Enformatik Enstitüsü

Bilişsel Bilimler EABD Doktora Programına 2019-2020 Eğitim Öğretim Yılı Sonbahar dönemi için yapılan başvurular neticesinde,

26 Haziran 2018 Çarşamba günü 1.Grup mülakatları yapılacaktır.

Mülakata davet edilen aşağıda isimleri yer alan adayların, isimleri karşılığında belirtilen zamandan 15 dk. önce Enformatik Enstitüsü II-03 (S-03) no.lu sınıf önünde hazır bulunmaları beklenmektedir.

NOT: ODTU Akademik Takvimi’nde yapilan degisiklik nedeniyle sonbahar donemi basvurularinda iki gruplu degerlendirme uygulanacaktir. Bu uygulama hakkinda detayli bilgi icin: http://ii.metu.edu.tr/tr/duyuru/lisansustu-basvurularla-ilgili-onemli-duyuru”.

Çoklu Ortam Bilişimi Yüksek Lisans ve Doktora Programlarına 2019-2020 Eğitim Öğretim Yılı Sonbahar dönemi için yapılan başvurular neticesinde,

28 Haziran 2019 Cuma günü 1.grup mülakatları yapılacaktır.

Mülakata davet edilen aşağıda isimleri yer alan adayların, isimleri karşılığında belirtilen zamandan 15 dk. önce Enformatik Enstitüsü II-01 (S-01) no.lu sınıf önünde hazır bulunmaları beklenmektedir.

NOT: ODTU Akademik Takvimi’nde yapilan degisiklik nedeniyle sonbahar donemi basvurularinda iki gruplu degerlendirme uygulanacaktir. Bu uygulama hakkinda detayli bilgi icin: http://ii.metu.edu.tr/tr/duyuru/lisansustu-basvurularla-ilgili-onemli-duyuru”.

Tez Başlığı: VERİ MADENCİLİĞİ YÖNTEMİYLE GÖZ İZLEME VERİLERİNİ İŞLEYEREK KULLANICILARI VE KULLANIM YÖNTEMLERİNİ KARAKTERİZE ETME

PhD Aday: Melih Öder

Program: Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı

Tarih: 26 Haziran 10:00

Yer: A-212

Özet: Göz izleme çalışmalarında toplanan veriler, kullanıcıların web üzerindeki davranışları ve karakterleri hakkında bol miktarda bilgi içermesine rağmen bu verileri işleyerek kullanıcı profillerini tahmin etmeye çalışan çok fazla çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışmanın ana amacı, göz izleme verilerini makine öğrenmesi yöntemleriyle işleyerek kullanıcı özelliklerini karakterize eden veri modelleri çıkarmak ve özellikle kullanıcıların web sayfasına aşinalığını ve cinsiyetlerini tahmin etmeye çalışmaktır. Kullanıcı özelliklerini tahmin etmek, adaptif web sayfaları tasarlayarak kullanım kolaylığı sağlamaya yarayabilir. Göz izleme çalışması sırasında, kullanıcıların eğitim geçmişleri, cinsiyetleri, yaşları ve çalışma sırasında kullanılan web sayfalarına aşinalık düzeyleri (kullanıcı beyanına göre) sorulmuştur. Bu çalışma sırasında, öncelikle var olan veri seti kullanılarak veri modelleri çıkartıldı ve tekrardan göz izleme çalışması yapılarak, veri modelleri doğrulandı. Çalışmanın, göz izleme verilerini makine öğrenme yöntemleriyle işleyerek, kullanıcıların web sayfalarına aşinalığını ve cinsiyetlerini karakterize etmesi ve eğitilecek veri setini hazırlayan bir araç geliştirmiş olması literatüre sağladığı katkılardır. 

