Kurumsal ölçekte veri güvenliği: Bir veri anonimleştirme süreç modeli önerisi
Safeguarding enterprise data: A model proposal for data anonymization
Yazar: YAĞMUR ŞAHİN
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences

Özet:
Bu tez, veri anonimleştirmenin önemini ve kullanım alanlarını inceleyerek, veri gizliliği ve güvenliği açısından organizasyonlardaki uygulamalarını değerlendirmekte ve hukuki, teknik ve organizasyonel gereksinimleri dikkate alan bütünsel bir kurumsal veri anonimleştirme süreç modeli sunmaktadır. Tez, kurumsal ölçekte veri güvenliği konusunu veri anonimleştirme perspektifinden ele alan ve organizasyonel çerçevede incelenen sınırlı sayıdaki çalışmalardan biri olma özelliğine sahiptir. Önerilen model, literatürde tespit edilen eksiklikleri gidermeyi amaçlayarak kurumlar için veri anonimleştirmesi sürecine rehber niteliği taşıyacak bir süreç model çerçevesi ortaya koymaktadır. Önerilen 8 aşamalı veri anonimleştirme modeli; veri envanteri oluşturma, veri hassasiyet düzeylerinin belirlenmesi, hukuki gereksinimlerin tespiti, risk-temelli yaklaşım kullanarak anonimleştirme tasarımı, uygun anonimleştirme yöntemlerinin seçimi, kaynak ve bütçe planlaması, anonimleştirme uygulama ve dağıtımı ve yeniden tanımlama risklerinin tespiti ve risklerin hafifletilmesi aşamalarını içermektedir. Buna ek olarak çalışma, belirli veri kategorileri için kesin anonimleştirme yöntemlerinin önerilemeyeceğini kabul etmekle birlikte, veri türlerine uygun anonimleştirme yöntemlerine dair örnekler sunarak, kurumların bu konuda kararlarını daha bilinçli bir şekilde vermelerine yardımcı olmaktadır. Tezin, gelecekteki akademik ve uygulamaya yönelik araştırmalar için değerli bir temel oluşturmakta ve kurumların veri anonimleştirme süreçlerini etkili bir şekilde yönetmelerine rehberlik etmeyi amaçlamaktadır. Modelin başarılı uygulanması ve entegrasyonu, kurumların veri güvenliği ve kişisel verilerin korunması konusundaki yükümlülüklerini daha iyi yerine getirmelerine ve anonimleştirilmiş verilerin kullanımını optimize etmelerine olanak tanıyacaktır. Önerilen modelin işlevselliği ve esnekliği, uygulama sürecinde kurumların veri anonimleştirme süreçlerini daha başarılı ve uyumlu bir şekilde yönetmelerine katkı sağlayacaktır.

Abstract:
This thesis examines the importance and application areas of data anonymization, evaluating its implementation in organizations from the perspective of data privacy and security, and proposes a holistic enterprise data anonymization process model that considers legal, technical, and organizational requirements. The thesis is distinctive as one of the few studies that address data security at the corporate level from the perspective of data anonymization and examines it within an organizational framework. The proposed model aims to address the gaps identified in the literature, providing a process model framework that serves as a guide for organizations in their data anonymization efforts. The proposed 8-step data anonymization model includes creating a data inventory, determining data sensitivity levels, identifying legal requirements, designing anonymization using a risk-based approach, selecting appropriate anonymization methods, resource and budget planning, implementing and distributing anonymization, and identifying and mitigating re-identification risks. Additionally, while acknowledging that definitive anonymization methods cannot be recommended for specific data categories, the study provides examples of anonymization methods suitable for different data types, helping enterprises make more informed decisions on this matter. The thesis aims to provide a valuable foundation for future academic and practical research and to guide organizations in effectively managing their data anonymization processes. Successful implementation and integration of the model will enable organizations to better fulfill their obligations in data security and protection of personal data, as well as optimize the use of anonymized data. The functionality and flexibility of the proposed model will contribute to organizations managing their data anonymization processes more successfully and coherently during the application process.