Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programı / Computer Engineering Master's Degree Program

Permanent URI for this collection

Browse

Recent Submissions

Now showing 1 - 5 of 32
  • Publication
    Open Access
    İçerik tabanlı oltalama saldırısı tespit sistemi
    (İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı, 2021) Özker, Uğur; Şahingöz, Özgür Koray
    Son yıllarda internet teknolojilerinin kaçınılmaz büyümesi nedeniyle gerçek dünyadaki sistemlerin neredeyse tamamı dijital platformlara aktarılıyor. Bu, özellikle ilgili hizmetlere her zaman ve her yerde konsept ile bağlanmamızı sağlayan mobil cihazlarla hayatımızın her alanında siber uzay kullanımını artırıyor. Bununla birlikte, bu kaçınılmaz genişleme, özellikle standart son kullanıcılar için birçok güvenlik ihlali de beraberinde getirir. Kimlik avı, bilgisayar korsanlarının kendilerini kolayca engelleyerek kullandıkları en çok tercih edilen saldırı türlerinden biridir. Bu tür saldırı, başlangıçta basit bir e-posta veya sosyal medya mesajı ile tetiklenir ve bu mesaj, esas olarak kurbanları kötü niyetli bir web sayfasına yönlendirir. Güvenlik yöneticileri için tespit edilmesi gerçekten zor saldırı türleridir. Bu nedenle, bu makalede içerik tabanlı bir kimlik avı tespit mekanizması önerilmektedir. Teklifte, en iyi eğitim modellerini seçmek için altı farklı makine öğrenimi modeli uygulanmaktadır. Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın çok sağlam olduğunu ve güvenlik yöneticileri için kabul edilebilir doğruluklar verdiğini göstermektedir.
  • Publication
    Open Access
    Çoklu öğrenci servislerinin rota optimizasyonu
    (İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı, 2021) Şahin, Hasan; Şahingöz, Özgür Koray
    Büyük şehirlerin karmaşık yapısından kaynaklı çok sayıda sorun bulunmaktadır. Şehirlerdeki sorunların çözülmeye çalışılması sonucunda ortaya çıkan akıllı şehir kavramı, şehirlerin çeşitli alanlardaki sorunlarını çözebilir. Şehirlerin çözülmeyi bekleyen sorunları arasında ulaşım sorunu ön plana çıkmaktadır. Ulaşım sorunları içerisinde temel bir sorun okul servisi sorunudur. Okul servisi, öğrencilerin ikamet ettikleri yerden alınarak eğitim gördükleri okula en uygun şekilde ulaşmalarını ve evlerine geri bırakılmalarını sağlayacak optimizasyon yolunun belirlenmesi sorunudur. Araç Rotalama Probleminin (ARP) alt türü olan Okul Servis Rotalama Problemi (OSRP) durakların araçlara dağıtımı ve araçların izleyecekleri yolun belirlenmesi aşamalarından oluşur. OSRP, bir servis aracının en uygun sürede, en kısa rotayı izleyerek duraklardan öğrencileri toplayıp okula götürmesini ve okulda toplanan öğrencileri evlerine bırakmasını amaçlar. Bu projede OSRP'nin optimizasyonu gerçekleştirilmeye çalışılmıştır. Bir okula hizmet veren bir firmanın birden fazla servisi için servis rotası sorunu genetik algoritmalar kullanılarak çözülmeye çalışılmıştır. Şirketin servis rotasını ve servis sayısını optimize ederek elde edilen kazancı maksimize etmek ve maliyetleri düşürmek için yönlendirme yöntemleri kullanılmıştır.
