17 sonuçlar
Arama Sonuçları
Listeleniyor 1 - 10 / 17
Öğe Gerçekliğin yeni algısı, gerçeklik ve deepfake ilişkisinin sanatsal kuramlar bağlamında değerlendirilmesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-01-23) Demirel, Ejder; Balseçen, HaydarModern toplumların ortaya çıkmasındaki en önemli etken sanayileşme ve beraberinde gelişen teknolojidir. Endüstri devriminin dünyada hızla makineleşmeye doğru ilerlemenin önünü açması, teknolojinin hayatın vazgeçilmez bir unsuru haline gelmesini zorunlu kılmıştır. Bu teknolojik gelişmeler, bilgisayarın gündelik yaşamımızda yer almasını sağlamış ve yaşamın her alanında kolaylaştırıcı bir etki yaratmıştır. Hayatı kolaylaştırıcı bağlamında ortaya çıkan yapay zekâ tarafından üretilen görüntülerin, videoların, resimlerin ve sesin kesiştiği noktada yeni bir kavram olarak “Deepfake” karşımıza çıkıyor. “Deep Learning’’ ve ‘’Fake’’ terimlerinin birleşmesinden ortaya çıkan ve Türkçe karşılığı “derin sahte’’ olan “Deepfake’’, kötü amaçlı kullanılmaya uygun olabildiği durumların yanı sıra, sanat gibi alanlarda fayda sağlayabilecek çalışmalar olarak görünüyor. Tarih boyunca sanat; çağın gelişmişlik düzeyine, toplumsal yargılarına, üreticisinin kişilik ve ruhsal durumuna göre şekillenip ortaya çıkmıştır. Siyasal, kültürel, dini, ekonomik ve teknolojik gelişmelerle birlikte sanat ve gerçeklik ilişkisi de sürekli olarak değişkenlik göstermiştir. Sanatçı, çağın değişen gerçeklikleri ile bilim ve teknolojideki gelişmelerle birlikte ürettiği eserinde, gerçekliğe yönelik sorgulama yapmaktadır. Sanatçı ürettiğiyle kendi ruhsal dünyasını oluşturmaya başlaması insanın en büyük realitesiydi. Bu realite insan tarafından üretilen teknoloji ve sanattı. Bu çalışmada öncelikle “gerçeklik” kavramı ve bilgisayar tarafından üretilen sanat eserleri ile bu eserlerin ortaya koyduğu yeni gerçeklik olgusu üzerine yoğunlaşmıştır. İkinci bölümünde gerçeklik kavramı incelenmiş ve bu kavramın çeşitli tanımlarına yer verilerek gerçekliğin yeni algısı, ‘gerçeklik’ ve ‘sanat’ ilişkisinin sanatsal kuramlar bağlamında tespitlerinin yapılarak farklı bir bakış açısıyla değerlendirilmeleri yapılmıştır. İkinci bölümde Yapay Zekâ’ın tanımı ve zaman içinde gelişimiyle birlikte ortaya çıkan Makine öğrenimi destekli çalışmalar ile Dijital Sanat Kavramı incelenmiştir. Üçüncü bölümde deepfake teknolojisi ile üretilen sanat eserlerinin gerçekliğe nasıl bir müdahalede bulunduğu, sanat yapıcı, sanatçı ve izleyici bağlamında ortaya çıkan ‘deepfake’(derin sahte) olgusu karşısında derin sahtenin gerçek hayattan ve sahte gerçeklikten ayrılıp ayrılamadığı üzerinde değerlendirmeler yapılmıştır.Dördüncü bölümde sanatçının konuya ilişkin kişisel çalışmalarına yer verilmiştir. Çalışmanın son bölümünde, Gerçeklik kavramı ve bilgisayar tarafından üretilen sanat eserleri ile bu eserlerin ortaya koyduğu yeni gerçeklik olgusuna ilişkin tespitler ve değerlendirmeler yapılmıştır.