AMEA-nın vitse-prezidenti, İnformasiya Texnologiyaları İnstitutunun direktoru, akademik Rasim Əliquliyev, institutun şöbə müdiri, AMEA-nın müxbir üzvü, texnika elmləri doktoru Ramiz Alıquliyev, aparıcı elmi işçi, texnika üzrə fəlsəfə doktoru, dosent Fərqanə Abdullayevanın həmmüəllifi olduqları “Privacy-preserving deep learning algorithm for big personal data analysis” (DOI: https://doi.org/10.1016/j.jii.2019.07.002) adlı məqalə “Elsevier” nəşriyyatında dərc olunan “Journal of Industrial Information Integration” jurnalında çap olunub.
Məqalədə məxfiliyi qorumaqla (Privacy-preserving) böyük verilənlərin analizini həyata keçirmək üçün dərin təlim (Deep Learning) üsulu təklif edilir. Üsulun əsas məqsədi şəxsin fərdi məlumatları içərisindən sensitiv məlumatların tapılmasını və onların qeyri-sensitiv məlumatlara transformasiya olunmasını təmin etməkdir. Bu prosesi həyata keçirmək üçün işdə iki blokdan ibarət arxitektura təklif edilib. Arxitekturanın bloklarını modifikasiya olunmuş “Sparse denoising Autoencoder” (verilənlərin transformasiyası funksiyasını yerinə yetirir) və Convolutional Neural Network (transformasiya olunmuş verilənlərin klassifikasiyası funksiyasını yerinə yetirir) adlı iki neyron şəbəkə təşkil edir. Verilənlərin transformasiyası zamanı az itkiyə yol vermək üçün avtoenkoder neyron şəbəkəsinin məqsəd funksiyasına Kullback–Leibler divergensiya funksiyası şəklində seyrəklik əmsalı daxil edilib. Təklif edilən üsul “Heart Disease dataset” verilənlər bazasının “Cleveland medical dataset” verilənləri, Arrhythmia və Skoda verilənləri üzərində test edilib, mövcud üsullarla müqayisəli analiz nəticəsində təklif edilən üsul üstünlük təşkil edib.
Məqalə Azərbaycan Respublikasının Prezidenti yanında Elmin İnkişaf Fondunun maliyyələşdirdiyi “Böyük verilənlər (Big Data) mühitində informasiya təhlükəsizliyinin təmin olunması metodları və alqoritmlərinin işlənilməsi və onların bəzi tətbiqləri” adlı qrant layihəsi (Qrant № EİF-KETPL-2-2015-1(25)- 56/05/1) çərçivəsində hazırlanıb.
Qeyd edək ki, “Journal of Industrial Information Integration” jurnalı “Web of Science”, “Emerging Sources Citation Index” (ESCI), “Ei Compendex”, “EBSCOhost”, “Scopus”, “INSPEC” beynəlxalq elmi bazalarda indeksləşir və referatlaşır.
Jurnal aşağıdakı elmmetrik göstəricilərə malikdir:
CiteScore: 9.80
Source Normalized Impact per Paper (SNIP): 3.336
SCImago Journal Rank (SJR): 1.566
Məqaləni paylaşmaq üçün nəşriyyat tərəfindən 50 gün pulsuz giriş linki yaradılıb.
authors.elsevier.com/c/1ZmFj,tmktdq0G
© Bütün hüquqlar qorunur. Xəbərlərdən istifadə edərkən www.ict.az saytına istinad zəruridir.
