Geri Dön

Makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak siber zorbalık tespiti

Cyber ​​bullying detection using machine learning methods

  1. Tez No: 688821
  2. Yazar: ENVER YAZĞILI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BAYKARA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 74

Özet

Siber zorbalık genel olarak; bir bireyin veya grubun bilgi teknolojilerini ve araçlarını kullanarak diğer kişi veya gruplara yönelik kasıtlı biçimde gerçekleştirdiği aşağılama, iftira, dedikodu, taciz, tehdit, utandırma ve dışlama gibi rahatsızlık verici eylemleri ifade eder. Her geçen gün daha da artan bu eylemler, mağdurlarına büyük sıkıntılar yaşatmakta ve hatta bazı durumlarda intiharlarla sonuçlanmaktadır. Siber zorbalık eylemlerinin bir diğer acı tarafı, çok küçük yaşlardaki bireylerin de buna maruz kalması ve kendilerini savunacak bilinçte olmamalarıdır. Bu nedenle siber zorbalığın öncelikle gerçekleştirilmeden engellenmesi, gerçekleşmesi durumunda ise zorba kişinin/kişilerin hızlı bir şekilde tespit edilmesi ve bu kişiye/kişilere caydırıcı cezaların uygulanması gerekmektedir. Aksi halde bu eylemler daha da yayılarak önüne geçilemeyecek kitlesel sorunlara neden olabilir. Her ne kadar uluslararası alanda bazı ülkelerin veya sosyal medya platformlarının almış oldukları bazı tedbirler olsa da yeterli düzeyde sonuçlar vermemektedir. Bunun nedeni ise siber zorbalığın uygulama alanının çok geniş olması, siber zorbalık eyleminin ise, uygulayan kişi veya kişilerin karakteristiklerine bağlı olarak değişkenlik göstermesine bağlı olarak çok farklı şekillerde gerçekleşmesidir. Literatürde siber zorbalığın tespitine yönelik birçok çalışma gerçekleştirilmiştir. Ancak bu çalışma, derin öğrenme yöntemleri kullanarak sınıflandırmayı yüksek başarım ile ve mümkün olursa gerçek zamanlı analizler ile birlikte gerçekleştirmeyi hedeflemektedir.

Özet (Çeviri)

Cyberbullying in general; It refers to unpleasant actions such as humiliation, slander, gossip, harassment, threat, embarrassment and exclusion that an individual or group deliberately performs against other people or groups using information technologies and tools. These actions, which are increasing day by day, cause great difficulties for their victims and even result in suicide in some cases. Another painful aspect of cyberbullying acts is that individuals at very young ages are also exposed to this and are not conscious enough to defend themselves. For this reason, cyberbullying should be prevented without before occuring it, and if it happens, the bully person (s) should be identified quickly and deterrent penalties should be applied to this person (s). Otherwise, these actions may spread further, causing mass problems that cannot be avoided. Although there are some measures taken by some countries or social media platforms in the international arena, it does not yield sufficient results. The reason for this is that the application area of ​​cyberbullying is very wide, and the action of cyberbullying takes place in very different ways, depending on the characteristics of the person or persons implementing it. Many studies have been carried out in the literature for the detection of cyberbullying. However, this study aims to realize the classification by using deep learning methods with high performance and real-time analysis if possible.

Benzer Tezler

  1. Önleyici kolluk faaliyetleri kapsamında sosyal medyada veri madenciliği: Suçları önlemek için Twitter Analytic'i kullanma

    Data mining in social media for preventive policing activities: Using Twitter Analytics for crime prevention

    EMRE CİHAN ATEŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Disiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI

  2. Sosyal ağ analizi ve makine öğrenmesi temelli siber zorbalık tespiti

    Cyberbullying detection based on social network analysis and machine learning

    MÜMİN FERHAT YAKUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilim ve TeknolojiGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ ATAY

  3. Gerçek zamanlı saldırı tespiti ve engelleme için makine öğrenmesi yöntemleri kullanarak web uygulama güvenlik duvarı geliştirilmesi

    Development of web application firewall using machine learning techniques for real-time intrusion detection and prevention

    MUHAMMED ERSİN DURMUŞKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HÜSEYİN FEHMİ SELİM BAYRAKLI

  4. Makine öğrenmesi yöntemleri ile siber güvenlik değerlendirmesi: Ağ trafik analizi ve zararlı yazılım algılama

    Cyber security assessment with machine learning methods: Network traffic analysis and malware detection

    ALİ HAYDAR ESER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZAFER ASLAN

  5. Makine öğrenmesi yöntemleri ile X platformunda istenmeyen gönderilerin tespiti

    Detection of spams on platform X with machine learning methods

    EBUTALHA CAMADAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ŞİMŞEK