A new AI method for effective medical data security application
Etkili tıbbi veri güvenliği uygulaması için yeni bir AI yöntemi
- Tez No: 799876
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
Güvenlik, kişilerin, kurumların, devletlerin maddi ve manevi sahip olduğu her şeye yönelik saldırı ve tehditlere karşı alınacak tedbirlerdir. Siber güvenlik, dijital ortamlardan yapılan çeşitli saldırı ve tehditlere karşı bilgi teknolojilerinin gizliliğini, bütünlüğünü, kullanılabilirliğini ve erişimini koruyan strateji ve çalışmaların bütünüdür. Ek olarak, bu öğrenme algoritmaları dört ölçü kullanılarak karşılaştırıldı: Doğruluk, Kesinlik, Geri Çağırma ve F-ölçüsü. Bu yazıda, tıbbi sistemlerdeki saldırıları tespit etmek için kullanılan otomatik bir SVM tabanlı K-ortalama ve ICA kullanımını öneriyoruz. Önerilen sistem bazı çalışmalara göre %95.21 doğrulukla sonuç göstermiştir. Sonuçları önerilen yöntemle karşılaştırmak ve sonuçları karşılaştırmak için aynı probleme uygulanan DT ve SVM gibi çeşitli teknikler.
Özet (Çeviri)
Security is the precautions to be taken for attacks and threats against everything that people, institutions, states have material and spiritual. Cyber security is the whole of the strategies and studies that protect the confidentiality, integrity, usability and access of information technologies against various attacks and threats made from digital environments. In addition, these learning algorithms were compared using four measures: Accuracy, Precision, Recall, and F-measure. In this paper, we propose the use of an automatic SVM based K-mean and ICA used to detect the attacks in medical systems. The proposed system showed results with an accuracy of 95.21% compared to some studies. Several techniques such as DT and SVM applied to the same problem to compare the results with the proposed method and compare the results.
Benzer Tezler
- Anomaly detection in ınternet of medical things using deep learning
Anomaly detect ionin internet of medical things using deep learning
AYŞE BETÜL BÜKEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DEVRİM AKGÜN
- Diagnosis of diseases through eye images using artificial intelligence
Yapay zeka kullanarak göz görüntüleriyle hastalık teşhisi
MUWAFFAQ SAMAKEH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mühendislik Bilimleriİstanbul Aydın ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ OKATAN
- Uzman sistemler ve uygulamaları
Expert systems and applications
NİLGÜN YAPICIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. AHMET F. ÖZOK
- Derin öğrenme teknikleri kullanılarak cilt lezyonları için çok sınıflı sınıflandırma
Multi-class classification for skin lesions using deep learning techniques
ÜMMÜHAN KOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Biyomühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MÜRVET KIRCI
- Güç transformatörleri sfra tarama frekans cevabı analizi sonuçlarının yapay zeka uygulamaları ile karşılaştırılması
Comparison of power transformer sfra sweep frequency response analysis results with artificial intelligence applications
HAKAN ÇUHADAROĞLU
Doktora
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YILMAZ UYAROĞLU