Attribute inference over real-world online social networks: a comprehensive privacy analysis

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ÖNDER ÇOBAN

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): Selma Ayşe Özel

Eş Danışman: Ali İnan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde insanlar, kullanıcılarına kişisel bilgilerini paylaşma ve görüntüleme, diğer kullanıcılar ile bağlantı kurma ve bağlantılarını kullanarak diğer kullanıcıların paylaştığı herkese açık bilgileri görüntüleme imkânı sunan çevrimiçi sosyal ağlar (ÇSA) vasıtasıyla etkileşim kurabilmektedir. Bu nedenle, ÇSA'lar oldukça popülerdir ve günümüzde insanların günlük hayatının vazgeçilmez bir parçasıdır. Sonuç olarak, ÇSA'lar bilgisayar bilimini de içeren birçok alandan araştırmacılar için mahremiyet, güvenlik ve kullanıcı davranışı gibi konuları incelemek için çekici bir veri kaynağı olmuştur. Ancak, Türkiye'deki ÇSA kullanıcılarının gizlilik analizini amaçlayan çalışmalar oldukça sınırlıdır. Bu tezde, popüler olmasından dolayı Türkiye'deki Facebook kullanıcıları için kapsamlı bir gizlilik analizi gerçekleştirilmiştir. Kullanıcıların cinsiyet, akrabalık vb. gibi gizli bilgilerini çıkarsamak için farklı yöntemler kullanılmıştır. Ortaya çıkarılan bilgiler daha sonra kullanıcıların inandıklarından daha yüksek risk taşıdığını göstermek için gizlilik riski analizinde kullanılmıştır. Ek olarak, gizlilik riski analizinde kullanılabileceği için duygu analizi ve adlandırılmış varlık ismi tanıma olmak üzere iki doğal dil işleme (DDİ) çalışması gerçekleştirilmiştir. DDİ ve nitelik çıkarsama görevleri alt problemler olarak ele alınmıştır. Bu görevlerde literatüre çeşitli katkılar sağlanmış ve bazılarında en güncel sonuçlar elde edilmiştir.