http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/13950 Thu, 23 Apr 2026 03:14:18 GMT 2026-04-23T03:14:18Z http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14774 Web Sitelerinde Gerçekleştirilen Oltalama Saldırılarının Yapay Zekâ Yaklaşımı ile Tespiti TOĞAÇAR, Mesut Oltalama, kişisel bilgilerin internet üzerinden çalınmasına yönelik gerçekleştirilen yazılım tabanlı saldırılardır. Oltalama saldırılarında genellikle kişilerin kimlik bilgileri, kullanıcı parolaları, kredi veya banka kartı bilgileri gibi özel bilgilerin ele geçirilmesi amaçlanır. Bunun için en uygun ortam olarak genelde özel yazılım kodları içeren web sitesi uygulamaları veya elektronik posta sistemleri tercih edilir. Bu tür net uygulamalarında gelen cezbedici görsel veya metin tabanlı iletiler bireyleri yemleyerek saldırıların gerçekleştirilmesini sağlar. Milyarlarca insanın etkileşim içerisinde olduğu internet ortamında bu tür saldırıların önlemini zamanında alabilmek için teknolojik gelişmelerle paralel hareket etmek gerekir. Son zamanlarda, yapay zekâ teknolojileri internet güvenliği alanında adını duyurmayı başarmıştır. Bu çalışmada, makine öğrenme yöntemleri ile 11 binin üzerinde web sitesi incelenmiş ve oltalama saldırısı yapan web siteleri tespit edildi. Veri seti, 30 web parametresinden oluşmaktadır ve açık erişimlidir. Makine öğrenmesi yöntemleri ile her bir web sitesi için 30 özellik incelendi; oltalama saldırısını gerçekleştiren web siteleri ile gerçekleştirmeyen web siteleri sınıflandırıldı. Sonuç olarak, en iyi test doğruluk başarısı Rastgele Orman yöntemi ile %96,53 oranında gerçekleştirildi. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14774 2021-01-01T00:00:00Z http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14773 Cam İpliğinden Farklı Desenlerde Üretilmiş Atkılı Örme Ribana Kumaşların Fiziksel, Yapısal ve Hava Geçirgenliği Özellikleri İNCE, Mehmet Erdem; SAVCI GÜNEŞ, Kıymet Bu çalışmada cam ipliğinden 1x1, 2x2, İngiliz ve balıkçı ribana desenlerinde üretilmiş atkılı örme kumaşların fiziksel, yapısal ve hava geçirgenliği özellikleri bu kumaşlarla güçlendirilmiş polimer matrisli kompozit malzeme üretimi düşünülerek mercek altına alınmıştır. 2x2 ribana deseni hem makine üzerinde hem de makineden alındıktan sonra, desen kaynaklı kumaş iç geriliminin bir neticesi olarak, ilmek sırası yönünde dramatik bir şekilde daralmıştır. Bu daralma sıkı ve sert tutumlu bir kumaş yapısı ortaya koymuştur. Diğer yandan balıkçı ribana deseninde her iki yüzde yer alan askı ilmekler, kumaş makineden alındıktan sonra, ilmek çubuklarının saat ibreleri yönünde dönüp birbiri üzerine yuvalanmalarını sağlayarak kumaş boyunu kısaltmış ve sıkı bir yapı oluşturmuştur. Sıkı bir kumaş yapısına sahip olmalarından ötürü; 2x2 ve balıkçı ribana desenleri, 1x1 ve İngiliz ribana desenlerine kıyasla daha yüksek kalınlık, alansal yoğunluk ve ilmek yoğunluğu gösterirken, daha düşük bir ilmek uzunluğu sergilemiştir. En gevşek kumaş yapısına sahip olan 1x1 ribana deseni en yüksek hava geçirgenliğini sergilerken, en sert tuşeli ve sıkı yapılı 2x2 ribana deseni en düşük hava geçirgenliğini sergilemiştir. Hava geçirgenliği ile ilmek uzunluğu arasında en güçlü pozitif korelasyon gözlemlenirken, hava geçirgenliği ile ilmek sırası sıklığı arasında en güçlü negatif korelasyon gözlemlenmiştir. Bu çalışma, kumaş sıklığını ve buna bağlı olarak hava geçirgenliğini kontrol eden örgü desen parametresi değiştirilerek fark lif hacimsel oranlarında ve çeşitli mekanik özelliklere sahip cam ipliğinden atkılı örme kumaş takviyeli kompozitlerin üretilebileceğini göstermiştir. