İstatiksel yayılım yöntemleri ile ataklara dayanıklı federe öğrenme
Attack-resistant federated learning with statistical propagation methods
- Tez No: 893390
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜZİN ULUTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Karadeniz Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Buğday ekiminin mekanik esasları üzerinde bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ADNAN DEĞİRMENCİOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiTarımsal Mekanizasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMET ÖNAL
- Sera domates üretiminde aşı uygulaması ile elde edilen çift kök sistemine sahip domateslerin verim ve kalite yönünden üstünlükleri üzerine bir araştırma
Başlık çevirisi yok
ALİ DİZDAROĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
ZiraatEge ÜniversitesiBahçe Bitkileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAHRETTİN MECİT
- Pamuk ipliklerinde istatiksel bir hata analiz yönteminin geliştirilmesi üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
AYŞE KARAKOR
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNGÖR BAŞER
- Ege bölgesinde üretilen patates çeşit ve klonlarında cips ve parmak patates kalitesi üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
GÜLTEN ÖZTUNA
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarla Bitkileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. METİN BİRKAN YILDIRIM