Öğe Meme kanserinin iyi huylu veya kötü huylu durum tespitinde derin öğrenme modellerinin kullanılması(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-02-27) Ateş, Feyzi Ferat; Çalışkan, AbidinMeme kanseri, meme de bulunan bağ dokusu ve buna bağlı olan kanal bölgelerinde oluşan ve oluşan bu hücrelerin normalin dışında hareketlerinden meydana gelen bir kanser türüdür. Yoğun olarak kadınlarda görülmekte olup, en yaygın rastlanan kanser çeşitlerindendir. Hastalık erkenden fark edilmeği zaman kan ve lenf damarları yoluyla diğer organlara kanserli hücreler etki edebilir (metastaz durumu). Yapılan araştırmalara göre genel olarak tüm kanser çeşitlerinde erken tanı ve tedavi önemlidir. Bu çalışmada meme kanserinin iyi huylu ve kötü huylu türleri arasında sınıflandırma yapabilen yapay zekâ tabanlı erken tanı sistemi önerilmiştir. Önerilen yaklaşımda artık bloklu evrişimsel sinir ağı modelleri kullanıldı. ResNet modellerinin son katmanına yeni bir tam bağlantılı katman eklenerek tür tabanlı öznitelikler çıkartıldı. Bir sonraki aşamada tam bağlantılı katmanlardan elde edilmiş öznitelikler birleştirilerek yeni bir özellik seti oluşturuldu. Oluşturulan bu özellik seti ile sınıflandırma oluşturulurken softmax ve makine öğrenim yöntemleri kullanıldı. Çalışmada önerilen yaklaşım ile sınıflandırma oluşturulma adımlarında kullanılan tüm yöntemlerden %100 genel doğruluk başarısı elde edildi. Bu çalışmada tam bağlantılı katmanların elde edilmesi ve birleştirilmesi deneysel analizlerin geliştirilen çalışmada performansa olumlu yönde etki ettiği gözlemlenmiştir.Öğe Akıllı saldırı tespit sistemleri(Batman Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021-02-17) Toprak, Hanifi; Kardaş, SüleymanBilgi ve İletişim Teknolojileri hayatımızın her alanını içine alan insanların hatta tüm canlıların ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. Bunun hayatımıza artarak dokunması beklenmektedir. Teknolojinin bu kadar hayatımızla iç içe geçmesi nedeni ile bunu kendi amaçları doğrultusunda kullanmak isteyenlerin ortaya çıkması da beklenendir. Teknolojinin birçok faydası bulunmaktadır. Fakat güvenlik açısından gerekli hassasiyet gösterilmemesi durumunda ise istenilmeyen sonuçlar da doğabilmektedir. Saldırganlar özellikle toplumu en çok etkileyen alanlardan olan Bankacılık, Enerji, Ulaşım gibi sistemlere sızmaya ya da kullanılmaz hale getirmeye çalışırlar. Saldırgan için motivasyon kaynağı bazen para, bazen de şan-şöhret olabilmektedir. Teknolojinin olduğu her yerde bir güvenlik problemi olduğu herkesin kabul ettiği bir gerçektir. Bundan dolayı kurumlar kendi siber olaylara müdahale ekiplerini (SOME) oluştururken topyekûn siber savaşlar için ülke çapında USOM kurulmuştur. Siber saldırı, siber suçluların bir veya daha fazla cihazı tek veya birden fazla cihaza ya da ağa karşı kullanarak başlattığı bir saldırıdır. Siber saldırı ile saldırgan, sistemleri devre dışı bırakabilir, sistemlerden veri çalabilir ya da verilerde değişiklik yapabilir. Siber saldırganlar hedef sistem (ler)e erişmek için türlü teknik ve sosyal mühendislik yollarına başvurur. Saldırı Tespit Sistemleri (Intrusion Detection Systems), olası saldırıları tespit etmekte kullanılan güvenlik bileşenlerinden biridir. STS, yapılan atakları genel olarak 3 farklı şekilde tespit etmeye çalışır. İmza Tabanlı STS: Bu saldırı tespit sisteminde, ağda oluşabilecek bir anormallik mevcut kötü yazılım veri tabanıyla karşılaştırma yapılarak tespit edilir. Anomali Tabanlı STS: Bu saldırı tespit sisteminde, kullanıcı profilleri oluşturulmaktadır. Bu profillerin dışına çıkılması durumunda sistem, yapılan işlemi saldırı olarak yorumlanmaktadır. Protokol