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: 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
- Artificial intelligence based detection schemes for secure wireless communication
Güvenli telsiz iletişimin sağlanmasına yönelik yapay zeka tabanlı sınıflandırma metotları
SELEN GEÇGEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜNEŞ ZEYNEP KARABULUT KURT
- 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
2021
NörolojiAnkara ÜniversitesiNöroloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ÖZDEN ŞENER
- Obezitenin elektroretinografi (ERG) sinyali üzerindeki etkisi
Effect of obesity on electroretnography (ERG) signal
İREM ŞENYER YAPICI
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiZonguldak Bülent Ecevit ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ RUKİYE UZUN ARSLAN
DOÇ. DR. OKAN ERKAYMAZ
- 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
2012
Genel CerrahiBezm-i Alem Vakıf ÜniversitesiGenel Cerrahi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MAHMUT EBUDECCANE MÜSLÜMANOĞLU
- 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
2019
Mühendislik BilimleriBilecik Şeyh Edebali Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SÜHEYLA YEREL KANDEMİR