TTez Başlığı: GELİŞTİRİLMİŞ KURULUŞ GÜVENLİĞİ İÇİN GÜVENLİK GÖRSELLEŞTİRME ALTYAPI, TEKNİK VE METODOLOJİLERİ 

PhD Aday: Fatma Ferda Özdemir

Program: Bilişim Sistemleri Anabilim Dalı

Tarih: 17 Haziran 15:30

Yer: Konferans Salonu-01

Özet: Bu tez, kuruluşların işletme seviyesindeki güvenlik durumunun izlenmesini sağlayacak tasarımlar sağlamaya yönelik yapılan araştırmayı temsil eder Bu araştırmanın seyircileri tüm kurumsal düzeyde teknoloji ve güvenlik uzmanları ve güvenlik durumu görselleştirme tasarımları ile ilgili olabilecek üst düzey yöneticiler olabilir. Çok sayıda araç ve programlar kuruluşların güvenlik açıklarını gidermek amacıyla kullanılmaktadır. Bununla birlikte, bu programların çıktıları nadiren açıkça anlaşılmaktadır. Araştırma sırasında, mevcut güvenlik görselleştirme gereksinimleri ve ilgili teknolojileri ile birlikte mevcut güvenlik görselleştirme tasarımları incelenmiştir. Kullanıcı merkezli olma adına, görselleştirme gereksinimleri anketi düzenlenmiştir. Literatür taramasının ve anketin sonuçları, genel bir kurumsal güvenlik görselleştirme altyapısı için belirlenmiş bir gereksinim setine  dönüştürülmüştür. Bu altyapı, endüstrinin en iyi standartları ve çağdaş büyük veri çözümleri kullanılarak gerçekleştirilir. Sonuçta ortaya çıkan tasarım, uzman incelemeleri kullanılarak doğrulanmıştır. Daha sonra, işletmeler için favori güvenlik görselleştirme konularından biri olan web uygulaması güvenliği tasvir edilmiştir. Kara kutu kırılganlık testi sonuçlarını görselleştirmek için bir pano tipi bütünsel tasarım, kırk artı ölçümle birlikte önerildi. Çalışmanın bu bölümüne paralel olarak SIEM sistemleri de özel veri görselleştirme yetenekleri açısından incelenmiştir. Son olarak, kuruluşlar için güvenlik yönetimi ile ilgili konular ele alındı. Bu çalışmanın bu bölümünde, analitik yöntemlere dayanan ve tehditleri, riskleri, karşılık gelen önlemleri görselleştirmek için treemap tipi görselleştirmeler kullanan güvenlik maliyetlerinin optimizasyonu için bir karar destek sistemi önerilmiştir. Bu sistemin faydalarını göstermek için gerçek dünyadan bir vaka çalışması kullanılmıştır.

Bilişsel Bilimler Doktora Programı: 26 Haziran 2019 II-03 numaralı sınıf

Bilişsel Bilimler Tezsiz Yüksek Lisans Programı: (Değerlendirmeler başvuru dosyaları üzerinden yapılacaktır)

Çoklu Ortam Bilişimi Yüksek Lisans ve Doktora Programları: 28 Haziran 2019 II-01 numaralı sınıf

Bilişim Sistemleri Yüksek Lisans ve Doktora Programları: 27-28 Haziran 2019 II-02 numaralı sınıf

Siber Güvenlik Tezsiz Yüksek Lisans Programı: 27 Haziran 2019 II-01 numaralı sınıf

Sağlık Bilişimi Doktora, Tezli ve Tezsiz Yüksek Lisans Programları: 25-26 Haziran 2019 II-06 numaralı sınıf

Biyoenformatik Yüksek Lisans Programı: 25-26 Haziran 2019 II-06 numaralı sınıf

- ÖNEMLİ NOT - 

Mülakata davet edilecek adayların isim listesi ve mülakat başlangıç saatleri ayrıca duyurulacaktır. 

Tez Başlığı: İKNA STRATEJİLERİNDEKİ KİŞİSEL FARKLILIKLARI BELİRLEMEK İÇİN MOBİL KULLANICI VERİSİ İŞLEMESİ

PhD Aday: Şeyma Çavdar

Program: Informations Systems Anabilim Dalı

Tarih: 28 Ağustos 13:00

Yer: Konferans Salonu-01

Özet: Mobil teknolojilerin yaygın ve her yerde kullanımı sebebiyle, günümüzde kullanıcılar hakkında yer, erişim ve etkileşim davranışları gibi fazla sayıda veriye erişmek mümkündür. Bu veriler, kişisel bilgileri ve kişilik özellikleri gibi kullanıcı karakteristiklerini ortaya çıkardığından son zamanlarda önemli duruma gelmiştir. Literatürde, mobil telefon kullanımı verileri (çağrı ve mesaj sayıları gibi) genellikle anketler ya da özel uygulamalar ile toplanmakta ve analiz edilmektedir. Ancak, mobil çağrı verileri, kullanıcı karakteristiklerini ve tercihlerini belirlemede kısıtlı kaldığı gibi kişisel bildirilen verileri de toplamak güçtür. Ayrıca, kişiler farklı tipteki mobil uygulamaları giderek daha fazla kullanmaktadır. Bu tez çalışmasında, mobil uygulamalardan elde edilen kişisel veriler, kişilik özelliklerini (örneğin; BIG5) ve kişilerin ikna stratejilerinden (örneğin; Cialdini’nin altı ikna stratejisi) nasıl etkilendiklerini belirlemek için veri madenciliği teknikleri ile analiz edilecektir. Elde edilen sonuçların mobil uygulamaların kişiselleştirilmesine ve başarılı kullanıcı profillerinin oluşturulmasına katkıda bulunması beklenmektedir. Tezin çalışma alanı olarak sağlık alanı seçilmiştir