Analizi STS: Protokol aktiviteleri profilleri çıkarılır. Şüpheli bir aktivite ile karşılaşıldığında mevcut profillerle karşılaştırılır. Karşılaştırma sonucunda saldırı olup olmadığına karar verilir. KDD’99: KDD’99 saldırı tespit sistemleri için model dizayn etmede kullanılan bir veri setidir. Bu veri seti 42 sütün ve 4.940.200 adet satırdan oluşmaktadır. Veri setinde bulunan saldırılar 4 ana kategoride tanımlanabilir: DoS: Denial-of-service, ağda bulunan bir sistem ya da cihazın sistem kaynaklarını tüketerek gerçek kullanıcılara hizmet veremeyecek duruma getirmesidir. Bu saldırı yöntemine syn flood saldırısı örnek olarak verilebilir. R2L: Bir sisteme erişim izni olmadan bağlanmaya çalışma saldırılarıdır. Bu saldırı yöntemine guessing password aldırısı örnek olarak verilebilir. U2R: Normal kullanıcı yetkisine sahip bir hesabın admin ya da root kullanıcı haklarını elde etme amaçlı yapılan saldırı türüdür. Bu saldırı yöntemine buffer overflow aldırısı örnek olarak verilebilir. Probing: Bu saldırıda saldırgan, hedef cihaz hakkında bilgi toplamaktadır. Bu bilgi; açık olan portlar, geçerli ip adresleri, üzerinde çalışan servisler, kurulu olan işletim sistemi olabilmektedir. Port scanning probing saldırılarına örnek verilebilir. Bu tezde, saldırı tespit sistemlerinde kullanılan KDD’99 veri setinde bulunan saldırılar kategorize edilerek, saldırı istatistikleri ve bu saldırılar hakkında bilgiler verilmiştir. Ayrıca denetimli öğrenme modellemelerinden olan Yapay Sinir Ağları (YSA) ve Karar Ağaç algoritmaları kullanılarak yapılabilecek bir saldırıyı gerçek zamanlı ve yüksek başarımlı tespit edecek sistem modellemeleri yapılmıştır.Öğe Yapay zeka yöntemleri kullanılarak ST segment yükselmeli miyokart infarktüslü hastaların ölüm risk analizi ve tahmini(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-09-17) Özyılmaz, Bahar; Öztekin, AbdulkerimKalp krizi, yani akut miyokard infarktüsü (Acute Myocardial Infarction – AMI), kalbi besleyen damarların zamanla daralıp tıkanmasıyla kalp kasının bir kısmının yeteri kadar kan alamaması durumudur. Bu durumun geç fark edilmesi ve hemen müdahale edilememesi birey için ölüm ve bazı kalıcı hasarlara neden olabilmektedir. İstatistiklere bakıldığında kardiyovasküler hastalıkların neden olduğu ölümler her geçen gün daha da artmaktadır. Akut miyokart infarktüsünün en ciddi ve ölümcül türlerinden biri olan ST yükselmeli akut miyokart infarktüsü (ST-segment Elevation Acute Myocardial Infarction - STEMI) acil tanı ve müdahale gerektirir. Sağlıkta kullanılan yapay zekâ tabanlı uygulamalar yaygınlaşarak erken teşhis ve tedavinin önünü açmıştır. Modern tıpta, STEMI hastalarının doğru ve hızlı bir şekilde tanımlanarak tedavi edilmesi hayati bir öneme sahiptir. Bu süreç içerinde hastaların ölüm riskini önceden belirlemek, klinik kararların verilmesinde çok büyük rol oynamaktadır. Geleneksel risk değerlendirme yöntemleri genellikle zaman alıcı ve subjektif süreçler olup, klinik verilerin manuel olarak analiz edilmesine dayanmaktadır. Bu çalışmada, yapay zekâ yöntemlerinden makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak hastalarının ölüm risk analizi ve tahminlemesi yapılmıştır. Kullanılan veri seti üzerinden kalp krizi geçirenlerin parametrelerinin neler olduğu, bu parametrelerin veri seti