Geri Dön

Enhancing privacy and security in machine learning visual stream systems

Makine öğrenimi görsel akış sistemlerinde gizlilik ve güvenliği artırma

  1. Tez No: 847529
  2. Yazar: MOHAMMED WAEL MOHAMMED MOHAMMED
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET NACİ ÜNAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 88

Özet

This thesis delves into the challenges and opportunities presented by the integration of new security layers into machine learning (ML) visual stream systems, primarily used in surveillance and security. The study is anchored on the premise that while the advancement of ML in visual processing offers significant benefits, it also raises critical concerns regarding data privacy and system vulnerabilities. A key focus of this research is the implementation of additional security layers into the existing ML system architecture. This approach is examined not only in terms of enhancing data protection and system resilience but also in assessing its impact on performance metrics. The research aims to quantify and analyze the trade-offs between system security and performance, providing valuable insights into the development of ML visual stream systems that are both secure and efficient. The findings are expected to contribute to a more balanced approach in designing ML systems that are robust against evolving digital threats while maintaining optimal performance.

Özet (Çeviri)

Bu tez, entegrasyonun sunduğu zorlukları ve fırsatları incelemektedir. öncelikle kullanılan makine öğrenimi (ML) görsel akış sistemlerine yönelik yeni güvenlik katmanları gözetim ve güvenlikte. Çalışma şu önermeye dayanmaktadır: ML'nin görsel işlemedeki ilerlemesi önemli faydalar sağlar, aynı zamanda Veri gizliliği ve sistem açıklarına ilişkin kritik endişeler. Bunun önemli bir odak noktası araştırma, mevcut makine öğrenimine ek güvenlik katmanlarının uygulanmasıdır sistem mimarisi. Bu yaklaşım yalnızca veriyi geliştirme açısından incelenmemektedir. koruma ve sistem dayanıklılığının yanı sıra performans üzerindeki etkisinin değerlendirilmesinde de Metrikler. Araştırma, sistem arasındaki dengeleri ölçmeyi ve analiz etmeyi amaçlamaktadır. güvenlik ve performans, ML'nin gelişimine dair değerli bilgiler sağlıyor hem güvenli hem de verimli görsel akış sistemleri. Bulgular bekleniyor Sağlam makine öğrenimi sistemlerinin tasarlanmasında daha dengeli bir yaklaşıma katkıda bulunmak Optimum performansı korurken gelişen dijital tehditlere karşı.

Benzer Tezler

  1. Privacy and security enhancements of federated learning

    Federe öğrenme uygulamalarında mahremiyet ve güvenlik geliştirmeleri

    ŞÜKRÜ ERDAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR

    DR. FERHAT KARAKOÇ

  2. Hava araçları kokpitlerinde makine öğrenmesi tabanlı tahmine dayalı kullanıcı arayüzü

    Machine learning prediction based ui for aircraft cockpit

    BİLGE TOPAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN

  3. Görüntü dönüştürücüler kullanılarak retina hastalıklarının tespiti için federe öğrenme

    Federated learning for retinal disease detection using vision transformers

    SAİD AKÇA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ZEYNEP GARİP

    DOÇ. DR. EKİN EKİNCİ

  4. IoT cihazlarının sınıflandırılması ve IoT trafik analizine karşı mahremiyet-fayda dengesinin iyileştirilmesi

    Classification of IoT devices and enhancing privacy-utility trade-off against IoT traffic analysis

    AHMET EMRE ERGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZGÜ CAN

  5. İstemci taraflı şifreleme ve dağıtık depolama ile kişisel veri güvenliğinin arttırılmasına yönelik bulut tabanlı uygulamanın geliştirilmesi

    Developing cloud based application for enhancing personal data security with client-side encryption and distributed storage

    KEMAL HAKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK YERLİKAYA