Suchergebnisse

21. yüzyılın bilgi ve iletişim teknolojileri, dijital kullanıcı verilerini teknik bir araç olarak kullanmakta ve gelişmiş veri analiz teknolojileri ile endüstriyel üretimi daha verimli ve etkin bir hale getirmeyi hedeflemektedir. Büyük veri teknolojileri, internet kullanıcıları üzerinde sürekli bir gözetim sağlamakta ve kullanıcılar tarafından üretilen verileri kullanarak gelişmiş analiz yöntemleri ile isabetli çıkarımlar yapabilmektedir. Büyük veri analiz tekniklerinin, kullanıcılara ilişkin detaylı davranışsal verileri toplayabilme ve işleme gücü, kullanıcı verilerinin gizlilik ve mahremiyetine ilişkin endişeler yaratmaktadır. Veri teknolojilerinin gelişim aşamalarına dair bir özet sunan ve bu teknolojilerin içerdiği tehlikeleri, kapitalizmin süregelen ve yeni dinamikleri ile bağlantısı dahilinde analiz eden bu çalışma, 307 kişi ile yapılan bir anket uygulamasını içermektedir. Anket, katılımcıların kişisel ve davranışsal verilerine ilişkin temkinlilik ve endişe düzeylerini, internet kullanım alışkanlıklarını, dijital becerilerini, veri gizliliği ihlallerine ilişkin farkındalık düzeylerini ölçen sorulardan oluşmaktadır. Örneklem 3 farklı teknolojik uzmanlık düzeyini içerecek şekilde, Hacettepe Üniversitesi Sosyoloji, Felsefe ve Bilgisayar Mühendisliğinden öğrenciler ile Hacettepe Teknokent'teki teknoloji firması çalışanları arasından seçilmiştir. Çalışma sonucunda, katılımcıların günlük internet kullanma sıklıkları arttıkça davranışsal ve hassas verilerine ilişkin endişe duyma olasılıklarının da yükseldiği bulunmuştur. Kullanıcıların davranışsal verilerine ilişkin tutumları, günlük internet kullanma sıklıklarına ve katılımcıların uzmanlık seviyesine göre farklılık göstermektedir. Çevrimiçi profillemeye ilişkin farkındalığın, katılımcılar arasında yaygın olduğu ancak çevrimiçi davranışlarına ilişkin verilerini gizli tutma alışkanlığının yaygın olmadığı gözlemlenmiştir. Bulgular genel olarak değerlendirildiğinde, katılımcıların veri teknolojilerinin profilleme kapasitesi hakkında bilgi düzeylerinin düşük olması durumunda, davranışsal veri gizliliklerini sağlayamadıkları fark edilmektedir. Bu araştırma, örneklemin araştırma evrenini temsil etme kapasitesi bağlamında sınırlılıklara sahiptir. Ancak büyük veri teknolojilerinin gelişimine ilişkin tarihsel arka planı çizmesi, bu teknolojiyi kapitalizmin dinamikleri içerisinde analiz etmesi ve kullanıcıların kişisel verileri ve davranışsal verilerine yaklaşımları arasındaki farklara dikkat çekmesi bakımından yararlı olacağı düşünülmektedir.

Intro -- Preface -- Organization -- Contents -- Web Scanner Detection Based on Behavioral Differences -- 1 Introduction -- 2 Related Work -- 3 Overview of Detection Model -- 3.1 Behavior Analysis on Scanners -- 3.2 Behavioral Difference Modeling -- 4 Overview of Dome -- 5 Experiments -- 5.1 Setting -- 5.2 Experimental Design -- 5.3 Experimental Result -- 6 Conclusion and Future Work -- A Fingerprint Information of Common Scanners -- B Testing Results of Scanners -- References -- DMU-ABSE: Dynamic Multi-user Attribute-Based Searchable Encryption with File Deletion and User Revocation -- 1 Introduction -- 2 System Model -- 2.1 System Roles -- 2.2 Application Scenario -- 2.3 Definition -- 2.4 System Adversarial Model -- 3 Preliminaries -- 3.1 Access Structure -- 3.2 Bilinear Maps -- 3.3 Generic Group Model -- 4 DMU-ABSE -- 4.1 Construction -- 4.2 Correctness -- 5 Security Analysis -- 6 Comparison and Experiments -- 7 Conclusion -- References -- A Novel Lattice-Based Ciphertext-Policy Attribute-Based Proxy Re-encryption for Cloud Sharing -- 1 Introduction -- 2 Preliminaries -- 2.1 Notation -- 2.2 Gaussian Distributions and the LWE Hardness Assumption -- 2.3 Attribute and Access Structure -- 2.4 Definition and Security Model of CP-ABPRE -- 3 A CP-ABPRE Scheme -- 3.1 Concrete Scheme -- 3.2 Correctness and Parameters -- 3.3 Security -- 3.4 Comparison -- 4 Conclusion -- References -- Blockchain-Based Asymmetric Group Key Agreement Protocol for Mobile Ad Hoc Network -- 1 Introduction -- 1.1 Contributions -- 2 Basic Knowledge -- 2.1 Bilinear Mapping -- 2.2 Computational Complexity Problems -- 2.3 Initialization -- 2.4 Computation of Group Key -- 2.5 Group Secure Communication Among Group Nodes -- 3 Security Analysis -- 3.1 Performance Analysis -- 4 Conclusions -- References.

This book highlights the economic and social science perspectives in light of COVID-19. During 2020, leaders found themselves at historic crossroads, taking decisions under remarkable pressures and uncertainties. However, windows of opportunity are being created to shape the economic recovery, restore the health of the environment, develop sustainable business models, strengthen regional development, revitalize global cooperation, harness Industry 4.0, and redesign the social contracts, skills, and jobs. This book is an excellent resource for all those interested in economics and social sciences perspectives on digitalization and big data, especially in the light of the recent crisis determined by COVID-19. The chapters cover topics related to new models in entrepreneurship and innovation, sustainability and education, data science and digitalization, marketing and finance, etc., that will develop innovative instruments for countries, businesses, and education to revive after the crisis.