üzerindeki dağılımı ve birbirleriyle ilişkili olduğu durumlar farklı analiz yöntemleriyle incelenip bireylerde ölüme sebebiyet açısından ne derecede etkili olduğu belirlenmiştir. Bu tezin amacı, kalp krizi geçirmiş bireylerde mortalite riskinin yapay zekâ tabanlı algoritmalar yardımıyla önceden tahmin edilmesini kolaylaştırarak hastaların erken tedavi edilmelerini sağlayacak faydalı bir hekim karar destek modeli geliştirmektir. Çalışmanın, bu yönüyle STEMI hastalarının yönetiminde klinik karar desteği sağlaması ve sağlık hizmetlerinin kalitesini artırmaya yönelik katkılar sunması beklenmektedir.Öğe Makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak Diyarbakır içme suyu şebekesindeki yatay milli su pompası sesinden arıza tahmini(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-07-25) Saçaklıdır, İdris; Koç, SavaşMakineler, mekanik bileşenlerinin doğrusal veya döner hareketinin bir sonucu olarak gürültü üretir. Çalışma sırasında, ses, makineyi oluşturan bileşenlerin eksenel yanlış hizalanması, aşırı gerilmesi ve aşınması sonucu değişir. Sınıflandırma modellerini eğitmek için doğrudan seslerden elde edilen dizileri veya görüntüleri kullanmanın yanı sıra, zaman ve frekans değerlerinden özellikler çıkarılarak modeller için çoklu diziler oluşturulur. Bu çalışmada, CNN (Convolutional Neural Network) gibi derin öğrenme modellerinde kullanılacak verileri oluşturmak üzere her ses için MFCC'lerden (Mel-Frequency Cepstral Coefficients) oluşan 15 adet 1D (tek boyutlu) dizi ve 15 adet 2D (iki boyutlu) görüntü kullanılmıştır. Makine öğrenmesi modellerinde ise her sesten Genlik-zaman, Mel-spektrogram, MFCC'ler, ZCR'ler (Sıfır Geçiş Oranları) ve RMS (Ortalama Enerji Karekökü) özelliklerinden 18 özellik çıkarılarak bir veri kümesi oluşturulmuştur. Makine öğrenme modellerinde SVM (Destek Vektör Makinesi), KNN (K-En Yakın Komşular) ve Ensemble Öğrenme modelleri kullanılmıştır. Ensemble öğrenme modeli SVM, KNN ve RF (Random Forest) modellerini birleştirmektedir. Pompa fanı için en yüksek doğruluk oranı %98,83 ile topluluk modelinde, en düşük doğruluk oranı ise %63,38 ile DVM modelinde, pompa ön yatağı için en yüksek doğruluk oranı %99,68 ile topluluk modelinde, en düşük doğruluk oranı ise %84,08 ile DVM modelinde elde edilmiştir. Buna ek olarak, pompa arka yatağı için en yüksek doğruluk topluluk modelinde %99,66 ve en düşük doğruluk DVM modelinde %89,53'tür ve pompa motoru fanı ve yatağı için en yüksek doğruluk KNN modelinde %98,19 ve en düşük doğruluk DVM modelinde %75,60'tır. Tüm sistem için en yüksek doğruluk topluluk modelinde %93,57 ve en düşük doğruluk DVM modelinde %65,11 olarak hesaplanmıştır. Bu sonuçlar, bir santrifüj pompanın erken arıza teşhisinin sağlanabileceğini ve arızaların önlenebileceğini göstermektedir. Çalışma sırasında bozulan veya arızalanan makinelerin neden olduğu arızaları önlemek için erken arıza teşhisi ve kestirimci bakım planlamasının uygulanması önemli bir ekonomik ve enerji tasarrufu sağlamaktadır.Öğe Hadis rivayetleri ve transhümanizm düşüncesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2023-08-21) Tanrıverdi, Hüseyin; Eraslan, Abdulvasıfİnsanoğlunun doğasında var olan uzun yaşam ve nihayetinde ölümsüzlük arzusu, semavi dinlerin ahiret vaadi olmasına rağmen bu dünyada bunu elde etmeye çalışan birtakım gruplar ve akımlar olmuştur. Bunlardan bir tanesi de transhümanizimdir. 