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14773 2021-01-01T00:00:00Z http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14772 Bıyık Deseni Üretiminde Çekişmeli Üretici Ağların Performans Karşılaştırması ŞAHİN, Emrullah; TALU, Muhammed Fatih Bu çalışmada görüntüden görüntüye dönüşüm yapan çekişmeli üretici ağ mimarilerinin performans incelemesi yapılıp, sentetik görüntü üretimindeki başarımı değerlendirilmiştir. Bu modellerin kaliteli bir başarım değerlendirmesi için standartlaştırılmış veri kümeleri yerine gerçek iş alanından toplanılan denim2bıyık veri kümesi kullanılmıştır. Denim kumaşları üzerine çizilen bıyık desenleri lazer cihazıyla oluşturulmaktadır. Bu cihazın istenilen bıyık desenini oluşturabilmesi için uzmanlaşmış bir personel tarafından görsel düzenleme programları ile yaklaşık 2-3 saat süren bir çalışma yapması gerekir. Önerilen yaklaşımla otomatik bir bıyık üretim işlemi gerçekleşecek, manuel üretimdeki hatalar ve zamansal kayıplar elimine edilecektir. Yaptığımız literatür araştırması neticesinde denim ürün görsellerinin üretken ağlar ile üretilmesi ile ilgili farklı bir çalışma bulunmamaktadır. Bu durum yapılan çalışmanın akademik özgün değerini yükseltmektedir. Çalışmada kullanılan ÇÜA mimarileri Pix2Pix, CycleGAN, DiscoGAN ve AttentionGAN’dır. Her bir mimarinin denim2bıyık veri kümesindeki eğitim ve test verileri üzerinde bıyık deseni üretim başarım değerlendirmesi ve maliyet analizi yapılmıştır. Yapılan çalışmalar sonucunda, bıyık desen görseli üretim hızı bir saniyenin altına düşerken, üretim doğruluğu %86 seviyelerine çıktığı görülmektedir. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14772 2021-01-01T00:00:00Z http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14771 Improving Machine Learning Performance of Imbalanced Data by Resampling: DBSCAN and Weighted Arithmetic Mean GÜLDAL, Serkan Improvement of digital technology has caused the collected data sizes to increase at an accelerating rate. The increase in data size comes with new problems such as imbalanced data. If a dataset is imbalanced, the classes are not equally distributed. Therefore, the classification of the data causes performance losses since the classification algorithms assume the datasets are balanced. While the classification favors the majority class, the minority class is often misclassified. To reduce the imbalanced ratio, various studies have been performed in recent years. In general terms, these studies are undersampling, oversampling, or both to balance the imbalanced datasets. In this study, an oversampling method is proposed employing distance combined with mean based resampling method to produce synthetic samples for the minority class. For the resampling process, the distances between pairs are calculated by the Euclidean distance metric between the minority class members. Based on the calculated distances, the denser zones are identified in the sense of DBSCAN around every datum. The new synthetic samples are formed between the points in the zones and central points by using the Weighted Arithmetic Mean. Thus, in this study, the dataset has been approximated 500 (majority) and 535 (from 268 minority data). Moreover, Random Forest (RF) and Support Vector Machine (SVM) algorithms are used for the classification of raw and balanced datasets. The result showed that the proposed method has the best machine learning performance among all the listed methods. Fri, 01 Jan 2021 00:00:00 GMT http://dspace.beu.edu.tr:8080/xmlui/handle/123456789/14771 2021-01-01T00:00:00Z