Adli bilişimde makine öğrenmesi: makine öğrenmesi algoritmaları ile terör olaylarının tahmin edilmesi çalışması

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Sağlık Bilimleri Enstitüsü, ADLİ BİLİMLER ANABİLİM DALI (DİSİPLİNLERARASI), Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2021

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: BURAK GÖRMEZ

Danışman: GAZİ ERKAN BOSTANCI

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada, bir terör olayı meydana geldikten sonra olayın hangi terörist grup tarafından yapıldığına ilişkin tahminde bulunulması ve incelemelerin bu doğrultuda detaylandırılabilmesi amacıyla Küresel Terörizm Veritabanı üzerinde çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları ile sınıflandırma işlemi gerçekleştirebilen modeller geliştirilmiştir. Çalışma kapsamında, modellerin tutarlı ve uygulanabilir hale getirilmesi amacıyla veri seti temizleme, veri sızıntısı inceleme, öznitelik belirleme, boyut azaltma ve parametre ayarlama işlemleri uygulanmış ve böylelikle örnek bir veri seti üzerinden ham verilerin güvenlik uzmanlarının çalışmalarında kullanılabilecek yararlı bilgiye dönüştürülmesi ve bu bilgiler doğrultusunda tahminlerde bulunulabilmesi aşamaları gösterilmiştir. Modellerle elde edilen sonuçların değerlendirilmesi neticesinde, yapay sinir ağları ile rastgele orman, karar ağacı ve lojistik regresyon algoritmalarının doğruluk oranları ve çalışma süreleri dikkate alındığında bahse konu sınıflandırma işlemi için uygun olduğu anlaşılmıştır. Bununla birlikte, Naive Bayes algoritmasının diğer algoritmalara kıyasla düşük bir doğruluk oranı elde ettiği, destek vektör makinelerinin ise iyi performans gösteren algoritmalara yakın bir doğruluk oranı elde etmesine rağmen çalışma süresinin çok fazla olduğu görülmüştür. Dolayısıyla, bu algoritmaların bahse konu sınıflandırma işlemi için uygun olmadığı anlaşılmıştır.