Privacy-preserving rare disease analysis with fully homomorphic encryption
Tam homomorfik şifreleme ile gizliliği koruyan nadir hastalık analizi
- Tez No: 823474
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ NESLİ ERDOĞMUŞ, DR. METE AKGÜN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Günümüzde nadir hastalıklar dünya genelinde birçok insanı ciddi şekilde etkilemektedir. Araştırmacılar, nadir hastalıkların arkasındaki nedenleri anlamak için çalışmalar yürütür ve bu araştırmalar sonucunda teşhis ve tedavi yöntemleri geliştirilir. Nadir hastalık analizi hastaların genom verileri üzerinde hastalığa neden olan varyantların belirlenmesiyle gerçekleştirilir. Araştırmacıların, nadir hastalıklara neden olan varyantları bulabilmeleri için olabildiğince çok genom verisine erişmesi gerekir. Buna karşılık, hastaların genom verileri bireylerin kimliğinin tespit edilmesinde kullanılabileceği için korunmalıdır. Araştırmacılar, Genel Veri Koruma Tüzüğü (GDPR) gibi düzenlemeler nedeniyle hastaların genom verilerini kolayca paylaşamamaktadır. Bu nedenle, nadir hastalık analizinin birden fazla sağlık kuruluşunun işbirliğine olanak sağlarken hastaların gizliliğini de koruyan güvenli bir şekilde yapılması gerekmektedir. Bu kapsamda nadir hastalık analizi için gizliliği koruyan ortak çalışmaya dayalı bir sistem sunulmalıdır. Bu tez çalışması, gizliliği koruyan ortak çalışmaya dayalı nadir hastalık analizi için, şifrelenmiş veriler üzerinde sınırsız sayıda işlemin gerçekleştirilmesine olanak sağlayan bir yöntem olan tam homomorfik şifrelemenin kullanımına odaklanmaktadır. Hastalığa neden olan varyantları belirleyerek şifrelenmiş genom verileri üzerinde nadir hastalık analizi yapmak için boolean devre yöntemi ve tamsayı aritmetik yöntemi olmak üzere iki farklı yöntem uygulanmıştır, ve önerilen yöntemlerin verimliliğini değerlendirmek için çeşitli deneyler gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Rare diseases severely affect many people across the world at the present time. Researchers conduct studies to understand the reasons behind rare diseases and as a result of this research, diagnosis, and treatment methods are developed. Rare disease analysis is performed to specify the disease-causing variants on the genome data of patients. The researchers need access to as much genome data as possible to find causing variants of rare diseases. On the other hand, the genome data of patients should be protected because it can be used to detect the identity of individuals. The researchers are not able to share the genome data of patients easily because of regulations such as General Data Protection Regulation (GDPR). For this reason, rare disease analysis should be performed in a secure way that protects the privacy of patients while enabling the collaboration of multiple medical institutions. In this context, a privacy-preserving collaborative system for rare disease analysis should be provided. This thesis study focuses on the utilization of fully homomorphic encryption, a method that enables unlimited number of operations to be performed on encrypted data, for privacy-preserving collaborative rare disease analysis. Two different methods, the boolean circuit method, and the integer arithmetic method, are implemented to perform rare disease analysis on the encrypted genome data to find disease-causing variants, and various experiments are performed to assess the efficiency of the proposed methods.
Benzer Tezler
- A unified framework for secure and intelligent ECG signal processing via chaotic encryption, fully homomorphic computation and federated learning
Kaotik şifreleme, tam homomorfik hesaplama ve federatif öğrenme ile güvenli ve akıllı EKG sinyal işleme için birleşik bir çerçeve
BEYAZIT BESTAMİ YÜKSEL
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE YILMAZER METİN
- Difüzyon model tabanlı asimetrik dikkat mekanizmaları kullanılarak kardiyak mr görüntü verisi arttırımı
Diffusion model-based augmentation using asymmetric attention mechanisms for cardiac mri images
MERTCAN ÖZDEMİR
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN EROĞUL
- Finans alanında veri mahremiyeti yöntemleri: Federe öğrenme ve sentetik veri üretimi
Data privacy methods in finance: Federated learning and synthetic data generation
ELİF ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- A smart intrusion detection systemagainst cyber attacks in unmanned aerial vehicles
İnsansız hava araçlarında siber saldırılara karşıakıllı saldırı tespit sistemi
BURCU SÖNMEZ SARIKAYA
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİF BAHTİYAR
- A framework of privacy preserving services for distributed online social networks
Başlık çevirisi yok
SANAZ TAHERI BOSHROOYEH
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPTEKİN KÜPÇÜ
PROF. DR. ÖZNUR ÖZKASAP