Geri Dön

Privacy score optimization in social networks

Sosyal ağ platformlarında gizlilik puanı optimizasyonu

  1. Tez No: 852918
  2. Yazar: MUHAMMED İNANÇ DERİCİOĞLU
  3. Danışmanlar: Belirtilmemiş.
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Gizlilik, Sosyal Ağ Platformları, Gizlilik Puanı, Optimizasyon, Privacy, Social Networking Sites, Privacy Score, Optimization
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Queen Mary University of London
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 48

Özet

Sosyal ağ platformlarının sayısı her geçen gün artmakta ve insanlar bu platformlarda daha fazla kişisel bilgi paylaşmaktadır. Bununla birlikte, çoğu kullanıcı sosyal medya platformlarında gizliliğin öneminin farkında değildir, dolayısıyla bu konu projenin ana motivasyonunu oluşturmaktadır. Bu projede, kullanıcıların Facebook profillerine gizlilik puanı vermek için bir araç geliştirilmiştir. Kullanıcıların ifşa ettikleri bilgiler web kazıma yöntemiyle elde edilmiş ve elde edilen bilgiler kullanıcıların gizlilik puanını hesaplamak için matematiksel bir çerçevede işlenmiştir. Bu rapor, anılan aracın tüm geliştirme aşamalarını içermektedir. Kullanıcılar, gizlilik puanlarına ek olarak, bu puanlar hesaplandıktan sonra bazı değerlendirme sonuçları alacak ve bir kullanıcı bu sonuçlara dayanarak gizlilik puanını nasıl iyileştireceğini kolayca bulabilecektir. Bu projede geliştirilen araç örnek veriler üzerinde başarıyla test edilmiş ve sonuçlar raporda ele alınmıştır.

Özet (Çeviri)

The number of social networking platforms is increasing day by day, and people share more personal information on these platforms. However, most users are not aware of the importance of privacy in social media channels, so this issue is the main motivation of the project. In this project, a tool was developed to give a privacy score of users' Facebook profiles. Users' information disclosed by them was extracted with web scraping and the pulled information was processed into a mathematical framework to compute a privacy score of users. This report contains all the development stages of this tool. In addition to privacy scores, after computing privacy score, users will receive some evaluation results and a user can easily find out how to improve their privacy score based on these results. The tool developed in this project was successfully tested on sample data, and the results are discussed in the report.

Benzer Tezler

  1. Ağ trafiği tahmininde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi

    A comparative analysis of machine learning algorithms on network traffic forecasting

    BUSE DİLAN USLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  2. Top-K link recommendation for development of P2P social networks

    P2P sosyal ağları geliştirmek için en iyi K bağlantı önerisi

    YUSUF AYTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZGÜR ULUSOY

    DOÇ. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU

  3. Bir imge olarak gazete ve 'duyarsızlaşma' kavramı üzerine plastik çözümlemeler

    Plastic analyses of newspaper as an image and the concept of indifference

    SERKAN TÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    GazetecilikAkdeniz Üniversitesi

    Resim Ana Sanat Dalı

    YRD. DOÇ. ILGAZ ÖZGEN TOPCUOĞLU

  4. Turgut Özal Üniversitesi Tıp Fakültesi Hastanesi cerrahi servisinde yatan hastaların memnuniyet durumunun saptanması

    Determining the satisfaction of inpatients treated in Turgut Özal University Medical Faculty Hospital surgical service

    ÜMRAN UYANIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Halk SağlığıDüzce Üniversitesi

    Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ATİLLA SENİH MAYDA

  5. Secure and efficient biometric authentication based on advanced cryptographic primitives

    Gelismiş kriptografik öğelere dayalı güvenli ve verimli biyometrik kimlik doğrulama

    ZİYA ALPER GENÇ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Şehir Üniversitesi

    Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    DR. MEHMET SABIR KİRAZ

    DR. OSMANBEY UZUNKOL