000 07332nam a2200421 i 4500
999 _c200438569
_d56781
003 TR-AnTOB
005 20230908000948.0
007 ta
008 171111s2018 xxu e mmmm 00| 0 eng d
035 _a(TR-AnTOB)200438569
040 _aTR-AnTOB
_beng
_erda
_cTR-AnTOB
041 0 _atur
099 _aTEZ TOBB FBE BİL Ph.D’20 SOP
100 1 _aSopaoğlu, Uğur
_eauthor
_9128311
245 1 0 _aBüyük veri ve akan verinin mahremiyet korumalı anonimleştirilmesi /
_cUğur Sopaoğlu ; thesis advisor Osman Abul.
246 1 1 _aPrivacy preserving anonymization of big data and data streams
264 1 _aAnkara :
_bTOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü,
_c2020.
300 _axv, 106 pages :
_billustrations ;
_c29 cm
336 _2rdacontent
_btxt
_atext
337 _2rdamedia
_bn
_aunmediated
338 _2rdacarrier
_bnc
_avolume
502 _aTez (Doktora Tezi)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Nisan 2020
520 _aGeleneksel veri anonimleştirme yöntemleri yalnız statik veri kümeleri için geliştirilmiş olup ölçeklenebilirlik hep ikinci planda kalmıştır. Büyük veri ve akan veri ihtiyaçlarının son yıllarda çeşitlenerek artması ile ölçeklenebilirlik ve verinin dinamikliği unsurları öne çıkmaya başlamıştır. Literatürde büyük veri ve akan veri mahremiyetinin sağlanmasına yönelik bu doğrultuda çalışmalar önerilmiş olsa da problemin çeşitli unsurları nedeniyle daha etkin ve daha kapsamlı veri anonimleştirme yöntemlerine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu tez kapsamında büyük veri ve akan veri mahremiyetinin sağlanması için daha etkin ve daha kapsamlı anonimleştirme yöntemleri üzerinde çalışılmıştır. Apache Spark büyük veri işleme alanında günümüzün en gelişmiş teknoloji ve platformları arasında yer almaktadır. Tezde, büyük veri anonimleştirmeyi de büyük veri işlemenin özel bir durumu olarak ele alıp yarı-tanımlayıcı özniteliklerin alan hiyerarşisi üzerinde yukarıdan-aşağıya özelleşme arama tekniğini kullanan dağıtık bir büyük veri k-anonimleştirme yöntemi önerilmiştir. Arama kriteri olarak bilgi kazancı – mahremiyet kaybı metriği kullanılmıştır. Yöntemin verimliliği ve ölçeklenebilirliği büyütülmüş gerçek veri kümeleri üzerinde gösterilmiştir. Literatürde akan veriyi k-anonimleştirmeye yönelik geliştirilen çözümler, problemi yarı-tanımlayıcı özniteliklerin bilgi kaybı metriğini minimize etmeye çalışan tek amaçlı optimizasyon problemi olarak formüle eden dar kapsamlı çözümlerdir. Tez kapsamında tespiti yapılan ihtiyaçlara yönelik olarak daha kapsamlı çözümler önerilmiş ve gerçek veri kümeleri üzerinde etkinlikleri geniş kapsamlı deneysel çalışmalarla gösterilmiştir. İlk olarak, akan veri için bilgi kaybı ile ortalama gecikme süresini beraber minimize etmeye yönelik çok amaçlı bir optimizasyon çatısı önerilmiştir. Böylelikle, akan veri için veri kullanışlılığı, bilgi kaybı metriği ile ölçülen veri kalitesi ve ortalama gecikme süresi metriği ile ölçülen veri güncelliğinin bir fonksiyonu olarak ele alınmıştır. Önerilen yöntemde bu iki bileşen kullanıcı tarafından ağırlıklandırılabilmektedir. İlave olarak, probleme özgü yeni bir bilgi kaybı metriği tanıtılmıştır. İkinci olarak, veri alıcısının akan anonim veri üzerinde yapacağı analiz işleminden haberdar bir k-anonimleştirme çatısı önerilmiştir. Birçok veri alıcısının anonim veri üzerinde sınıflandırma veri madenciliği görevi çalıştırdığı bilinmektedir. Bu yüzden, bu çalışmada bilgi kaybını minimize etmenin yanında sınıflama doğruluğunu maksimize etmek de bir diğer amaçtır. Hatta akan veride, yarı-tanımlayıcı öznitelikler ve sınıflama hedef özniteliğine ilave olarak hassas öznitelikler olması durumunda bunların hassasiyetinin de en üst düzeyde korunması gerekir. Önerilen yöntem, ağırlıkları kullanıcı tarafından belirlenebilen, bu üç amaçlı optimizasyon problemini çözmektedir
520 _aTraditional data anonymization methods have been developed only for static datasets, where the scalability has usually been disregarded. With the diversified increase of big data and streaming data needs in recent years, the scalability and dynamic nature of data started to come to the foreground. Although studies have been proposed in the literature to provide big data and streaming data privacy solutions, more effective and high coverage data anonymization methods are needed due to various traits of the problem. Within the scope of this thesis, more effective and high coverage anonymization methods have been studied to ensure big data and streaming data privacy. Apache Spark is among the most advanced technologies and platforms in the field of big data processing. In this thesis, a distributed big data k-anonymization method is proposed, which takes big data anonymization as a special case of big data processing and uses the top-down specialization search technique on the domain hierarchy of quasi-identifier attributes. Information gain - privacy loss metric is used as the search criteria. The effectiveness and the scalability of the method have been demonstrated on extended real datasets. The solutions developed for k-anonymization of data streams in the literature are low coverage solutions that formulate the problem as a single-objective optimization problem that tries to minimize the information loss metric on quasi-identifier attributes. High coverage solutions have been proposed for the needs identified within the scope of the thesis and their effectiveness on real data sets has been shown through extensive experimental evaluations. First, a multi-objective optimization framework is proposed to minimize the information loss and average delay together for streaming data. Thus, the data utility for streaming data is measured as a function of the data quality measured by the information loss metric and the data aging measured by the average delay metric. In the proposed method, the component weights can be tuned by the user. Moreover, a custom information loss metric is introduced. Secondly, a down-stream data analysis process aware k-anonymization framework is proposed. Many data recipients are known to run classification data mining tasks on the anonymized data. Therefore, in this study, besides minimizing information loss, maximizing classification accuracy is another objective. In fact, in case there exists sensitive attributes in addition to the quasi-identifier and the classification target attributes, the sensitivity of these sensitive attributes should be maintained at the highest level. The proposed method solves this three-objective optimization problem, the weights of which can be tuned by the user.
650 7 _aTezler, Akademik
_932546
653 _aVeri mahremiyeti
653 _aBüyük veri
653 _aAkan veri
653 _aAnonimleştirme
653 _aData privacy
653 _a Big data
653 _aData streams
653 _aAnonymization
700 1 _aAbul, Osman
_9128312
_eadvisor
710 _aTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi.
_bFen Bilimleri Enstitüsü
_977078
942 _cTEZ
_2z