Derin Öğrenmede Diferansiyel Mahremiyet

Canbay, Yavuz; Sağıroğlu, Şeref

doi:10.18640/ubgmd.750310

Cited by 3 publications

(1 citation statement)

References 45 publications

Supporting

Mentioning

Contrasting

Unclassified

Order By: Relevance

“…Eğer bir f sorgusu D veri kümesine uygulanırsa, f sorgusunun sonucuna eklenecek olan gürültünün miktarı ∆f tarafından belirlenir. Literatürde diferansiyel mahremiyeti sağlamak amacıyla kullanılan Laplace, Eksponansiyel ve Gauss gibi çeşitli mekanizmalar mevcuttur [38]. Bu çalışmada ise literatürde sıklıkla tercih edildiği için Laplace mekanizmasından faydalanılmıştır.…”

Section: Li̇teratür Taramasi (Literature Review)unclassified

Yörünge Verisi Yayınlamada Mahremiyet Duyarlı Yeni Bir Model Önerisi ve Uygulaması

2021

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Bu çalışmada, yörünge verilerinin yayınlanmasında diferansiyel mahremiyeti kullanan yeni bir model önerilmiş, başarıyla geliştirilmiş ve gerçek bir veri kümesi üzerinde test edilmiştir. / In this paper, a new trajectory data publishing model using differential privacy was proposed, developed and tested on a real dataset. Şekil. Önerilen modelin akış şeması /Figure. General flowchart of the proposed model Amaç (Aim)Mahremiyet korumalı yörünge verisi yayınlamak için yeni bir model geliştirilmesi amaçlanmıştır. / It was aimed to develop a new model for privacy preserving trajectory data publishing.

show abstract

Section: Li̇teratür Taramasi (Literature Review)unclassified

Yörünge Verisi Yayınlamada Mahremiyet Duyarlı Yeni Bir Model Önerisi ve Uygulaması

2021

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

show abstract

Deep Learning and Data Privacy in Diagnosis of Covid-19

Canbay

Ismetoğlu

Canbay

2021

Mühendislik Bilimleri Ve Tasarım Dergisi

Self Cite

View full text Add to dashboard Cite

Covid-19 hastalığı, ortaya çıktığı günden bugüne birçok can kaybına yol açmıştır. Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) tarafından pandemi olarak ilan edilen bu hastalığa yakalanan kişilerde ciddi akciğer tahribatları oluşabilmektedir. Hekimlerin bu hastalığın teşhisinde akciğer özelinde çekilen bilgisayarlı tomografi (Computed Tomography -CT) ve X-Ray (Chest X-Ray -CXR) görüntülerini inceleyerek teşhis koydukları bilinmektedir. Bu CXR görüntülerinin çekildiği anda enfekte olduğu değerlendirilen kişilere hekim kontrolü öncesi yapılacak bir erken teşhis ile koruyucu önlemler hızlıca alınabilir ve hekimlerin hastalığı teşhis süreçleri kısaltılabilir. Diğer birçok hastalığın teşhisinde başarılı sonuçlar üreten yapay zekâ yöntemlerinin, Covid-19 hastalığında da başarılı sonuçlar ürettiği güncel çalışmalarda görülebilmektedir. Elde edilen başarılı sonuçların yanında, kullanılan sağlık verileri kişisel veri sınıfına girdiği için bu verilerin işlenmesinde ve analiz edilmesinde mahremiyet koruyucu önlemlere ihtiyaç olduğu açıktır. Gerek Kişisel Verileri Koruma Kanunu (KVKK) gerekse de Genel Veri Koruma Tüzüğü (General Data Protection Rule -GDPR), bu tür verilerin işlenmesinde mahremiyetin korunmasına özen gösterilmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır. Bu çalışmada, Covid-19 hastalığını tespit eden yapay zekâ odaklı çalışmalar incelenmiş, kullanılan açık veri kümeleri sunulmuş, Covid-19 hastalığının tespitinde mahremiyeti dikkate alan çalışmalar gözden geçirilerek genel değerlendirmelerde bulunulmuştur.

show abstract

Ri̇sk Management in İnformati̇on Exchange

Bakshali Bakhtiyarov, Vugar Mammadov

2023

PAHTEI

View full text Add to dashboard Cite

The field of risk management is one of today's most main fields. Risk-free business is not possible. It is necessary to calculate the risks that arise in every business so that it does not create any problems for us later. Although it is not possible to reduce the risk to zero, it is possible to reduce the risk. One of the most utilised areas of the risk term is the risk of informatisation. Ensuring the confidentiality, integrity and transparency of information is one of today's main problems. For this purpose, some standards and standards have been prepared. Some of these standards are ISO 27001 and ISO 31000. With the widespread use of computer networks and the Internet, Information Security has become very important. Since organisations are mostly dependent on information, technology and systems, Information Security is of vital importance and the need to protect information assets from damage arises from this. On the other hand, many companies still do not take adequate and necessary measures in information security. As a result, many companies, including many large and international organisations, are under serious threat. In order to be able to recognise these threats in advance and to reduce the severity of threats, it is necessary to comply with the Risk Management and the whole of the ISO 27001:2022 standard. Today, organisations face a risk in almost every transaction. It is necessary to identify and evaluate the risks that may arise during the functions of the institutions carefully and in detail in advance and to take measures to minimise or completely eliminate these risks. In this article, the steps to be taken to meet the requirements of ISO 27001:2022 Information Security Management System Risk Management are analysed step by step and a software has been developed to enter the data containing these requirements and receive the relevant reports. In this context, the ISO 27000:2018 family referenced by the ISO 27001:2022 Standard has been examined. The ways in which risk analyses can be performed and how risk improvement can be achieved have been investigated. As a result of the study, all these have been brought together in a software and made reportable. The security structure should be established by taking into account the differences of the organisation and the system. Afterwards information security risk management and methods that are not fully detailed in the standard. A documentation by analysing assets under a corporate information processing structure has been created. To create this structure and at the same time to create a dynamic a basic level of information security control software has been produced to provide control. Keywords: Information, information security, risk, risk management, risk analysis.

show abstract

Derin Öğrenmede Diferansiyel Mahremiyet

Cited by 3 publications

References 45 publications

Yörünge Verisi Yayınlamada Mahremiyet Duyarlı Yeni Bir Model Önerisi ve Uygulaması

Yörünge Verisi Yayınlamada Mahremiyet Duyarlı Yeni Bir Model Önerisi ve Uygulaması

Deep Learning and Data Privacy in Diagnosis of Covid-19

Ri̇sk Management in İnformati̇on Exchange

Contact Info

Product

Resources

About