IAD Index of Academic Documents
  • Home Page
  • About
    • About Izmir Academy Association
    • About IAD Index
    • IAD Team
    • IAD Logos and Links
    • Policies
    • Contact
  • Submit A Journal
  • Submit A Conference
  • Submit Paper/Book
    • Submit a Preprint
    • Submit a Book
  • Contact
  • Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
  • Volume:9 Issue:5
  • Derin Öğrenme Modellerinde Mahremiyet ve Güvenlik Üzerine Bir Derleme Çalışması

Derin Öğrenme Modellerinde Mahremiyet ve Güvenlik Üzerine Bir Derleme Çalışması

Authors : Gülsüm YİĞİT, Ayşe KALE
Pages : 1843-1859
Doi:10.29130/dubited.864635
View : 13 | Download : 10
Publication Date : 2021-10-31
Article Type : Review Paper
Abstract :Son dönemlerde derin öğrenmedeki devrim niteliğindeki gelişmeler ile birlikte yapay zekaya yönelik beklentiler gün geçtikçe artmaktadır. Konuşma tanıma, doğal dil işleme (NLP), görüntü işleme gibi birçok alanda etkin bir şekilde uygulanabilen bir araştırma alanı olan derin öğrenme klasik makine öğrenmesi ile karşılaştırıldığında daha yüksek başarı göstermektedir. Derin öğrenme ile geliştirilen modellerde eğitim ve tahminleme sırasında büyük miktarda veri kullanılmakta ve kullanılan veriler kişisel verilerden oluşabilmektedir. Bu verilerin işlenmesi sırasında kişisel verilerin korunması kanununa (KVKK) aykırı olmaması oldukça önemlidir. Bu nedenle verilerin gizliliği ve güvenliğinin sağlanması oldukça önemli bir husustur. Bu çalışmada, derin öğrenme modelleri geliştirilirken yaygın kullanılan mimariler verilmiştir. Verilerin gizliliği ve güvenliğini artırmak için literatürde yaygın olarak karşılaşılan güvenli çok partili hesaplama, diferansiyel mahremiyet, garbled devre protokolü ve homomorfik şifreleme araçları özetlenmiştir. Çeşitli sistem tasarımlarında kullanılan bu araçların yer aldığı güncel çalışmalar taranmıştır. Bu çalışmalar, derin öğrenme modelinin eğitim ve tahminleme aşamasında olmak üzere iki kategoride incelenmiştir. Literatürdeki çeşitli modeller üzerinde uygulanabilen güncel saldırılar ve bu saldırılardan korunmak amacıyla geliştirilen yöntemler verilmiştir. Ayrıca, güncel araştırma alanları belirlenmiştir. Buna göre, gelecekteki araştırma yönü kriptografik temelli yöntemlerin karmaşıklığının azaltılması ve geliştirilen modelin güvenilirliğini belirlemek için çeşitli ölçme ve değerlendirme yöntemlerinin geliştirilmesi yönünde olabilir.
Keywords : Derin Öğrenme, Güvenli Çok Partili Hesaplama, Diferansiyel Mahremiyet, Homomorfik Şifreleme, Garbled Devreler Protokolü

ORIGINAL ARTICLE URL
VIEW PAPER (PDF)

* There may have been changes in the journal, article,conference, book, preprint etc. informations. Therefore, it would be appropriate to follow the information on the official page of the source. The information here is shared for informational purposes. IAD is not responsible for incorrect or missing information.


Index of Academic Documents
İzmir Academy Association
CopyRight © 2023-2025