  • Publication
    Open Access
    Akıllı şehirlerde çöp toplama sisteminin genetik algoritma ile eniyilemesi
    (İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı, 2021) Özmen, Mehmet; Şahingöz, Özgür Koray
    Şehirlerdeki demografik büyüme hızı, nüfus yoğunluğunda ve buna bağlı olarak günlük atık miktarlarında büyük bir artışa sebep olmuştur. Bu artış tüm dünyada yönetilmesi gereken en önemli konulardan biri haline gelmiştir çünkü düzgün yönetilmeyen atık toplama sistemleri çevreye/doğaya ciddi zararlar vermektedir. Bu nedenle, problem tamamen ortadan kaldırılamasa bile, bu problemi mümkün olan en iyi seviyede yönetebilen sistemlerin geliştirilmesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu problemin yönetimi son yıllarda tüm dünyada hükümetlerin odak noktası olan, global adı ile "Smart City" olarak adlandırın Akıllı Şehir kurma projelerine konu olmuştur. Akıllı Şehir projelerinde katı atıkların toplanması sensörler, ağlar, yazılımlar ve diğer akıllı şehir sistemlerine konu teknolojik gelişmeler ışığında "Atık Toplama Rota Optimizasyonu" problemi olarak tanımlanıp çözülmeye çalışılmaktadır. Atık Toplama Rotası Optimizasyonu problemi, atık konteynırlarının doluluğunun tespit edilerek toplama araçlarının gereksiz dolaşımını engelleyerek araç dolaşımında oluşan trafiği azaltmak, yakıt tasarrufu sağlayarak gider azaltmak ve doğaya daha az zararlı gaz salınımı yapmayı sağlayabilme problemi olarak tanımlanmaktadır. Bu çalışmada, atık konteynırlarının doluluklarının tespit edilerek toplama listesine alınması ve bu listedeki çöplerin en kısa yoldan toplanması amaçlanmıştır. Önerilen sistemde, atık konteynırlarının doluluklarının tespiti, tabanlarına yerleştirilen ve konteynır içindeki atıkların ağırlığını ölçemeye yarayan sensörlerle yapılmaktadır. Sensörlerden gelen veriye göre doluluk oranının toplanmak için yeterli olduğuna karar verilen konteynırlar toplama listesine dâhil edilmektedir. Sonrasında ise listede bulunan konteynırların konumlarına göre Genetik Algoritmalar ile mesafe hesaplamaları yapılarak toplama aracının rotası belirlenmektedir. Anahtar Kelimeler: Atık Toplama, Akıllı Şehir, Dinamik Rota Optimizasyonu
  • Publication
    Open Access
    Makine öğrenmesi yöntemleri ile banka pazarlama tahmini
    (İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı, 2021) Türkmen, Egemen; Şahingöz, Özgür Koray
    Günümüzde aktif olarak hayatımızın büyük bir bölümünde yer alan mobil aletler ve internet ile, insanlar ve onlara çeşitli alanlarda hizmet eden şirketler birbirleri ile etkileşim yöntemlerini çoğunlukla bu iletişim organları üzerinden yapar hale gelmiştir. Bu süreçler genellikle firmaların kendi ürettikleri programlar üzerinden ya da var olan paket programlar kullanılarak sürdürülmektedir. Kullanılan bu programlar süreç mükemmelliği açısından önemli olmakla birlikte, bu programlar üzerinden elde edilen çeşitli işlenmiş ve işlenmemiş veriler son zamanlarda çok daha önem arz eder hale gelmiştir. Elde edilen bu verilerden özellikle müşteri verileri firmalar için altın niteliği kazanmıştır. Bu veriler işlenerek ve işlenen veriler üzerinden detaylı analizler çıkartılarak firmalar müşterilerini daha çok tanır hale gelmekte ve bunun sonucu olarak firmaların daha iyi pazarlama yöntemleri geliştirilmesine ve bu doğrultuda pazarlama sonuçlarında alınan verimin artmasına sebebiyet vermektedir. Bu nedenden dolayı firmalar son birkaç senedir verilerin önemini anlamış ve veri işleme çalışmalarını hızlandırmıştır. Veri işleme çalışmalarına hız veren firmalar arasında ülkelerin ekonomik gücü olan bankalarda bulunmaktadır. Bankalar müşterileri ile sayısız iletişime girerek, müşterilerinin finansal süreçlerini yönetmelerinde onlara kolaylık sağlayarak onlara destek olma amacındadırlar. Bu tez çalışmasında bir bankanın telefon görüşmeleri ile aradıkları kişiye bankalarında vadeli bir hesap açtırmaya çalıştığı ve bu çalışmalardaki başarı oranlarının sonuçlarının olduğu bir veri seti incelenecek olup, bu incelemeler doğrultusunda var olan sonuçların iyileştirilmesi için Karar Ağacı, Naif Bayes, K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makinesi, Rastsal Orman, Ekstra Ağaçlar, Adaboost, Gradient Boosting gibi makine öğrenmesi algoritmaları ile Uzun Kısa-Süreli Bellek, Geçitli Tekrarlayan Birim, Basit Tekrarlayan Sinir Ağları gibi derin öğrenme yöntemleri ilgili veri seti ile kullanılarak ayrıntılı ve karşılaştırmalı bir çalışma yapılmıştır.
