Geri Dön

Veri mahremiyetinin ve istatistiki özelliklerin korunmasında makine öğrenimi ile meta sezgisel yöntemlerin entegrasyonu

Integrating machine learning and meta heuristics in protecting data privacy and statistical properties

PDF İndir

  1. Tez No: 940291
  2. Yazar: ÖZGÜR SAĞIR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ULAŞ VURAL
  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: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: KOCAELİ SAĞLIK VE TEKNOLOJİ ÜNİVERSİTESİ
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Bu çalışma, sağlık verileri gibi hassas veri türlerinin gizliliğini koruma konusuna yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Geleneksel yöntemlerin veri analiz doğruluğunu düşürme eğilimi dikkate alınarak, makine öğrenimi ve meta sezgisel yöntemlerin entegrasyonu ile hem veri mahremiyetinin sağlanması hem de istatistiki özelliklerin bozulmadan korunması hedeflenmiştir. Çalışmada, genetik algoritmalar ve diferansiyel mahremiyet mekanizmaları temel alınarak sentetik hasta verileri üzerinde deneyler gerçekleştirilmiştir. Öncelikle, farklı epsilon değerleriyle gizlilik seviyeleri optimize edilmiş, ardından sınıflandırma algoritmaları ile veri analizi yapılmıştır. Ayrıca, Principal Component Analysis (PCA) kullanılarak veri boyutu düşürülmüş ve sonuçlar değerlendirilmiştir. Elde edilen sonuçlar, özellikle Laplace mekanizmasının sürekli ve kategorik verilere etkili bir şekilde gizlilik sağlayabildiğini ve genetik algoritmalarla optimize edilmiş parametrelerin doğruluk ve mahremiyeti dengelemede önemli bir rol oynadığını göstermiştir. XGBoost algoritması, entegre edilen veri setlerinde en yüksek doğruluk skorlarını elde etmiştir. Bu çalışma, literatüre, diferansiyel mahremiyet yöntemlerinin meta sezgisel algoritmalarla birleştirilmesi yoluyla, hassas veri türleri üzerinde daha güvenilir ve etkili analiz yöntemleri geliştirilmesine yönelik önemli katkılar sunmaktadır.

Özet (Çeviri)

This study offers an innovative approach to preserving the privacy of sensitive data types, such as health data. Considering the tendency of traditional methods to reduce data analysis accuracy, the integration of machine learning and metaheuristic methods is aimed at achieving both data privacy and the preservation of statistical properties without compromise. In this study, experiments were conducted on synthetic patient data using genetic algorithms and differential privacy mechanisms. Initially, privacy levels were optimized through different epsilon values, followed by data analysis using classification algorithms. Additionally, Principal Component Analysis (PCA) was employed to reduce data dimensions, and the results were evaluated. The findings demonstrate that the Laplace mechanism effectively ensures privacy for both continuous and categorical data, and genetic algorithm-optimized parameters play a significant role in balancing accuracy and privacy. The XGBoost algorithm achieved the highest accuracy scores in the integrated datasets. This study provides significant contributions to the literature by developing more reliable and efficient analysis methods for sensitive data types through the combination of differential privacy methods and metaheuristic algorithms.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    891372

    Hemşirelerin mahremiyet tutumları ve mahremiyete ilişkin yaşadığı sorunlar

    Nurses privacy attitudes and ethical problems experienced regarding privacy

    NİLÜFER UĞUR KAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    HemşirelikDüzce Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞERİFE YILMAZ

  2. Tez No

    877941

    Çevrim içi mahremiyet endişelerinin kullanıcı davranışları üzerindeki etkisi: Mahremiyet endişelerinin ve veri ihlali olaylarının kullanıcıların çevrim içi satın alma davranışlarını nasıl etkilediğine yönelik bir araştırma

    The impact of online privacy concerns on user behavior: A study on how privacy concerns and data breach incidents affect users' online purchasing behavior

    DİLARA KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Halkla İlişkilerİstanbul Üniversitesi

    Halkla İlişkiler ve Tanıtım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERİDE AKIM

  3. Tez No

    821154

    Monte Carlo methods for data privacy applications

    Monte Carlo metodlarıyla veri mahremiyeti uygulamaları

    BARIŞ ALPARSLAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Veri Bilimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN YILDIRIM

  4. Tez No

    662222

    Социалдык Медиа Колдонуучуларынын Купуялуулук Көйгөйлөрү Жана Андан Кабардар Болуусу: Кыргызстандагы Студенттердин Мисалында

    The privacy concerns and awareness of social media users:On example of university students in Kyrgyzstan Sosyal medya kullanıcısı üniversite öğrencilerinin mahremiyet endişeleri ve farkındalıkları: Kırgızistan örneği

    CANARA KADENOVA

    Yüksek Lisans

    Kırgızca

    Kırgızca

    2020

    İletişim BilimleriKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi

    İletişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERDOĞAN AKMAN

  5. Tez No

    822060

    Pertübasyon yöntemi ile hassas veri güvenliğine yönelik çok değişkenli veriler için tahmin analizi

    Prediction analysis for multivariate data with respect to sensitive data security using the perturbation method

    İLKER İLTER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SAFİYE SENCER

Geri Dön