Gizlilik koruyan k - NN mekânsal enterpolasyon yöntemi
Privacy – preserving k-NN spatial interpolation method
Yazar: MUHAMMAD RIFTHY KALIDEEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TUĞRUL
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son zamanlarda Veri Madenciliğinde Gizlilik Koruması (Privacy – Preserving Data Mining -
PPDM), bulut bilişim teknolojisinin ortaya çıkmasıyla daha popüler hale geldi. Bulut bilgi
işlem, veri sahiplerinin verilerini depolamak ve işlemek için dış kaynak kullanımına izin verir.
Ancak bulutta depolanan veriler gizlilik ve güvenlikten yoksundur. Bunun sonucu olarak, kredi
kartı kayıtları, tıbbi kayıtlar gibi hassas verilerle ilgilenen kuruluşlar, verileri bulutlara aktarmak
konusunda isteksizdir. Bu nedenle, verilerin bir bulutta dış kaynak oluşturmadan önce
şifrelenmesi ve şifrelenmiş veriler üzerinde yapılması gereken işlemlerin yapılması gerekir.
Güvenli Çok Taraflı Hesaplama (Secure Multiparty Computation - SMC) ve Homomorphic
Şifreleme (Homomorphic Encryption - HE) algoritması, bulutun şifrelenmiş metninler üzerinde
sorgular oluşturulmasına izin verir ve bulut servis sağlayıcısından ve diğer taraflara (kendi özel
verileri hariç) veri, sorgu ve erişim modelini korur. sorgulama işlemi. k - En Yakın Komşu (k –
Nearest Neighbor) algoritması, veri madenciliğinde benzerlik eşleşmesini bulmak için en basit
ve en çok kullanılan mekansal enterpolasyon yöntemidir. Önerilen çözüm, en iyi performansı
elde etmek için Paillier şifreleme sistemini kullanır. Bunun dışında kd - tree ve R - tree
algoritmaları, buluttaki verileri en yakın komşuluğu daha hızlı bulmak için depolamak için
kullanıldı. Önerilen çözümler, işlemin her senaryosundaki verilerin gizliliğini ve güvenliğini
sağladıkları analiz edilmiştir.

Abstract:
In recent times Privacy Preserving Data Mining (PPMD) became more popular with emerge of
cloud computing technology. Cloud computing allows data owners to outsource their data to
store and process. However, it is lack in providing confidentiality, privacy and security for the
stored data. Result of this, organizations which are deal with the sensitive data like credit card
records, medical records are reluctant to outsource the data to clouds. Thus, data needs to be
encrypted before they outsource to a cloud and processing needs to be done on the encrypted
data. Secure Multiparty Computation (SMC) and Homomorphic Encryption (HE) algorithm
allows the cloud to process queries on the cipher text and they protect the data, query and access
pattern from the cloud service provider and other parties (except their private data) involved in
the query processing. k – Nearest Neighbor (k - NN) algorithm is the simplest and mostly used
spatial interpolation method to find similarity matching in data mining. Proposed solution
employ Paillier cryptosystem to get the best performance. Apart from that kd – tree and R – tree
algorithms were used to store the data in the clouds to find the matching nearest neighbor in a
quicker way. Proposed solutions were analyzed that they ensure the privacy and security of the
data in every scenario of the processing.