Decentralized security and data integrity of blockchain using deep learning techniques
Merkezi olmayan güvenlik ve verilerin kullanım blokzincirinin bütünlüğü öğrenme teknikleri
- Tez No: 768285
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 66
Özet
Blockchain teknolojisi, uzun süredir Derin Öğrenme ile bağlantılıdır. Çok var derin öğrenme uygulamalarının büyük ölçekte uygulanmasını engelleyen sorunlar. anketler ve birden fazla kaynaktan yapılan araştırmalar, güvenlik tehditlerinin ve veri gizliliğinin hala birincil düzeyde olduğunu ortaya koyuyor. endişeler. Bu problemler iyi bilinmektedir ve bilişim sektöründe bu problemler için çözümler mevcuttur. Ancak, geleneksel BT güvenlik çözümleri, çeşitli nedenlerle Derin öğrenmeye uygulanamaz. cihaz türlerinden çok sayıda cihaza kadar. Ne yazık ki, diğerlerinde olduğu gibi endüstride güvenlik, derin öğrenme alanında da genellikle göz ardı edilir ve çoğu kaynaklar, uygulama geliştirme ve cihaz donanımına tahsis edilir. Yani, bir gümüş arayışı Bu engelleyicileri aşmak için bir süredir mermi sürüyor. Bitcoin öne çıktıktan sonra, insanlar altta yatan dağıtılmış defter (blockchain) teknolojisinin potansiyelini fark etmeye başladı ve bunu gerçek bir yenilik olarak kabul etti. Eşler arası dijital ödemeyi kolaylaştırmak yerine Bir kripto para birimini içeren sistem, blok zinciri teknolojisi bir mekanizma olarak görülüyor. cihaz kimliği, güvenli veri aktarımı ve değişmez veri depolama sağlar. Tüm bu özellikler, merkezi bir otorite olmadan ve tamamen şeffaf bir sistemle uygulanabilecektir. denetlenebilir kriptografik kanıtlar. Bu araştırma tezi ile amacımız derin bir seviyeye ulaşmaktır. ÖZ MERKEZİ GÜVENLİK VE VERİ BÜTÜNLÜĞÜ DERİN ÖĞRENME TEKNİKLERİNİ KULLANAN BLOCKCHAIN AL-KHAFAJI, Ali Khaleel Ibrahim, Yüksek Lisans, Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği, Altınbaş Üniversitesi, Süpervizör. Yrd. Prof. Dr. Abdullahi Abdu İBRAHİM Tarih: 8 / 2022 Sayfalar: 65 viii Blockchain teknolojisini anlamak ve yaygın olarak kullanılan bazı blockchainleri incelemek Ethereum, Bitcoin ve Litecoin dahil olmak üzere çerçeveler. Ayrıcalıklı olanı daha fazla inceleyeceğiz bu çerçevelerin her biri tarafından sunulan özellikler ve hedef kullanım durumlarını tanımlar. araştırma yaparken Her çerçeve hakkında, yerel ağda, yani özel blok zincirinde bir blok zinciri dağıtmayı planlıyoruz. ve üzerinde çeşitli işletim sistemlerinde çalışan farklı cihazlardan çalışır. Her dağıtımda, farklı çalıştırmak için işlevsel sorunları ve karşılaştırmalı sistem gereksinimlerini gözlemleyeceğiz. düğüm türleri. Ayrıca, her çerçevede yer alan farklı algoritmaları inceleyeceğiz, karşılaştıracağız. bunları birbirleriyle ve Derin öğrenmeye uygunluklarını türetir. Sonuçta amacımız Derin öğrenme ekosistemi için en uygun blok zinciri mimarisini belirleyin. üst düzey Araştırılan mimarilerin karşılaştırılması sağlanacak, böylece yöneticiler ve geliştiriciler uygulamalarına veya kullanım durumlarına bağlı olarak uygun bir çerçeveye hızlı bir şekilde karar verin. Gereksinimler. Her mimari için bir dizi örnek kullanım durumu ve devam eden araştırmalar bu mimarinin gerçek dünyada kullanımı hakkında bir fikir edinmek için tartışıldı.
Özet (Çeviri)
Blockchain technology has been linked with Deep Learning for a long time now. There are many issues that are hinder the implementation of deep learning applications at a large scale. Surveys and studies from multiple sources reveal that security threats and data privacy are still the primary concerns. These problems are well known and solutions exist for these problems in the IT industry. However, traditional IT security solutions cannot be applied to Deep learning for various reasons spanning from type of devices to sheer volume of devices. Unfortunately, like in any other industry, security is often disregarded in the deep learning domain as well, and most of the resources are allocated to application development and device hardware. So, the search for a silver bullet to overcome these inhibitors has been going on for a while. After Bitcoin became prominent, people started to realize the potential of the underlying distributed ledger (blockchain) technology and considered it as a true innovation. Rather than facilitating a peer-to-peer digital payment system involving a cryptocurrency, the blockchain technology is viewed as a mechanism that provides device identity, secure data transfer, and immutable data storage. All these features can be implemented without any centralized authority and a completely transparent system with auditable cryptographic proofs. Our aim through this research thesis is to get a deep level ABSTRACT DECENTRALIZED SECURITY AND DATA INTEGRITY OF BLOCKCHAIN USING DEEP LEARNING TECHNIQUES AL-KHAFAJI, Ali Khaleel Ibrahim, M.Sc., Electrical and Computer Engineering, Altınbaş University, Supervisor. Asst. Prof. Dr. Abdullahi Abdu IBRAHIM Date: 8 / 2022 Pages: 65 viii understanding of the blockchain technology and study some of the widely used blockchain frameworks including Ethereum, Bitcoin, and Litecoin. We will further examine the exclusive features offered by each of these frameworks and define their target use cases. While researching about each framework, we plan to deploy a blockchain in the local network i.e., private blockchain and operate on it from different devices running on various operating systems. In each deployment, we will observe the functional issues and benchmark system requirements for running different types of nodes. Also, we will study different algorithms involved in each framework, compare them with each other, and derive their suitability for Deep learning. Ultimately, our aim is to determine the most suitable blockchain architecture for the Deep learning ecosystem. A high-level comparison of the researched architectures will be provided so that managers and developers can quickly decide on a suitable framework for their application or use case depending upon the requirements. For each architecture, a set of sample use cases and on-going research will be discussed to get an idea of the usage of that architecture in the real world.
Benzer Tezler
- A new framework for decentralized social networks: Harnessing blockchain, deep learning, and natural language processing
Merkezsiz sosyal ağlar için yeni bir çerçeve: Blok zinciri, derin öğrenme ve doğal dil işlemeyi kullanmak
AMIR AL KADAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DENİZ BALTA
- Blockchain based peer-to-peer energy trading applications
Blokzincir tabanlı eşten-eşe enerji ticareti uygulamaları
SERKAN SEVEN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLAY YALÇIN ALKAN
- Blokzincir tabanlı akıllı sözleşme kullanarak güvenli veri saklama ve veri doğrulama
Secure data storage and data verification using blockchain based smart contract
SEFA TUNÇER
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBilecik Şeyh Edebali ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CİHAN KARAKUZU
- Blockchain ile güvenli elektronik sağlık sistemi
Blockchain and secure electronic healthcare system
MEHMET MURAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- Design and implementation of a new blockchain algorithm to increase reliability, security and integrity
Yeni bir güvenilir, güvenli ve sağlam blok zincir algoritmasının tasarım ve uygulaması
A F M SUAIB AKHTER
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ZENGİN