Exploring K-anonymity in genomic datasets: Implications for privacy and survival analysis
Genomik veri kümelerinde K-anonimliğin araştırılması: Gizlilik ve hayatta kalma analizi için sonuçlar
- Tez No: 956926
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ASLI BAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Bu çalışma, analiz için yarı tanımlayıcıları korurken hassas sağlık ve genomik verileri korumak için K-anonimlik yöntemlerini değerlendirir. En Yakın Komşu Kümeleme Tabanlı Anonimleştirme, Medyan Bölmeli Yinelemeli Bölümlendirme, Mondrian K-Anonimliği, Optimal Kafes Anonimleştirmede (OLA) Değer Genelleme Hiyerarşileri (VGH'ler), Ortalama Vektöre Maksimum Uzaklık (MDAV) ve Yukarıdan Aşağıya Genelleme (TDG) gibi teknikleri inceler. Her yöntem gizliliği, veri yardımcı programını ve hesaplama verimliliğini dengeler. Çalışma, Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve Uyum Endeksi (C-Endeksi) gibi hayatta kalma analizi araçlarını kullanarak gizliliği korurken bilgi kaybını en aza indirmedeki etkinliklerini karşılaştırır. OLA ve TDG daha fazla genelleme sağlarken, MDAV ve Mondrian daha verimlidir.
Özet (Çeviri)
This study evaluates K-anonymity methods for protecting sensitive healthcare and genomic data while preserving quasi-identifiers for analysis. It examines techniques such as Nearest Neighbor Clustering-Based Anonymization, Recursive Partitioning with Median Splits, Mondrian K-Anonymity, Value Generalization Hierarchies (VGHs) in Optimal Lattice Anonymization (OLA), Maximum Distance to Average Vector (MDAV), and Top-Down Generalization (TDG). Each method balances privacy, data utility, and computational efficiency. The study compares their effectiveness in minimizing information loss while maintaining privacy using survival analysis tools like the Akaike Information Criterion (AIC) and Concordance Index (C-Index). OLA and TDG provide more generalization, while MDAV and Mondrian are more efficient.
Benzer Tezler
- Kent ve grup folkloru bağlamında Eskişehir'de oynanan dijital oyunlar
Digital games played in Eskişehir in the context of the city and group folklore
AYŞE NUR ARSLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Halk Bilimi (Folklor)Eskişehir Osmangazi ÜniversitesiTürk Dili ve Edebiyatı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASLI BÜYÜKOKUTAN TÖRET
- Les expériences des jeunes femmes en col blanc dans l'espace urbain : Le cas de Kadıköy D'Istanbul
Genç beyaz yakalı kadınların kentsel mekân deneyimleri: İstanbul Kadıköy örneği
HANDE BÜYÜKNİSAN
Yüksek Lisans
Fransızca
2021
Siyasal BilimlerGalatasaray ÜniversitesiSiyaset Bilimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN YÜCEL
- Logged-in loathing: Exploring the TurkIncel movement as a vanguard of modern misogyny
Çevrimiçi nefret: Modern mizojininin öncüsü olarak TurkIncel hareketinin incelenmesi
MİRAÇ NİL ZOR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
AntropolojiBoğaziçi ÜniversitesiSosyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNAN ERENSÜ
- As adam, early in the morning: Exploring the transience of the human body through painting
As adam, early in the morning: İnsan bedeninin geçiciliğini resim yoluyla incelemek
BERKE DOĞANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Güzel SanatlarSabancı ÜniversitesiGörsel Sanatlar ve Görsel İletişim Tasarımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. WIESLAW ZAREMBA
- An investigation into the impact of anonymous digital peer feedback in undergraduate English as a foreign language writing
İngilizceyi yabancı dil olarak öğrenen lisans öğrencilerinde online anonim akran geridönütünün yazma becerisi üzerindeki etkisini inceleme
BURÇİN BAYTUR
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Eğitim ve ÖğretimÇanakkale Onsekiz Mart ÜniversitesiYabancı Diller Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SALİM RAZI