Using Cryptography Methods Against Text Classification
Makaleler > Tam Makale · 2024
Yazarlar: Ergün, Ahmet Emre, Özgü CAN
International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, Uluslararası, 2024
Özet
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.