20. yüzyıl ortalarında çıkan ve 21. yüzyılda bir meydan okuma haline gelen transhümanizm akımı, dini ilgilendiren saha içerisine dahil olmuş ve yaratıcının insana ahirette vadettiği ölümsüzlük vasfını bu dünyada insana entegre etmeye çalışmıştır. İnsanı yaratılış itibariyle eksik ve kusurlu gören transhümanizm, insan neslinin ıslahına yönelik çalışmalar yürüterek bilim ve teknoloji sayesinde sağlıklı ve uzun bir yaşam ve nihayetinde ölümsüzlüğü elde etmeye çalışmaktadır. Biz de bu çalışmada hadis rivayetlerinde bahse konu olan ruhun ölümsüzlüğünü transhümanizmin ölümsüzlük vaadi bağlamında ele almaya çalıştık. Bunun yanında rivayetlerde geçen ve insan ömrünün uzamasına vesile olan birtakım ameller ile sağlıklı beslenme, koruyucu tıp, kader, rızık, ecel ve dua ile ilgili rivayetleri transhümanizmin uzun yaşam vaadi bağlamında değerlendirmeye çalıştık. Her ne kadar transhümanizmin ruhu inkâr ettiği söylenilse de dolaylı olarak ruh olgusuna temas ettiğini görmekteyiz. Bunu bazen insana canlılığını veren bir enerji bazen de insanın yönelim ve karakterini ifade eden bir zihin veya bilinç olarak tanımladıklarını görmekteyiz. Metafizik alanın konusu olan ruh, insanın kişiliğini, ahlaki ve hukuki yönünü, irade, seçme ve seçilme özgürlüğünü sağlayan bir cevher olmasının yanında insanın biyolojisinde bulunan kan, beyin ve diğer organların çalışmasını sağlayan fiziksel bir gücünün de olduğu göz ardı edilmemelidir.Öğe GRU ile bölgesel tüketim modelleme ve tahmin: Derin öğrenme ile tüketici davranışlarını anlama(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-02-16) Tung, Herdem; Ertuğrul, Ömer FarukGünümüzde artan enerji ihtiyacına karşılık üretim kapasitesindeki artış aynı zamanda tüketicilerin düzensiz ve sabit olmayan enerji ihtiyacı enerji kalite kontrolünü ve enerjide yük tahmini yapmayı zorunlu hale getirmiştir. Enerji kalitesinin iyileştirilmesi son zamanlarda artan akıllı şebekeler ve bunların kullanım alanın genişlemesiyle ön planda olmuştur. Ayrıca akıllı şebekelere dahil olan yapay zekâ alanındaki gelişmeler enerji kalitesini arttırmıştır. Enerji üretim kalitesi oldukça yüksek olsa da tüketim bandı, tüketicilerin farklı ve stabil olmayan durumları şebekede dengesizliklere yol açmaktadır. Bu dengesizliklerin giderilmesi çeşitli yöntemlerle yapılmaya başlanmış olup bunlardan biride şebekenin tüketim karakteristiğini çıkarmak ve buna üretimi düzenlemektir. Aynı zamanda çıkarılan tüketim durumuna göre uygun üretim durumu enerji üretim ve tüketim kalitesini arttıracaktır. Yaptığımız çalışma tamda bu tür sorunlara yeni bir çözüm oluşturmaktadır. Çalışma örnek bir yerin mevcut olan tüketim alışkanlıklarını çıkarıp bunları düzenledikten sonra bunların analizi yapıp mevcut enerji ihtiyacını görmektir. Ayrıca çalışmada düzensizlik sebeplerini araştırmak ve oluşacak enerji ihtiyaçlarımdan önceden haberdar olarak üretimi belirlenebilir. Tüketim tahmini farklı özellikler (hava durumu, kullanım yeri, kullanım tarihi, yenilenebilir enerji kullanımı, yıllık tüketim vb.) göz önüne alınarak yapılmıştır. Tahminleme yaparken yapay zekâ alanında birçok yöntem olsa da biz kullandığımız veri setine uygun olduğunu düşündüğümüz GRU (Geçitli Tekrarlayan Birim) yöntemi kullanılandık. Tahminlemede kullandığımız yöntem elde ettiğimiz RMSE sonuçlarına bakınca veri setimize uygun olduğu kanıtlanmıştır.