Enhancing privacy and security in machine learning visual stream systems
Makine öğrenimi görsel akış sistemlerinde gizlilik ve güvenliği artırma
- Tez No: 847529
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET NACİ ÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
- 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
- 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
- Hava araçları kokpitlerinde makine öğrenmesi tabanlı tahmine dayalı kullanıcı arayüzü
Machine learning prediction based ui for aircraft cockpit
BİLGE TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Görüntü dönüştürücüler kullanılarak retina hastalıklarının tespiti için federe öğrenme
Federated learning for retinal disease detection using vision transformers
SAİD AKÇA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP GARİP
DOÇ. DR. EKİN EKİNCİ
- 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
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜ CAN
- 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
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TARIK YERLİKAYA