Privacy preserving rule-based classifiers using modified artificial bee colony optimization algorithm
Değiştirilmiş yapay arı kolonisi optimizasyon algoritmasını kullanan gizlilik koruyuculu kural-tabanlı sınıflandırıcılar
- Tez No: 562824
- Danışmanlar: PROF. DR. SELMA AYŞE ÖZEL, PROF. DR. YÜCEL SAYGIN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Diferansiyel olarak gizli kural tabanlı sınıflandırıcılar, Yapay Arı Kolonisi Optimizasyonu, Differentially Private Rule-Based Classifiers, Artificial Bee Colony Optimization, Privacy Preserving Classification
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 155
Özet
Veri madenciliğinde verilerin gizliliğin korunması yeni bir araştırma alanıdır. Gizlilik korumalı veri madenciliğinin amacı veri üzerinde veri madenciliği tekniklerini gerçekleştirirken aynı zamanda da kişilerin hassas bilgilerinin sızmasını engellemektir. Sınıflandırma veri madenciliğinin en çok çalışılan konularından biridir ve bu nedenle gizlilik koruyuculukorumalı veri madenciliği alanında da popüler olmuştur. Diferansiyel gizlilik, gizlilik sızıntısının oranını ϵ parametresi kullanarak belirleyen ve araştırmacılara hassas bilginin bulunduğu veriyi analiz etme imkânı sağlayan güçlü bir gizlilik garantisidir. Literatürde Ant-Miner gibi meta-sezgisel kullanan kural tabanlı sınıflandırıcılar oldukça başarılı olmasına rağmen, bu algoritmaların diferansiyel gizlilik ile ilgili herhangi bir uygulaması gerçekleştirilmemiştir. Bu nedenle, bu tezde kural tabanlı sınıflandırıcıların meta-sezgisel algoritmalar kullanılarak diferansiyel gizlilik ile uygulamaları gerçekleştirilmektedir. Önerilen kural tabanlı sınıflandırma algoritmaları küçük ϵ değerleri için (ϵ=1) literatürde bulunan diğer sınıflandırma yöntemlerinden daha iyi bir performans göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Privacy preserving data mining is a hot research field for data mining. The aim of privacy preserving data mining is to prevent the leakage of the sensitive information of individuals while performing data mining techniques. Classification task is one of the most studied fields in data mining hence in privacy preserving data mining as well. On the other hand, differential privacy is a powerful privacy guarantee that determines privacy leakage ratio by using ϵ parameter and enables researchers to mine data which includes sensitive information. Although the success of the rule-based classifiers using meta-heuristics such as Ant-Miner etc. in data mining has been demonstrated, any implementation of these classification algorithms with differential privacy has not been proposed in the literature to our best knowledge. Motivated by this, implementations of the rule-based classification algorithms by using meta-heuristics with differential privacy are performed in this thesis. According to the experimental results, the proposed rule-based classification algorithms outperform the other classification techniques in the literature for low ϵ parameters (i.e., ϵ=1).
Benzer Tezler
- Bir imge olarak gazete ve 'duyarsızlaşma' kavramı üzerine plastik çözümlemeler
Plastic analyses of newspaper as an image and the concept of indifference
SERKAN TÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
GazetecilikAkdeniz ÜniversitesiResim Ana Sanat Dalı
YRD. DOÇ. ILGAZ ÖZGEN TOPCUOĞLU
- Turgut Özal Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi cerrahi servisinde yatan hastaların memnuniyet durumunun saptanması
Determining the satisfaction of inpatients treated in Turgut Özal University Medical Faculty Hospital surgical service
ÜMRAN UYANIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Halk SağlığıDüzce ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATİLLA SENİH MAYDA
- Secure and efficient biometric authentication based on advanced cryptographic primitives
Gelismiş kriptografik öğelere dayalı güvenli ve verimli biyometrik kimlik doğrulama
ZİYA ALPER GENÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Şehir ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. MEHMET SABIR KİRAZ
DR. OSMANBEY UZUNKOL
- Elektronik ortamda kişilik hakkı ihlalleri ve korunması
Violations and protection of personality rights in electronic medium
MİNE KAYA
Doktora
Türkçe
2015
HukukAnkara ÜniversitesiÖzel Hukuk (Medeni Hukuk) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ALTAŞ
- Etik açıdan biyobanka kavramı ve Türkiye
Biobanks and Turkey in the light of ethics
AYŞE KURTOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
BiyoteknolojiAnkara ÜniversitesiTemel Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERNA ARDA