  • Publication
    Open Access
    Makine öğrenmesi yöntemleri ile yazılım hata tahmini
    (İstanbul Kültür Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı, 2020) Çetiner, Murat; Şahingöz, Özgür Koray
    Günümüzde artan şekilde devam eden kritik işlemler ve bu işlemlerin detaylı süreçleri büyük çoğunlukla yazılımlar ile geliştirilmektedir. Bu yüzden ürünün yazılımının kalitesi ve yazılımının kusursuz olması; yazılımı geliştiren, yazılımı takip eden, ortaya çıkan ürünü test eden veya ürünü kullanan herkes için önemli bir uzmanlaşma alanı haline gelmiştir. Kalite modeli, bir ürünün kalitesini değerlendirmede sisteminin temel yapı taşıdır. Kalite modeli, bir yazılım ürününün özelliklerini değerlendirirken hangi kalite özelliklerinin dikkate alınacağını belirler. Bir sistemin kalitesi, sistemin çeşitli paydaşlarının belirtilen ve ima edilen ihtiyaçlarını karşılama ve bu sayede değer sağlama derecesidir. Bu paydaşların ihtiyaçları (işlevsellik, performans, güvenlik, sürdürülebilirlik vb.), ürün kalitesini özellikler ve alt özellikler olarak kategorize eden kalite modelinde tam olarak temsil edilen şeydir. ISO / IEC 25010'da tanımlanan ürün kalite modeli sekiz kalite özelliğini içermektedir. Bunlar; fonksiyonel uygunluk, performans verimliliği, uygunluk, kullanılabilirlik, güvenilirlik, güvenlik, idame ve taşınabilirliktir. Yazılım Mühendisliği kavramında, yazılım hatalarının tahmini, yazılım geliştirme yaşam döngüsünün en kritik ve pahalı aşamalarından biri olan yazılım sistemlerinin kalitesini artırmada hayati bir rol oynamaktadır. Günlük yaşamımızda yazılım sistemlerinin kullanımı artarken dolayısıyla bağımlılıkları ve karmaşıklıkları da artmaktadır ve bu da hatalar için uygun bir ortam sağlamaktadır. Yazılım hatalarından dolayı, yazılım yanlış sonuçlar ve davranışlar üretmektedir. Hatalardan daha kritik olan şey ise bu hataların meydana gelmeden bulunmasıdır. Bu nedenle, yazılım hatalarının tespiti ve ayrıca tahmini, yazılım yöneticilerinin bakım ve test aşamaları için kaynakların verimli bir şekilde tahsis edilmesini sağlar. Literatürde, yazılım hatalarının tahmini için farklı öneriler vardır. Bu çalışmada, Karar Ağacı, Naif Bayes, K-En Yakın Komşu, Destek Vektör Makinesi, Rastgele Orman, Ekstra Ağaçlar, Adaboost, Gradient Boosting olarak toplamda 10 makine öğrenmesi algoritması üzerinde çalışılarak ve bu algoritmaları birbirleri ile karşılaştırarak makine öğrenme tabanlı yazılım hatası tahmin sistemleri hakkında karşılaştırmalı bir analiz yapılmıştır. Günümüzde yazılım hata tahmini araştırmalarında kullanılan veri kümeleri dengeli veri ve dengesiz veri olarak adlandırılmaktadır. Dengeli olmayan veri birbirinden farklı sınıflarda kayıt sayılarının eşit olmadığı bir yapıda sınıf dağılımı olacak şekilde olmasıdır. Dengeli veri ise sınıf dağılımı eşit olan veri kümelerine denilmektedir.