Differential privacy in financial distributed ledger applications
Finansal dağıtık defter uygulamalarında diferansiyel mahremiyet
- Tez No: 784371
- Danışmanlar: PROF. DR. ALBERT LEVİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Sabancı Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Güvenliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 135
Özet
Bitcoin, yenilikçi ve açık blok zinciri yapısıyla araştırmacıları büyüleyen öncü finansal dağıtık defter sistemidir. Bu açık dağıtık defterin incelemesi ile anonimlik ve mahremiyet açısından karıştırma protokolleri, halka imzalar, sıfır bilgi kanıtları, homomorfik taahhütler ve zincir dışı depolama sistemlerini kullanan pek çok iyileştirme önerisi yapılmıştır. Diğer yandan diferansiyel mahremiyet, mahrem bilgi sızdırmadan istatistiksel sorgulamaların yapılmasını sağlayan mekanizmalar ile ortaya çıkan bir gizlilik kavramıdır. Bildiğimiz kadarıyla literatürde diferansiyel mahremiyet açısından Bitcoin'in açık defterini inceleyen bir çalışma yoktur. Bununla birlikte, açık blok zinciri yapısı, gerçek değerleri gizleyecek ve dağıtık defter bütünlüğünün kontrol edilebilirliğini koruyacak diferansiyel mahremiyet mekanizmalarından yararlanabilir. Bu tezde öncelikle, Bitcoin açık blok zinciri için diferansiyel mahremiyetin teorik bir incelemesi sunulmaktadır. Diferansiyel gizlilik formülasyonu kullanılarak mevcut Bitcoin blok zinciri yapısı incelenmektedir. Ardından, Bitcoin blok zincirinde uygulamak için iki farklı gizlilik mekanizmasının fizibilitesi sunulmaktadır: (i) işlem miktarlarına gürültü eklenmesi, ve (ii) kullanıcı grafiğinin pertürbasyonu. Ayrıca, bir açık yazılım kütüphanesi kullanılarak işlem miktarlarına gürültü ekleme uygulanmıştır. Uygulanabilir mekanizmalar ile parametreleri tespit edebilmek için değişken parametre değerleri için dört farklı gizlilik mekanizmasının karşılaştırması yapılmıştır. Bu tezin diğer bir katkısı olarak blok zinciri tabanlı diferansiyel mahremiyeti sağlayan federe bir akıllı hizmet ölçüm çerçevesi önerilmektedir. Müşteriler ve hizmet sağlayıcılar arasında adil bir çözüm sunarken gerçek hizmet tüketimini gizlemek için gürültü ekleme yaklaşımı kullanılmaktadır. Özetle bu tezde, gürültü ekleme ve kullanıcı grafiğinin pertürbasyonu yöntemlerinin diferansiyel mahremiyeti ihlal eden vaka oranını azalttığı gösterilmektedir. Dolayısıyla finansal dağıtık defter uygulamalarında mahremiyeti geliştirmek için kullanılabilecekleri önerilmektedir.
Özet (Çeviri)
Bitcoin is the pioneering financial distributed ledger system, which captivated researchers with its innovative public blockchain structure. Examinations of this public blockchain resulted in many proposals for improvement in terms of anonymity and privacy. Generally used methods include mixing protocols, ring signatures, zero-knowledge proofs, homomorphic commitments, and off-chain storage systems. On the other hand, differential privacy is a privacy notion coming up with mechanisms that enable running statistical queries without leaking any private information. To the best of our knowledge, in the literature, there is no study examining Bitcoin's public blockchain in terms of differential privacy. However, public blockchain structure can benefit from differential privacy mechanisms for improved privacy, by hiding actual values, and preserving checkability of the integrity of the blockchain. In this dissertation, first, we provide a theoretical examination of differential privacy in Bitcoin public blockchain. We examine the current Bitcoin blockchain structure using the differential privacy formulation. Then, we present feasibility of utilization of two differential privacy mechanisms to be applied to the blockchain of Bitcoin: (i) noise addition to the transaction amounts, and (ii) user graph perturbation. Moreover, we implement noise addition to the transaction amounts by using a public software library. We compare four differential privacy mechanisms using varying parameter values in order to determine the feasible ones. As another contribution of this dissertation, we propose a blockchain-based differentially-private federated smart utility metering framework. We utilize noise addition approach to hide the actual utility consumptions while providing fair settlement among the clients and the utility providers. To sum up, in this dissertation we show that noise addition and graph perturbation methods decrease the fraction of the cases violating differential privacy. Therefore, they can be used for improving privacy in financial distributed ledger applications.
Benzer Tezler
- Privacy and security enhancements of federated learning
Federe öğrenme uygulamalarında mahremiyet ve güvenlik geliştirmeleri
ŞÜKRÜ ERDAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR
DR. FERHAT KARAKOÇ
- Bireysel bankacılıkta kredi kartları
Credit cards in retail banking
MEHMET ISPARTALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
BankacılıkMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NİYAZİ BERK
- 1930-1940 yılları arasında İstanbul'da inşa edilmiş apartmanların cephe biçimlenişleri
Facade organization of the apartment buildings in Istanbul between 1930-1940
NİLHAN TEZER
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEYNEP KUBAN TOKGÖZ
- Privacy preservation for industrial data using generative adversarial networks and differential privacy in machine learning
Makine öğrenmesinde endüstriyel veri mahremiyetinin üretken düşman ağları ve diferansiyel gizlilik kullanarak korunması
YAVUZ SELİM HİNDİSTAN
Doktora
İngilizce
2023
Bilgi ve Belge YönetimiKadir Has ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMRULLAH FATİH YETKİN
- Training and modelling with privacy in network data using machine learning
Makine öğrenimini kullanarak ağ verilerinde gizlilikle eğitim ve modelleme
ONAT CAN BABA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiMarmara ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENGİN MAŞAZADE