Bu çalışma, bulut tabanlı makine öğrenimi çözümlerinde veri gizliliğini sağlamak amacıyla homomorfik şifreleme (homomorphic encryption) ve Yapay Sinir Ağları (YSA) kullanan gizlilik odaklı bir çerçeve önermektedir. Şifreli ortamlarda hesaplama maliyeti yüksek olan doğrusal olmayan aktivasyon fonksiyonlarını (Sigmoid ve Tanh) verimli yönetmek için hafif YSA tabanlı tahminciler geliştirilmiş ve şeffaflığı artırmak adına SHAP algoritması ile açıklanabilir yapay zeka (XAI) entegrasyonu sağlanmıştır. Geliştirilen yaklaşım; MNIST, QEEG verileriyle disleksi tespiti ve UCI Kalp Hastalığı veri kümelerinde doğrulanarak güvenlik, yüksek model başarımı ve açıklanabilirlik gereksinimlerini başarıyla dengelediğini kanıtlamıştır.
GETEM (Görme Engelliler Teknoloji Ve Eğitim Laboratuvarı)
Boğaziçi Üniversitesi
Kuzey Kampüs Kuzey Park Binası
Kat:1 Oda No:114
34342 Bebek / İstanbul
Telefonlarımız :
+90 212 359 76 59
+90 212 359 75 38
Whatsapp Hattı (Sadece mesaj): +90 539 308 95 77
e-posta: getem@bogazici.edu.tr