Privacy score optimization in social networks
Sosyal ağ platformlarında gizlilik puanı optimizasyonu
- Tez No: 852918
- Danışmanlar: Belirtilmemiş.
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Gizlilik, Sosyal Ağ Platformları, Gizlilik Puanı, Optimizasyon, Privacy, Social Networking Sites, Privacy Score, Optimization
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Queen Mary Unıversıty Of London
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- 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
2014
İhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Ağ trafiği tahmininde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
A comparative analysis of machine learning algorithms on network traffic forecasting
BUSE DİLAN USLAN
- Genetik algoritma ve monte carlo simülasyonu ile bir inşaat projesinde alt yüklenici seçimine ilişkin süre maliyet kalite optimizasyonu ve risk değerlendirmesi
Time cost quality optimization and risk evaluation about selecting subcontractors in a construction project by using genetic algorithm and monte carlo simulation
BARIŞ KAPLAN
- An intelligent atrous convolution-based cascaded deep learning framework for enhanced privacy preservation performance in edge computing
Kenar bilişiminde geliştirilmiş gizlilik koruma performansı için akıllı atrous konvolüsyon tabanlı derin öğrenme çerçevesi
FATIMA ABUSIRYEH
Doktora
İngilizce
2025
Altınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Genome reconstruction in beacons using summary statistics
Beacon'larında özet istatistikler kullanılarak genom yeniden yapılandırma
KOUSAR SALEEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
