Araştırma Makalesi

Derin Öğrenmede Diferansiyel Mahremiyet

Cilt: 6 Sayı: 1 30 Haziran 2020
PDF İndir

Derin Öğrenmede Diferansiyel Mahremiyet

Öz

Verinin boyut ve çeşitlilik olarak arttığı, kişisel verilerin kolaylıkla paylaşıldığı ve ihlallerinin sayısının hızla yükseldiği günümüzde veri mahremiyeti, üzerinde çokça çalışılan ve önlemler geliştirilen konuların başında gelmektedir. Kişisel verileri kullanan, depolayan veya işleyen her türlü uygulama, ürün veya sistem, veri mahremiyetini sağlamak, korumak ve doğru bir şekilde uygulandığını göstermek zorundadır. Son yıllarda veri mahremiyeti kapsamında pek çok yeni çözümler geliştirilse de teknolojik gelişmeler, yapay zekâdaki ilerlemeler, derin öğrenme yaklaşımlarının uygulama başarısı, bu yaklaşımların pek çok alanda kullanılmaya başlanması ve yapısı itibariyle kara-kutu çözüm sağlaması, veri mahremiyeti açısından yeni endişeleri de beraberinde getirmiştir. Bu çalışmada, günümüzün önemli yapay zekâ teknolojilerinden biri olan derin öğrenmede, kişisel bilgi içeren verilerin analiz edilmesi sürecinde mahremiyet koruyucu çeşitli önlemler incelenmiş, bu önlemlerden en çok kullanılanı olan diferansiyel mahremiyet açıklanmış ve derin öğrenmedeki uygulamaları ve tehditler karşılaştırılmıştır. Sunulan bu çalışmanın, kişisel verileri işleyen derin öğrenme tabanlı uygulamalarda, oluşabilecek ihlallerin önlenmesine, karşılaşılabilecek risklerin doğru belirlenmesine ve gereken önlemlerin daha sağlıklı alınmasına katkı sağlayacağı değerlendirilmektedir.

Anahtar Kelimeler

Kaynakça

  1. [1] S. De Capitani Di Vimercati, S. Foresti, G. Livraga, and P. Samarati, "Data Privacy: Definitions and Techniques," International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, vol. 20, pp. 793-817, 2012.
  2. [2] P. Jain, M. Gyanchandani, and N. Khare, "Big Data Privacy: A Technological Perspective and Review," Journal of Big Data, vol. 3, p. 25, 2016.
  3. [3] Y. Canbay, "Aykırı Veri Yönelimli Fayda Temelli Büyük Veri Anonimleştirme Modeli," Doktora Tezi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Gazi Üniversitesi, Ankara, 2019.
  4. [4] B. Fung, K. Wang, R. Chen, and P. Yu, "Privacy-Preserving Data Publishing: A Survey of Recent Developments," Computing Surveys, vol. 42, p. 14, 2010.
  5. [5] B. C. Fung, K. Wang, A. W. Fu, and S. Y. Philip, Introduction to Privacy-Preserving Data Publishing: Concepts and Techniques. USA: CRC Press, 2010.
  6. [6] C. C. Aggarwal and S. Y. Philip, Privacy-Preserving Data Mining: Models and Algorithms. USA: Springer Science & Business Media, 2008.
  7. [7] (11.03.2020). Kişisel Verilerin Korunması Kanunu. İnternet: http://www.resmigazete.gov.tr/eskiler/2016/04/20160407-8.pdf
  8. [8] (12.03.2020). General Data Protection Regulation. İnternet: https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2016/679/oj

Ayrıntılar

Birincil Dil

Türkçe

Konular

Yapay Zeka

Bölüm

Araştırma Makalesi

Yazarlar

Yayımlanma Tarihi

30 Haziran 2020

Gönderilme Tarihi

10 Haziran 2020

Kabul Tarihi

28 Haziran 2020

Yayımlandığı Sayı

Yıl 2020 Cilt: 6 Sayı: 1

Kaynak Göster

IEEE
[1]Y. Canbay ve Ş. Sağıroğlu, “Derin Öğrenmede Diferansiyel Mahremiyet”, UBGMD, c. 6, sy 1, ss. 1–16, Haz. 2020, doi: 10.18640/ubgmd.750310.

Cited By