Şifrelenmiş verilerde derin öğrenme modellerinin incelenmesi
Examination of deep learning methods in encrypted data
- Tez No: 700564
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ DURMUŞ ÖZDEMİR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kütahya Dumlupınar Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Günümüzde verilerin saklanması ve işlenmesi süreçlerinde görülen en önemli sorunlardan biri de verilerin güvenliğini sağlamaktır. Veri güvenliğini sağlamak için çeşitli şifreleme algoritmaları kullanılırken, şifreli veri üzerinde yapılan hesaplamalardaki doğruluk ve kayıp değerleri ile performans da ayrı birer sorun olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu araştırmada derin öğrenme yöntemleri (deep learning) kullanılarak şifrelenmiş resim verisinin analiz aşamaları uygulamalı bir şekilde sunulmuştur. Bunun için öncelikle ham veri alınarak şifrelenmiş ve bir model oluşturarak, veriler bu modelle eğitilmiş ve bu veriler üzerinde hesaplama ve analizler yapılmıştır. Yapılan hesaplama ve analizlerde parametre olarak verinin türü, boyutu, şifreleme anahtarı gibi özellikler kullanılmıştır. Ayrıca VGG16, VGG19, ResNet50 derin öğrenme modelleri cifar10 veri setine uygulanmış, MNIST resim verileri için de DES şifreleme algoritması uygulanarak bir model oluşturulmuş ve şifresiz veriye göre şifreli verileri tahmin etme olasılıkları hesaplanmıştır. Bu sürede ağın performansı ölçülmeye çalışılmış ve bu hesaplamalarda doğruluk ve kayıp değerleri grafiksel olarak gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, one of the most important problems in data storage and processing processes is to ensure the security of data. While various encryption algorithms are used to ensure data security, accuracy and loss values and performance in calculations on encrypted data also appear as separate problems. In this research, the steps of analyzing image data encrypted using deep neural networks are presented practically. For this, first of all, raw data was taken and encrypted, and by creating a model, the data was trained with this model and calculations and analyzes were made on this data. Properties such as data type, size, encryption key were used as parameters in the calculations and analyzes. In addition, VGG16, VGG19, ResNet50 deep learning models were applied to the cifar10 data set, a model was created by applying the DES encryption algorithm for MNIST image data and the probability of predicting encrypted data according to the unencrypted data was calculated. During this period, the performance of the network was tried to be measured and the accuracy and loss values were shown graphically in these calculations.
Benzer Tezler
- Yapay sinir ağları ve derin öğrenme algoritmalarının kripto para fiyat tahmininde karşılaştırmalı analizi
Comparative analysis of artificial neural networks and deep learning algorithms for crypto price forecast
MÜBERRA BEYZA ODABAŞI
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MERVE CENGİZ TOKLU
- Development of an optimum biometric hashing for deep learning applications
Derin öğrenme uygulamaları için optimum biyometrik hashing geliştirme
ABDULRAHIM MOHAMED IBRAHIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilim ve Teknolojiİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ALPER ÖZPINAR
- Blokzinciri (blockchaın) teknolojisinin inşaat sektöründe kullanımı
Blockchain technology in construction
ALİCAN KANDİYE
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DENİZ ARTAN
- New directions in secure computation
Güvenli hesaplamada yeni yaklaşımlar
ESRA COŞKUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAntalya Bilim ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CAFER ÇALIŞKAN
- Sıçanlarda prolaktin ile infertilite arasındaki ilişkinin, hipotalamus hücrelerindeki kiss1, kiss1 reseptör, nörokinin, nörokinin reseptör genleri ekspresyon düzeylerinin real time PCR
Study of the relationship between prolactin and infertility by measuring the expression levels of kiss1, kiss 1 receptor, neurokinin, neurokinin receptor genes in rat hypothalamus cells through real time PCR
EYLÜL AKBAL IŞIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Tıbbi BiyolojiÇukurova ÜniversitesiTıbbi Biyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET BERTAN YILMAZ