Metin Sınıflandırmaya Karşı Kriptografi Yöntemlerinin Kullanılması

Authors : Ahmet Emre Ergün, Özgü Can

Pages : 92-98

View : 22 | Download : 18

Publication Date : 2024-12-22

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu makale, makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmalarına karşı verilerin gizliliğini sağlamak için kriptografik tekniklerin nasıl kullanılabileceğini araştırmaktadır. Çalışma, ruh sağlığı sorunlarıyla ilgili metin ve etiket sütunlarını içeren Mental Health Corpus veri kümesine odaklanmaktadır. Metinleri sınıflandırmak için Rastgele Orman (Random Forest, RF), Karar Ağacı (Decision Tree, DT) ve Destek Vektör Makinesi (Support Vector Machine, SVM) sınıflandırma algoritmaları kullanılmıştır. Sınıflandırma doğruluğunu azaltmak için ise kriptografi yöntemi olan karakter kaydırma (shift) uygulanmaktadır. Sonuçlar, karakter kaydırmalarının sınıflandırıcı doğruluğunu büyük ölçüde azalttığını, 1 karakter kadar küçük kaydırmaların tüm modellerde doğruluğu %30\\\'dan fazla azalttığını göstermektedir. Bulgular, kriptografik yöntemlerin, özellikle hassas bilgilerin söz konusu olduğu çeşitli alanlarda veri gizliliğini ve güvenliğini artırma potansiyelini göstermektedir.
Keywords : gizlilik, makine öğrenmesi, kriptografi, kaydırma, ikame