Açıklanabilir yapay zeka ile deepfake resim, video ve seslerin tespiti
Detection of deepfake images, videos and audio with explainable artificial intelligence
- Tez No: 995854
- Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Teknoloji ve yapay zeka alanındaki son gelişmelerle birlikte, son derece gerçekçi sahte videoların, ses kayıtlarının ve görüntülerin üretilmesi daha kolay hale gelmiştir. Bu tür içerikler; sahte haber üretimi, dolandırıcılık ve itibar zedeleme gibi kötü niyetli amaçlarla kullanılabilmekte, bilgi güvenliğini ve toplumsal düzeni tehdit etmektedir. Bu çalışma, görüntü, video, ses ve çoklu ortam (ses–görüntü) verileri üzerinde çalışan kapsamlı ve açıklanabilir bir derin sahte (deepfake) tespit çerçevesi sunmaktadır. Her bir medya türü için özel olarak tasarlanan ve optimize edilen derin öğrenme modelleri, görüntülerde %99, videolarda %96, seslerde %99 ve çoklu ortam girdilerinde %96 doğruluk oranlarıyla yüksek tespit performansı elde etmiştir. Derin öğrenme modellerinin kara kutu yapısını ele almak amacıyla SHAP, LIME, LRP ve Grad-CAM gibi çeşitli Açıklanabilir Yapay Zeka (AYZ) teknikleri entegre edilerek şeffaf ve yorumlanabilir karar verme süreçleri sağlanmıştır. Bu açıklamalar, hem görsel hem de metinsel çıktılar aracılığıyla sunulmakta ve kullanıcıların bir içeriğin neden gerçek ya da sahte olarak sınıflandırıldığını anlamalarına olanak tanımaktadır. Tüm bileşenler, etkileşimli bir Gradio tabanlı ara yüz altında birleştirilerek gerçek dünya uygulamaları için uygun, pratik, güvenilir ve kullanıcı odaklı bir derin sahte analiz platformu ortaya konmuştur.
Özet (Çeviri)
With the recent advances in technology and artificial intelligence, it has become easier to produce highly realistic fake videos, audio recordings, and images. These contents can be used for malicious purposes such as fake news, fraud, and reputation damage, threatening information security and social order. This study presents a comprehensive and explainable deepfake detection framework that operates on image, video, audio, and multimodal (audio–visual) data. Dedicated deep learning models are designed and optimized for each media type, achieving high detection performance with accuracies of 99% for images, 96% for videos, 99% for audio, and 96% for multimodal inputs. To address the black-box nature of deep learning models, multiple Explainable Artificial Intelligence (XAI) techniques, including SHAP, LIME, LRP, and Grad-CAM, are integrated to provide transparent and interpretable decision-making processes. These explanations are delivered through both visual and textual outputs, enabling users to understand why a given content is classified as real or fake. All components are unified within an interactive Gradio-based interface, resulting in a practical, reliable, and user-oriented deepfake analysis platform suitable for real-world applications.
Benzer Tezler
- How to govern military ai: On the global governance of artificial intelligence from an international security perspective
Askeri yapay zeka nasıl yönetilmeli: Uluslararası güvenlik perspektifinden yapay zekanın küresel yönetimi
ONUR TÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilim, Teknoloji ve Toplum Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. EMİNE ASLI ÇALKIVİK
- Makine öğrenmesi kullanılarak yanıltıcı haber ve ayrıştırıcı dil tespit algoritmaları geliştirilmesi
Developing fake news and hate speech detection algorithms using machine learning
FATİH SİNAN ESEN
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN EMRAH
- Açıklanabilir yapay zeka ile hukuki metin analizi
Legal text analysis with explainable artificial intelligence
TÜLAY TURAN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
- Açıklanabilir yapay zeka ile konut piyasasının geleceğinde veri odaklı kararlar
Data-driven decisions on the future of the housing market with explainable artificial intelligence
HALE UYSAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim SistemleriBurdur Mehmet Akif Ersoy ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN KALKAN
- Açıklanabilir yapay zeka ile boyun düzlüğü hastalığının tahmin edilmesi
Predicting cervical spine disease with explainable artificial intelligence
ERMAN ÇANKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEVRİYE ALTINTAŞ