Developing a protective - preventive and machine learning based model on child abuse
Çocuk istismarında koruyucu – önleyici ve makine öğrenmesine dayalı bir modelin geliştirilmesi
- Tez No: 671381
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM, DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
Çevrimiçi çocuk istismarı, toplumlarda giderek artan bir sorundur ve sanal ortamda geçirilen süre son zamanlarda büyük ölçüde artmaya başlamıştır. Bireyler kişisel gönderileri ile kendi fikirlerini paylaşırken ve çevrimiçi sohbetin bir parçası olurken, anonim olabilme imkanina sahiptir. Bu seçenek ise yasa dışı faaliyetlere teşebbüs etmek isteyenler için kişisel kimliği gizleme şansını da beraberinde getirmektedir. Çevrimiçi platformlarda cinsel istismar, yukarıda belirtilen eylemlerin en önemli alanlarından biridir ve cinsel saldırganlar, güvenlerini kazanmak ve müstehcen medya dosyalarını paylaşmalarını sağlamak için çocuklarla veya gençlerle hızlı bir şekilde arkadaşça bir ilişki kurabilecekleri çevrimiçi sohbet platformlarını kolayca kullanabilmektedir. Bu cinsel saldırganlar çoğunlukla kurbanlarını buluşmaya ikna etmeye çalışırlar ve bu, çocuklarla ve gençlerle cinsel ilişkiye girmelerine yol açabilmektedir. Çoğu toplumun karşılaştığı büyük zorluğa dikkat çekmek için, bu çalışma esas olarak çevrimiçi iletişimin erken aşamasındaki çocuk istismarcılarını tespit etmeyi amaçlamaktadır. Makine Öğrenimi tekniklerini kullanarak sanal sohbet kayıtları aracılığıyla çocuklara yönelik cinsel istismarı hedefleyenlerin bulunmasına dayalı bu çalışmanın ilk bölümünde, bir Wikipedia veri seti kullanılarak, yüzde 97'in üzerinde doğrulukla, belirli bir metnin toksisite türlerine göre sınıflandırıldığı çok etiketli bir sınıflandırma yapılması sağlandı. Bu çalışmanın sonucu ikinci aşamada da kullanılmıştır ve PAN12 veri seti ile modelimizin eğitilmesinin ardından yüzde 92'den fazla doğruluk oranıyla sohbet kayıtlarından şüpheli konuşmalar tespit edilebilmiş ve cinsel saldırganlar tanınabilmiştir.
Özet (Çeviri)
Online grooming is an ever-increasing problem in societies and the time spent online is recently started to rise drastically. People can become anonymous whilst posting, sharing his/her own opinion, and being a part of online chatting. Option to be anonymous also brings together the chance for hiding personal identity when making an attempt on illegal activities. Online grooming is one of the significant areas of aforementioned actions and sexual predators can easily use online chatting platforms to quickly build a friendly relationship with children or teenagers to gain their trust and make them share their obscene media files. These sexual predators mostly try to convince their victims to meet and it may lead to having sexual intercourse with a minor. In order to draw attention to the huge challenge that most societies face, this study mainly aims to identify predators in the early stage of online communication. The objective is to do an investigation to detect child grooming through online chat records by using Machine Learning techniques. In the first part of the study, it has been achieved to make a multi-label classification on a Wikipedia dataset with more than 97 percent accuracy, where a given text gets classified based on the toxicity types. The outcome of this work is also used in the second stage and herein PAN12 dataset has been used to train and test our model. We have ended up with more than 92 percent accuracy, where suspicious conversation messages from the chat records get identified and sexual predators can be recognized.
Benzer Tezler
- A holistic data analytics approach to ship inspection reporting
Gemi denetim raporlamasına bütünsel bir veri analitiği yaklaşımı
SAMET BİÇEN
Doktora
İngilizce
2023
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. METİN ÇELİK
- Elektrik pano yangınlarına karşı nesnelerin interneti destekli algılama sisteminin geliştirilmesi
Development of an internet of things supported detection system against electric panel fires
MUHAMMED FATİH PEKŞEN
Doktora
Türkçe
2024
Mühendislik BilimleriSakarya ÜniversitesiYangın ve Yangın Güvenliği Anabilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU
- Toplam kalite yönetimi, kalite güvencesi sistemleri ve Türkiye'deki uygulamaları
Total quality management, quality assurance systems and their applications in Turkey
AHMET BEŞKESE
Yüksek Lisans
Türkçe
1995
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. ATAÇ SOYSAL
- Dizel makinanın makina öğrenmesi yöntemi kullanılarak modellenmesi ve karar-destek mekanizması oluşturulması
Machine learning method based marine diesel engine modelling and decision-support system setting
TOLGA ŞAHİN
Doktora
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVAT ERDEM İMRAK
- Condition monitoring and fault detection for electrical power systems using signal processing and machine learning techniques
Sı̇nyal ı̇şleme ve makı̇ne öğrenme teknı̇klerı̇ kullanılarak elektrı̇k güç sı̇stemleri ı̇çı̇n durum ı̇zleme ve arıza belirleme
YASMIN NASSER MOHAMED
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER