Savunma sistemlerinde tehdit unsurlarının yeni bir yapay zekâ yöntemiyle sınıflandırılması ve tespit edilmesi
Classification and detection of threat elements in defense systems using a novel artificial intelligence method
- Tez No: 986986
- Danışmanlar: PROF. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Algılanan tehdit, Savunma sistemleri, Uzaktan algılama, Yapay zeka, İnsan-robot etkileşim, Perceived threat, Defence systems, Remote sensing, Artificial intelligence, Human-robot interaction
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Mersin Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Modern savunma sistemlerinde tehdit unsurlarının doğru ve hızlı şekilde tespit edilmesi, ulusal güvenlik açısından hayati önem taşımaktadır. Günümüzde güvenlik tehditleri, geleneksel silah sistemlerinin ötesinde deepfake teknolojileri ve yapay zekâ destekli saldırı yöntemlerini de içerecek şekilde genişlemiştir. Bu çalışmada, savunma sistemlerindeki çok boyutlu tehdit spektrumuna karşı bütünleşik bir yapay zekâ yaklaşımı geliştirilmiştir. Önerilen sistemin temelini iki kritik tehdit kategorisinin entegrasyonu oluşturmaktadır. İlk olarak, deepfake uygulamalarının gerçek insanları taklit edebilme yeteneğine karşı insan–robot etkileşimi tabanlı bir kimlik doğrulama mekanizması tasarlanmıştır. Robotların yüzeyine entegre edilen geniş alan dokunsal sensörler sayesinde gerçek insan el dokunuşu ile yapay etkileşimler ayrıştırılmaktadır. İkinci olarak, havada gezinen tehditlerin ve uydu görüntülerinden elde edilen istihbarat verilerinin analizi için uzaktan algılama tabanlı bir nesne tespit sistemi entegre edilmiştir. Metodolojik olarak, dokunsal etkileşim sınıflandırması için Yoğun Bağlantılı Konvolüsyonel Blok Dikkat Modülü tabanlı bir Evrişimli Sinir Ağı modeli; uzaktan algılama görüntülerinde küçük ve orta ölçekli nesne tespiti için ise AERIS-ED mimarisi geliştirilmiştir. AERIS-ED, C3 tabanlı bir omurga yapısı üzerine inşa edilmiş olup P3 ve P4 seviyelerine entegre edilen Verimli Dikkat modülleriyle ölçekler arası bilgi akışını güçlendirmektedir. Bu hibrit yaklaşım, savunma sistemlerinde hem fiziksel temas tabanlı kimlik doğrulama hem de görsel tehdit tespitinin aynı çatı altında gerçekleştirilmesini sağlamaktadır. Deneysel değerlendirmeler, sistemin her iki modülde de yüksek performans sunduğunu göstermiştir. İnsan–robot etkileşimi modülünde %98,20 doğruluk elde edilerek deepfake tehditlerine karşı etkili bir güvenlik mekanizması oluşturulmuştur. Uzaktan algılama modülünde ise MAR20 veri kümesinde %95,1 mAP ve görüntü başına 3,8 ms; VEDAI veri kümesinde ise %83,0 [email protected] ve 3,8 ms değerleriyle gerçek zamanlı işlem kapasitesi elde edilmiştir. Sonuç olarak, çalışma fiziksel ve dijital tehditlere karşı entegre bir koruma çözümü sunmakta ve çok modlu yaklaşımıyla savunma kapasitesinin artırılmasına katkı sağlamaktadır.
Özet (Çeviri)
In modern defense systems, the accurate and rapid detection of threat elements is of critical importance for national security. Today's security threats extend beyond traditional weapon systems and now include deepfake technologies and artificial intelligence–assisted attack methods. In this study, an integrated artificial intelligence approach was developed to address the multidimensional threat spectrum present in defense environments. The proposed system is built upon the integration of two critical threat categories. First, to counter the ability of deepfake applications to mimic real individuals, a human–robot interaction–based authentication mechanism was designed. Using wide-area tactile sensors embedded on the robot surface, real human touch is distinguished from synthetic interactions. Second, a remote-sensing–based object detection system was integrated to analyze aerial threats and intelligence data extracted from satellite imagery. Methodologically, a Convolutional Neural Network model designed with a Dense Connectivity Convolutional Block Attention Module was employed for tactile interaction classification, while the AERIS-ED architecture was developed for detecting small and medium-scale objects in remote sensing imagery. AERIS-ED is built on a C3-based backbone and strengthens cross-scale information flow through Etkin Dikkat Mekanizması modules integrated into the P3 and P4 stages. This hybrid design enables both physical touch–based authentication and visual threat detection to operate under a unified framework. Experimental evaluations demonstrated that the system delivers high performance in both modules. The human–robot interaction module achieved an accuracy of 98.20%, providing a strong defense mechanism against deepfake-related threats. In the remote sensing module, the MAR20 dataset yielded 95.1% mAP and 3.8 ms per image, while the VEDAI dataset achieved 83.0% [email protected] with 3.8 ms/img, confirming real-time processing capability. In conclusion, this study presents an integrated protection solution against both physical and digital threats, contributing to enhanced defense capability through a multimodal artificial intelligence approach.
Benzer Tezler
- Çağdaş Suriye nesrinde siyasî hapishane edebiyatı üzerine eleştirel bir bakış
The literature of political prisons in contemporary Syrian prose analytical prepective
ABDOLGADER MOHAMED ALİ
Yüksek Lisans
Arapça
2014
Doğu Dilleri ve EdebiyatıSelçuk ÜniversitesiDoğu Dilleri ve Edebiyatları Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. FİKRET ARSLAN
- Kitle iletişim özgürlüğünün sınırı olarak Türk Hukukunda adil yargılanma hakkına karşı suçlar
The offences against the right to a fair trial in Turkish Law as the restriction of freedom of mass communication
DİLEK EKMEKÇİ
- 6415 sayılı Terörizmin Finansmanının Önlenmesi Hakkında Kanun'da gösterilen terörizmin finansmanı suçu
The offence of the Financing of Terrorism in Shown Law No. 6415 on the prevention of the financing of terrorism
İSMET DEMİRTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
HukukKara Harp Okulu KomutanlığıSuç Araştırmaları Ana Bilim Dalı
DR. CÜNEYT SEVİM
- Uluslararası ilişkiler bağlamında siber güvenliğin İnsansız Hava Aracı (İHA) ve Silahlı İnsansız Hava Araçları (SİHA) üzerinden değerlendirilmesi
Evaluation of cyber security in the context of international relations through Unmanned Aerial Vehicle (UAV) and Armed Unmanned Aerial Vehicles (A-UAV)
ÇAĞRI GÜRBOĞA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Uluslararası İlişkilerHitit ÜniversitesiUluslararası İlişkiler ve Güvenlik Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA COŞAR
- Elektrik enerji sistemlerinde güvenli işletim koşullarının elde edilmesine yönelik akıllı yöntem geliştirilmesi
An intelligent method development for secure operation of electrical energy systems
ERSEN AKDENİZ
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK