Intelligent techniques for wicked web sites discovery
Kötü amaçlı web sitelerinin akıllı yöntemlerle belirlenmesi
- Tez No: 463766
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZKAN ATAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Web işçiliği, Siber terörizm, Naïve Bayes, Kürtçe kök kelime, sınıflandırma, içerik işçiliği, K-Nearest Neighbor, Cyber terrorism, Classification, Content mining, Kurdish stemming, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Web mining
- Yıl: 2017
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Bu yüz yılda, World Wide Web'de erişilebilen veri hacmi çok büyük olduğu için, bu verilere erişmek için üstün bir teknik gereklidir. Web madenciliği araştırması, web tarayıcıları tarafından büyük ilgi görmektedir. Son birkaç yılda Kürtçe verilerin miktarı hızla arttığından, bilgi alımı performans ve doğruluğunu artırmak için büyük gelişmelere ihtiyaç hissedilmektedir. Buna ek olarak, Kürtçe metinler üzerinde yapılan araştırma çalışmaları nispeten yok sayılabilir. Bu alandaki çalışmaların çoğu, İngilizce ve diğer dillerde (Çince, Türkçe, Arapça vb.) yapılmaktadır. Terörist grupların tüm web müşterileri için tehlike oluşturabilecek web ortamlarındaki görüntüleri, sesleri ve metinleri çeşitli türdeki bilgileri içerebileceği açıktır. Bu çalışmada, sitelerin zararlı içeriklerini tanımak için akıllı bir yaklaşım geliştirerek, terör tehditlerini önlemek için çalışılmaktadır. Bu çalışmanın nihai amacı ise, sistemin davranışını anlamak ve duyarlı kullanıcılar, devlet ve toplumun güvenliğini sağlamak için en iyi çözümü belirlemektir. Geleneksel yaklaşımın alternatifi olarak Naïve Bayes yaklaşımı (NB) ve K-Nearest Neighbor (K-NN) algoritmaları, çeşitli Sorani Kürtçesi veri setleri üzerinde araştırmalar yapılmaktadır. Duyarlılıkla ilgili olarak elde edilen sonuçlarda Naïve Bayes umut verici sonuçlar ortaya koyduğu gözlenmiştir. En zorlu görev Kürtçe kök ve birleşik kelimeler listesini Weka Yazılım Aracına (veri işçiliği için açık kaynaklı yazılım) entegre etmektir. Buna ek olarak, bu araştırma çalışması Kürtçe kök ve birleşik kelimeler listesi performansını test etmeye çalışılmış ve bu amaca ulaşmada zararlı ve zararlı olmayan web sitelerini sınıflandırma tanımlaması yapılmıştır. Metin sınıflandırması problemini çözmek için çeşitli algoritmaların uygulandığını belirtmek gerekir. Bu alandaki çalışmaların çoğu İngilizce metinli veriler üzerinde olup, Sorani Kürtçe metinleri için az sayıda araştırma çalışması yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this day and age, as the volume of information which is accessible on the World Wide Web is enormous, a superior technique to access this information is necessitated. The web mining research has been interested strongly by web browsers. During the last several years, information retrieval has required massive improvements regarding performance and accuracy as amount of KS document has escalated rapidly. In addition, the number of conducted research works on the Kurdish texts is relatively not established; most of these works in this area were performed on English and other languages like (Chinese, Turkish, Arabic ...etc.) texts. It is obvious that various web environments of terrorist groups might comprise various types of information like images, voice, texts which might be a danger for entire web costumers. The projected study tackles sites to prevent from terrorist threats via developing an intelligent approach to recognize the useful contents. Understanding the behaviour of system and determining the best solution for securing the susceptible users, state and society is the eventual aim of this investigation. The Naïve Bayes approach (NB) & K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithms are investigated on various Kurdish Sorani (KS) data sets as an alternative of traditional approach. In regards to precision, The Naïve Bayes demonstrated promising outcomes.
Benzer Tezler
- Computationally intelligent techniques for stabilization and targeting of chaotic systems
Kaotik sistemlerin kararlılaştırılması ve hedefe yöneltilmesi için işlemsel olarak zeki yöntemler
SERDAR İPLİKÇİ
Doktora
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YAĞMUR DENİZHAN
- Biyomedikal işaretlerin sınıflandırılması için akıllı tekniklerin Labview ortamında gerçeklenmesi
Realization of intelligent techniques for classification of biomedical signals in the Labview
DUYGU KAYA
Doktora
Türkçe
2018
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA TÜRK
- İvme ve derinlik sensör verilerini kullanarak işbirlikçi hareket ve düşme tanıma için akıllı tekniklerin geliştirilmesi
Development of intelligent techniques for collaborative motion and fall recognition using acceleration and depth sensor data
BÜŞRAN AŞICI
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- Esnek sistemlerin kontrolü için yapay zeka teknikleri ile girdi şekillendirici tasarımı
Designing of input shaping using artificial intelligent techniques for flexible systems
HASAN HÜSEYİN BİLGİÇ
Doktora
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET YAPICI
PROF. DR. HAKAN YAVUZ
- Building sensor-based real-time predictive maintenance system by utilizing artificial intelligent techniques
Yapay akıllı teknikleri kullanarak sensör tabanlı gerçek zaman tahminli bakım sistemi kurulması
RAGHAD MOHAMMED KHORSHEED
Doktora
İngilizce
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA