Gizlilik-tabanlı yüzey eğilimi analizi
Privacy-preseving trend surface analysis
Yazar: SALİH DEMİR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TUĞRUL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Gizlilik = Privacy ; Trend analizi = Trend analysis ; Veri madenciliği = Data mining ; İnterpolasyon = Interpolation

Özet:
Genel olarak, Coğrafi Bilgi Sistemleri (CBS) karar vermek için matematiksel ya da istatistikler yaklaşımlar kullanmaktadır. Bu tezde CBS'lerin matematiksel yaklaşımlarından biri olan konumsal enterpolasyon yöntemleri, ölçülmemiş koordinatlar için tahmin değerleri üretmek amacıyla kullanılmıştır. Konumsal enterpolasyon yöntemlerinin güvenilirliği ve doğruluğu, çalışma bölgesinde toplanan örnek miktarına bağlıdır. Bu tür verilerin elde edilmesi çok fazla zaman ve bütçe gerektirmektedir. Bazı bölgelerde birden fazla kuruluş benzer faaliyetler içerisinde bulunabilir. Bu gibi durumlarda, kuruluşlar kendi verilerini kullanarak çalışmalar yapabilecekleri gibi daha doğru tahmin modelleri ortaya koyabilmek için diğer kuruluşlara ait verilerden faydalanabilir. Böylelikle zaman ve bütçe tasarrufu sağlanabilir. Ancak gizlilik endişesi nedeniyle bu tür değerli bilgiler diğer kuruluşlarla paylaşılmak istenmeyebilir. Ayrıca bazı ülkelerde kişisel/tüzel verilerin korunması kapsamında özel bilgilerin paylaşılmasına karşı yasalar vardır. Bununla birlikte bu yasaları ihlal etmeden gizlilik koruma çözümü ile kuruluşlara ait bilgiler gizlenerek diğer kuruluşun kullanımına sunulabilir. Böylelikle kuruluşlar arası işbirliği teşvik edilirken, verilerin güvenliği de sağlanmış olmaktadır.  
Bu tezde verilerin gizliliği, güvenliği ve ortak bir şekilde işlenmesi üzerine çözüm modelleri sunmaktadır. Bu modellerde istemci-kuruluş, kuruluş-kuruluş ve bulut mimarisinde veri gizliliğini sağlayacak çözümler sunularak hem istemcilerin hem de veri sahiplerinin mahremiyetini sağlayan özel bir Yüzey Eğilim Analizi gerçekleştirilmiştir. Önerilen modeller sayesinde gizlilikler ihlal edilmeden doğru ve güvenilir tahminlerin elde edilmesi hedeflenmiştir. Önerilen modellerde verilerin şifrelenmesi ve işlenmesi, veri iletimi, depolama ve hesaplama maliyetlerini etkilemektedir. Her ne kadar bu maliyetler artsa da tahmin modellerinin genel performansı üzerine etkisi olmadığı gösterilmiştir.

Abstract:
Geographic Information Systems (GIS) generally use mathematical or statistical approaches to make decisions. In this thesis, spatial interpolation methods, one of the mathematical approaches of GIS, are used to generate predictive values for unmeasured coordinates. The reliability and robustness of spatial interpolation methods depend on the data collected in the relevant region. Obtaining such data requires a lot of time and budget. In some regions, more than one organization may engage in similar activities. In such cases, organizations can use their data and data from other organizations to produce more accurate forecasting models. Thus, time and budget savings can be achieved. However, due to privacy concerns, such valuable information may not be shared with other organizations. Also, some countries have laws against sharing private information within the scope of personal/legal data protection. However, with the privacy-preserving solution, the data belonging to the organizations can be obscured and made available to the other organization without violating these laws. Thus, while promoting cooperation between organizations, data privacy is also ensured.
This thesis presents solution models for privacy, security and joint data processing. In these models, a unique Trend Surface Analysis was carried out to ensure the privacy of both clients and data owners by providing solutions to ensure data privacy in client-server, server-server and cloud architecture. Thanks to the proposed models, it is aimed to obtain accurate and reliable estimates without violating confidentiality. Encryption and data processing in the proposed models affect data transmission, storage and computation costs. It has been shown that cost increases do not affect the overall performance of the forecasting models.