Geri Dön

İstatiksel yayılım yöntemleri ile ataklara dayanıklı federe öğrenme

Attack-resistant federated learning with statistical propagation methods

  1. Tez No: 893390
  2. Yazar: FATMA ZEHRA SOLAK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜZİN ULUTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Yapay zekâ alanında önemli bir yöntem olan federe öğrenme, verilerin katılımcılardan doğrudan alınmadan eğitim yapılmasını sağlayarak, kişisel veri güvenliği açısından önemli avantajlar sunar. Ancak, federe öğrenmede katılımcılardan herhangi bir veri alınmaması, sistemi çeşitli saldırılara karşı savunmasız bırakabilmektedir. Literatürde, federe öğrenmedeki güvenlik açıklarına karşı geliştirilen yöntemler genellikle düşük yoğunlukta kötü niyetli katılımcılara odaklanmıştır. Ancak, yüksek yoğunlukta kötü niyetli katılımcıların bulunduğu durumlarda, bu yöntemler yetersiz kalabilir ve güvenlik zafiyetlerine yol açabilir. Tez çalışmasında, saldırılara karşı dayanıklı bir federe öğrenme yöntemi geliştirilmiştir. Önerilen istatistiksel yayılım yöntemleri kullanılarak, özellikle kötü niyetli katılımcı oranlarının yüksek olduğu senaryolarda yöntemimizin gücü vurgulanmıştır. Çalışmada, Bizans saldırıları ve Etiket Çevirme saldırılarında yöntemin performansı test edilmiştir. Yapılan çeşitli deneysel çalışmalar, önerilen yöntemin etkinliğini ve mevcut yöntemlere kıyasla üstünlüğünü net bir şekilde ortaya koymuştur. Ayrıca, önerilen yöntem literatürdeki yöntemlerle karşılaştırılarak, sağlanan iyileştirmeler detaylı bir şekilde analiz edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Federated learning, an important method in the field of artificial intelligence, offers significant advantages in terms of personal data security by enabling training without directly obtaining data from participants. However, not receiving any data from participants in federated learning can leave the system vulnerable to various attacks. In the literature, methods developed against security vulnerabilities in federated learning have generally focused on low-density malicious participants. However, in cases where there is a high density of malicious participants, these methods may be insufficient and lead to security vulnerabilities. In the thesis study, a federated learning method resistant to attacks has been developed. Using the proposed statistical propagation methods, the power of our method has been emphasized, especially in scenarios where the rate of malicious participants is high. In the study, the performance of the method has been tested in Byzantine attacks and Label Translation attacks. Various experimental studies have clearly demonstrated the effectiveness of the proposed method and its superiority over existing methods. In addition, the proposed method has been compared with the methods in the literature and the improvements provided have been analyzed in detail.

Benzer Tezler

  1. Artificial intelligence based detection schemes for secure wireless communication

    Güvenli telsiz iletişimin sağlanmasına yönelik yapay zeka tabanlı sınıflandırma metotları

    SELEN GEÇGEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT

  2. Servikal spondiloartroz olgularında komplet ve inkomplet hoffmann refleksinin lezyon düzeyleri ile olan ilişkisi

    The relationship of complete and incoplete hoffmann reflex WİTH lesion levels in case of cervical spondyloartros

    ONUR BULUT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    NörolojiAnkara Üniversitesi

    Nöroloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HÜSEYİN ÖZDEN ŞENER

  3. Obezitenin elektroretinografi (ERG) sinyali üzerindeki etkisi

    Effect of obesity on electroretnography (ERG) signal

    İREM ŞENYER YAPICI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE UZUN ARSLAN

    DOÇ. DR. OKAN ERKAYMAZ

  4. Rektum kanserinde ameliyat stratejisine endorektal ultrasonografi, manyetik rezonans ve pozitron emisyon tomografisinin katkısı

    Contribution of endorectal ultrasound, magnetic resonance imaging and positron emission tomography to operation strategy in rectal cancer

    YURDAKUL DENİZ FIRAT

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Genel CerrahiBezm-i Alem Vakıf Üniversitesi

    Genel Cerrahi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAHMUT EBUDECCANE MÜSLÜMANOĞLU

  5. Nehir akışının yapay zeka ve trend analizi metotları ile tahmini

    Estimation of river flow by using the artificial intelligence and trend analysis methods

    ALİ YILDIRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Mühendislik BilimleriBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SÜHEYLA YEREL KANDEMİR