Öğe Derin öğrenme ve transfer öğrenme yöntemleri kullanarak değişen yıldızlarda sınıflandırma(Batman Üniversitesi, 2024-07-07) Kuştaşı, Emrullah; Yağanoğlu, MeteDeğişen yıldızların sınıflandırılması, geleneksel yöntemlerle bazen zorlu bir süreç olabilir. Gökbilimcilerin, genellikle yıldızların parlaklık eğrilerini ve diğer fiziksel özelliklerini analiz ederek sınıflandırma yaptıkları süreç, zaman alıcı ve zahmetli olabilir. Transfer öğrenimi yaklaşımı, bu noktada önemli bir rol oynayabilir. Bu çalışma ile gökbilimcilerin yıldız sınıflandırması yaparken daha az sayıda veri etiketlemesi yaparak, çalışmalarını yapmalarını sağlayıp, zaman alıcı ve zahmetli bir sürecin kısaltılması amaçlanmıştır. Transfer öğrenme için bir derin sinir ağı eğitilmiş ve bu modelin performansı diğer makine öğrenmesi yöntemleriyle de karşılaştırılmıştır. Model eğitiminde kullanılan veri setleri, CoRoT hedefleri için yapılan çalışmalardan elde edilmiş veri setleridir. Bu veri setleri CoRoT hedeflerinin ışık eğrileriyle yapılan hesaplamalarından oluşur. Transfer öğrenme için eğitilen temel model metrikleri incelendiğinde doğruluk, duyarlılık, hassasiyet ve f1-skor değerlerinin %94 olduğu bulunmuştur. Değişen yıldızların sınıflandırılmasında transfer öğrenimi yaklaşımı kullanıldığında, daha önce sınıflandırılmış yıldızların bilgileri ve özellikleri yeni yıldızların sınıflandırılmasında kullanılabilir. Çalışmadan elde edilen temel modelin astronomi alanında farklı problemler ve farklı veri setleri için yeniden kullanılabilir olması ve bu alanda çalışan araştırmacılara katkı sağlaması beklenmektedir.Öğe Derin evrişimli çekişmeli üretici ağlar ile yüz görüntülerinin üretimi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-02-18) Çiçekli, Nizamettin; Ertuğrul, Ömer FarukBu çalışmada ilkel insandan günümüze kadar bilginin artışı, nesiller arası aktarımı ve bu sürecin büyük veriye dönüşümü incelenmiştir. Aynı zamanda yapay zekanın tarihsel gelişimi, yapay sinir ağlarının yapısı, derin öğrenme, derin öğrenme katmanları ve derin öğrenme modelleri gibi konular ayrıntılı bir şekilde ele alınmıştır. Bunun yanı sıra görüntü oluşturma modellerinden biri olan ve derin öğrenmenin bir alt dalı olan çekişmeli üretici ağlar hakkında detaylı bilgiler sunulmuştur. Çekişmeli üretici ağların tarihsel süreci, yapılan akademik çalışmalar, gelişimi ve akademik literatüre katkıları titizlikle araştırılmıştır. Özellikle çekişmeli üretici ağların görüntü oluşturma alanında en iyi modellerinden biri olan DEÇÜA modeli ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. DEÇÜA modelini oluşturan üretici ağın yapısı, matematiksel yöntemleri ve deneylerde kullanılan fonksiyonları ile birlikte kayıp fonksiyonu değerleri üzerinde yoğun bir çalışma yapılmıştır. Ayrıca çekişmeli üretici ağların ikinci bileşeni olan ayırıcı ağın yapısı, işlevleri, matematiksel yöntemleri ve deneylerde kullanılan fonksiyonları detaylı bir şekilde ele alınmıştır. Deney ortamında kullanılan kütüphaneler, GPU, işlemci, dil işleme editörleri ve Google Colab ortamı dikkatlice incelenmiştir. Sentetik görüntüler üretmek için en yaygın olarak kullanılan