Derin öğrenme yöntemleri kullanarak adli bilişim incelemelerinde delil çıkarımının gerçekleştirilmesi
Extracting evidence in forensic examinations by using deep learning methods
- Tez No: 524217
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 109
Özet
Günümüzde teknolojinin hızlı gelişimi, dijital ortamların günlük hayatta kullanılmasını kaçınılamaz hale getirmiştir. Bankalar, e-devlet kapısı, e-ticaret siteleri ve sosyal medya ortamlarının bilgiye çok hızlı erişim sağlanmasını mümkün kılması internet ve dijital ortamların kullanımını günlük hayatın değişmez bir parçası haline getirmiştir. Bu durum hayatı kolaylaştırmasının yanında bazı olumsuz durumların da artmasına yol açmıştır. Dijital ortamlarda işlenen dolandırıcılık, veri hırsızlığı, yasal olmayan madde satışı ve terör eylemlerinin yayılması gibi birçok suçun işlenmesi kolaylaşmış ve sayısında artış görülmüştür. Böyle durumların dijital ortamlarda engellenmesi, incelenmesi ve raporlanması adli bilişimin çalışma alanına girmektedir. Ancak, günümüzdeki mevcut adli bilişim inceleme süreçleri artan suçlara cevap veremez duruma gelmektedir. Bu çalışmada birçok alanda kullanımı yaygınlaşan ve başarılı sonuçlar elde eden derin öğrenme yöntemlerinden adli delil incelemelerinde de yararlanılması amaçlanmıştır. Bu amaçla, derin öğrenme nesne tespiti algoritmaları kullanılarak adli delil incelemelerine yardımcı bir delil ayıklama yöntemi önerilmiştir. Alınan sonuçlar, delilden çıkarılan resim verilerinin içeriklerine göre sınıflandırılması derin öğrenme kullanılarak %93 oranında daha hızlı gerçekleştirilebileceğini göstermektedir. Bunun yanında sınıflandırma sonucunda insan kaynaklı hataların da azalacağı gösterilmiştir. Önerilen yöntemin ilerleyen çalışmalarda görüntü verilerinin yanında ses, yazı ve video verilerine de uygulanarak adli delil inceleme yazılım araçlarına entegre edilmesi amaçlanmaktadır.
Özet (Çeviri)
Today, the rapid development of technology has made it inevitable to use digital media in daily life. The fact that banks, e-government portal, e-commerce sites and social media environments make it possible to access the information very quickly has made the use of internet and digital media a constant part of daily life. This situation has led to an increase in some negative situations as well as facilitation of life. Many crimes such as fraud, data theft, the sale of illegal substances, and the spread of terrorist acts committed in digital media have become easier and have increased in number. The examination, blocking and reporting of such situations in the digital environment are the subject of digital forensics science. However, current digital forensic examination processes are unable to respond to increased crime in terms of speed. In this study, it is aimed to use the deep learning methods, which have been successful in the use of many areas, in digital evidence examinations. In this study, it is aimed to use the deep learning methods which have been successful in many use cases in judicial evidence examinations. For this purpose, a method of extracting evidence to assist in forensic examinations is proposed using deep learning object detection algorithms. The results show that the classification of images obtained from digital evidences according to their contents can be performed 93% faster using deep learning. It has also been shown that human errors will be reduced as a result of classification. It is aimed to integrate the proposed method into the forensic evidence analysis software tools by applying it to audio, text and video data as well as image data in further studies.
Benzer Tezler
- Adli delil incelemesi sürecinde derin öğrenme tabanlı çoklu ortam içeriklerinin analizi
Deep learning-based analysis of multimedia contents in forensic evidence investigation process
MUSTAFA ERİŞ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KAYA
- Derin öğrenme yöntemleri kullanarak dijital deliller üzerinde adli bilişim incelemesi
Başlık çevirisi yok
SERKAN KARAKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KAYA
- Sound based location detection using machine learning methods
Makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak ses tabanlı konum tespiti
NURA ABDULLAHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Adli TıpFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERHAN AKBAL
- Makine öğrenmesi tabanlı kötücül yazılımların tespiti
Machine learning based malwares detection
ARİF METEHAN YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiAdli Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞENGÜL DOĞAN
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