iki yeni protokol tasarladık. Yeni protokollerimiz ic ̧in ̈orgu ̈ ta- banlı homomorfik sifreleme ve ̧cok partili hesaplamayı kullanmaktayız. Aynı za- manda daha ̈once tasarladı ̆gımız kısmi homomorfik ̧sifreleme tabanlı protokol ile iki yeni protokollerimizi kar ̧sıla ̧stırıyoruz. Protokollerimizde, ̧sirketlerin mu ̈ ̧steri listesini servis sag ̆layıcılarından, mu ̈ ̧sterilerin konum bilgilerini ̧sirketlerden ve sorgu sonucunu ise servis sag ̆layıcılarından saklıyoruz. Protokollerimizi deney- sel ortamda deg ̆erlendirip onların pratik oldu ̆gunu go ̈steriyoruz. Sonrasında, bu u ̈ ̧c protokolu ̈ kendi aralarında kar ̧sıla ̧stırarak her birinin yararları ve zararları hakkında tartı ̧sıyoruz ve her protokol i ̧cin birer kullanım ̈orneg ̆i veriyoruz. Tasar- ladıg ̆ımız protokeller veri payla ̧sımını gizlilig ̆i koruyan ̧sekilde ger ̧cekle ̧stiriyor ve aynı zamanda gelecekteki karma ̧sık sorgular i ̧cin de bir temel olu ̧sturuyoruz.
Özet (Çeviri)
Two main goals of the businesses are to serve their customers better and in the meantime, increase their profit. One of the ways that businesses can improve their services is using location information of their customers (e.g., positioning their facilities with an objective to minimize the average distance of their cus- tomers to their closest facilities). However, without the customer's location data, it is impossible for businesses to achieve such goals. Luckily, in today's world, large amounts of location data is collected by service providers such as telecom- munication operators or mobile apps such as Swarm. Service providers are willing to share their data with businesses, doing this will violate the privacy of their customers. Here, we propose two new privacy-preserving schemes for businesses to utilize location data of their customers that is collected by location-based ser- vice providers (LBSPs). We utilize lattice based homomorphic encryption and multiparty computation for our new schemes and then we compare them with our existing scheme which is based on partial homomorphic encryption. In our proto- cols, we hide customer lists of businesses from LBSPs, locations of the customers from the businesses, and query result from LBSPs. In such a setting, we let the businesses send location-based queries to the LBSPs. In addition, we make the query result only available to the businesses and hide them from the LBSPs. We evaluate our proposed schemes to show that they are practical. We then compare our three protocols, discussing each one's advantages and disadvantages and give use cases for all protocols. Our proposed schemes allow data sharing in a private manner and create the foundation for the future complex queries.
Benzer Tezler
- Privacy-preserving collaborative analytics of location data
Konum verisinin gizliliğinin korunarak ortaklaşa analizi
EMRE YILMAZ
Doktora
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERMAN AYDAY
PROF. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU
- Privacy-preserving protocols for IEEE 802.11s-based smart grid advanced metering infrastructure networks
Başlık çevirisi yok
SAMET TONYALI
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFlorida International UniversityProf. KEMAL AKKAYA
- Privacy Preserving Data Sharing and Processing
Veri Paylaşımı ve işlenmesinde gizliliğin korunması
ÖZGÜR ÖKSÜZ
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolThe University of ConnecticutBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. AGGELOS KIAYIAS
DR. BING WANG
- Proba:Privacy-preserving, robust and accessible blockchain-powered Helios
Proba:Mahremiyeti koruyan, sağlam ve erişilebilir blokzincir destekli Helios
SERMİN KOCAMAN
Doktora
İngilizce
2024
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKriptografi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ DOĞANAKSOY
DOÇ. DR. FATİH SULAK
- Proxy-secure computation model: Application to k-means clustering implementation, analysis and improvements
Vekil güvenlikli hesaplama modeli: K-means gruplama uygulaması uygulama, analiz ve geliştirmeleri
ERMAN PATTUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERKAY SAVAŞ