veri setleri özenle seçilmiştir. Bu çalışmada iki farklı türde dört veri seti kullanılmıştır. İlk olarak vektör tabanlı görüntüler içeren Cartoonset10k ve Anime Face veri setleri dikkatlice seçilmiş ve detaylı bir şekilde analiz edilmiştir. İkinci olarak piksel tabanlı görüntüler içeren Animal Face ve CelebaFace veri setleri ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Her bir veri seti üzerinde gerçekleştirilen deneylerde belirli aralıklarla tekrarlanan eğitim süreçleri sonucunda elde edilen 8x8 boyutundaki görüntüler aşama aşama kaydedilmiştir. Bu elde edilen en iyi görüntüler, veri setlerinde rastgele seçilen resimlerle karşılaştırılarak detaylı bir şekilde değerlendirilmiştir. Üretici ağ ile ayırıcı ağın Nash dengesine göre kayıp-kazanç değerleri, matematiksel ve grafiksel yöntemler kullanılarak elde edilmiştir.Öğe Siber güvenlikte XSS web saldırılarının yapay zekâ zemininde analiz edilmesi(Batman Üniversitesi Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2024-08-28) Tanyeri, Fürkan; Ertuğrul, Ömer FarukBilgi ve teknoloji günümüz çağında insan hayatının vazgeçilmez bir parçası konumuna ulaşmıştır. İnsanlar bilgiye daha hızlı ve kolay ulaşabilmek için en çok interneti kullanmaktadır. İnternet insanların en fazla bilgilerin temin edildiği Web sitelerine ulaşmak için en önemli araçlardan biridir. Ancak Web sitelerinin bu kadar sıklık ile kullanımı kötü niyetli insanların dikkatini arttırmış ve Web güvenliği kavramı oluşmuştur. Bu Web güvenliği kavramı ise zaman içinde gelişerek ya da geliştirilerek yerini Siber güvenliği kavramına bırakmıştır. Siber güvenlik, bilgisayarları, ağları, yazılım uygulamaları, her türlü bilişim ile ilgili sistemleri ve bu sistemlerin verilerini kötü amaçlı saldırılardan korumayı amaçlayan bir yapı olması ile bilinmektedir. Gelişen teknoloji ve bu teknolojinin meydana getirdiği sürekli ileri düzeyde yenilenme ve gelişme durumu siber güvenlik sisteminin de sürekli ileri düzeyde kendini koruma amacıyla yenileme durumunu ortaya çıkarmıştır. Bu yenileme durumuna karşın siber güvenlik sistemine kötü niyetli olarak erişebilme isteği sonucu siber saldırı türleri meydana gelmiştir. Siber güvenlik konusunda sıklıkla karşılaşılan siber saldırı türleri Oltalama Saldırıları, Servis Dışı Bırakma Saldırıları (DoS/DDoS), Parola Saldırıları, Man-in-the-middle (MITM) Atak Saldırıları, Cross-Site Scripting (XSS) Saldırıları şeklinde sıralamak mümkündür. Cross-Site Scripting (XSS) Saldırıları, korunmasız bir web uygulamasının bir modülü olarak kötü amaçlı kod çalıştırmayı hedefler. XSS Saldırılarının birçok siber saldırı türlerinden farkı direk uygulamayı değil, kullanıcıyı hedeflemesidir. Teknolojinin hızlı gelişmesi, siber saldırıların artması gibi durumlar insanların daha güvenli, daha kolay verilerine ulaşabilmesi ve bilgilerden daha kesin sonuçlar alabilme isteğini arttırmıştır. Bu istek, insani zekâya sahip cihaz ve yazılım geliştiren bilgisayar bilimlerinin bir parçası olan Yapay Zekâ Teknolojisinin daha sık ve daha verimli şekilde kullanımını artmıştır. Bu çalışmamızda, Siber güvenlik sisteminde kullanılan siber güvenlik saldırı türlerinden biri olan Cross-Site Scripting (XSS) saldırılarının yapay zekâ zemininde analiz edilmesi ve analiz edilen verilerin değerlendirilmesi amaçlanmıştır.
