Mahremiyet Korumalı Büyük Veri Yayınlama İçin Kavramsal Model Önerileri
Öz
Teknolojinin gelişmesi ile beraber veri üretim ve işleme hızı artmış, bunun sonucu olarak hacim, hız, çeşitlilik ve değer gibi bileşenlere sahip büyük veri kavramı ortaya çıkmıştır. Büyük verilerden elde edilecek faydayı arttırmak için bu verilerin mahremiyetini koruyarak paylaşmak veya yayınlamak gerekir. Literatür incelendiğinde, büyük verinin mahremiyetini koruyarak yayınlanmasını kolaylaştıran herhangi bir modelin olmadığı tespit edilmiştir. Mahremiyet Korumalı Büyük Veri Yayınlama (Privacy Preserving Big Data Publishing – PPBDP) modellerinin oluşturulması, büyük veri mahremiyeti koruma sürecindeki tüm tarafların doğru bir şekilde yönlendirilmesi ve gereksinimlerinin doğru karşılanması, doğru alt yapı ve hizmetlerin oluşturulması adına önemlidir. Ayrıca, bu modelleri oluştururken maliyet ve güvenlik gibi faktörleri de göz önünde bulundurmak gerekir.
Bu çalışmada, mahremiyet korumalı geleneksel veri yayınlama modelleri araştırılmış, çeşitli kriterlere göre karşılaştırılarak mahremiyet risk seviyeleri değerlendirilmiş ve bu risk seviyelerini de dikkate alan büyük veri temelli yeni kavramsal modeller ilk defa önerilmiştir. Önerilen bu modeller senaryo temelli olarak oluşturulmuş, üstünlükleri ve dezavantajları sunulmuştur. Önerilen modellerin, büyük verilerin mahremiyetinin korunarak yayınlanması, mahremiyet risklerinin minimize edilmesi ve büyük veriden maksimum faydanın sağlanması gibi pek çok konuda katkılar sağlayacağı değerlendirilmektedir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- Warren S.D. and L.D. Brandeis, "The right to privacy", Harvard law review, 193-220, (1890).
- Beyer M.A. and Laney D., "The importance of ‘big data’: a definition", Stamford, CT: Gartner, (2012).
- Scott A., Srinivasan V., and Stege U., "k-Attribute-Anonymity is hard even for k= 2", Information Processing Letters, 115(2), 368-370, (2015).
- Chibba M. and Cavoukian A., "Privacy, consumer trust and big data: Privacy by design and the 3 C'S", IEEE ITU Kaleidoscope: Trust in the Information Society, (2015).
- Jain P., Gyanchandani M., and Khare N., "Big data privacy: a technological perspective and review", Journal of Big Data, 3(1), 25, (2016).
- Zhang X., et al., "A scalable two-phase top-down specialization approach for data anonymization using mapreduce on cloud", IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems, 25(2), 363-373, (2014).
- Fung B.C., et al., "Introduction to privacy-preserving data publishing: Concepts and techniques", CRC Press, (2010).
- Chen H., Chiang R.H., and Storey V.C., "Business intelligence and analytics: From big data to big impact", MIS, 36(4), (2012).
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yazarlar
Yavuz Canbay
*
0000-0003-2316-7893
Türkiye
Yılmaz Vural
Bu kişi benim
0000-0002-2858-5448
Türkiye
Şeref Sağıroğlu
0000-0003-0805-5818
Türkiye
Yayımlanma Tarihi
1 Eylül 2020
Gönderilme Tarihi
4 Mart 2019
Kabul Tarihi
2 Eylül 2019
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2020 Cilt: 23 Sayı: 3
Cited By
COVİD-19 HASTALIĞININ TEŞHİSİNDE DERİN ÖĞRENME VE VERİ MAHREMİYETİ
Mühendislik Bilimleri ve Tasarım Dergisi
https://doi.org/10.21923/jesd.870263The Impact of Artificial Intelligence-Based Systems on Personal Data Privacy: A Study on Chatbots
Bilişim Teknolojileri Dergisi
https://doi.org/10.17671/gazibtd.1053803BÜYÜK VERİDE ANONİMLEŞTİRME TEKNİKLERİ VE SALDIRI TÜRLERİ: UYGULAMA ÖRNEKLERİ
İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.55071/ticaretfbd.1086750Eğitimde yapay zekâ kullanımı: Etik sorunlar ve çözümler
Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Eğitim Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.21764/maeuefd.1516576Examination of Pre-Service Teachers' Use of Artificial Intelligence
Adıyaman Üniversitesi Eğitim Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.17984/adyuebd.1754343