Alper Sarıkaya, Yazılım Tanımlı Ağda Yanıltıcı Saldırılara Karşı Makine Öğrenimi Tabanlı Dirençli Bir Saldırı Tespit Sistemi Tasarımı

Makine öğrenimi algoritmalarının (özellikle derin öğrenmede) sağladığı etkileyici başarılara rağmen, değiştirilmiş girdi verileri tarafından kolaylıkla kandırılabilirler. Yanıltıcı saldırılar, makine öğrenimi modellerini ciddi şekilde hedef alır. Yanıltıcı eğitim, yanıltıcı saldırılara karşı etkili bir yöntemdir ancak ağ datası özellikleri nedeniyle bu yöntem uygun değildir. Bu tezde, otomatik kodlayıcının yeniden yapılandırma hatası, düşmanca saldırıların tespiti için kullanılmıştır. IDS modeli RAIDS önerilmiştir ve düşman saldırılarına karşı etkili sonuçlar elde etmiştir.

Tarih: 17.01.2024 / 14:00 Yer: A-108

Turkish

Serkan Özdemir, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme Yöntemlerin Kullanarak İçme Suyu Reservuarının Yönetimi için Bir Karar Destek Aracının Geliştirilmesi

Küresel iklim değişikliği, değişen meteorolojik faktörlerden ve su kullanımından etkilenen göl seviyesi dalgalanmalarına neden olmaktadır. Girdi veya çıktı değişiklikleri su dengesi denklemini hızla etkiler. Bu çalışma, iklimsel ve hidrolojik değişkenler için tahmin modellerini araştırmakta ve bunların göl su seviyesi ve su kalitesi ile korelasyonlarını değerlendirmektedir. Kullanılan çeşitli algoritmalar içerisinde (Naïve Yöntem, YSA ve RNN) LSTM, RMSE'ye göre doğrulukta üstünlük sağlamıştır. Naïve Yöntemi ile yapılan karşılaştırmalar, özellikle ileriki zaman periyotlarında YSA ve RNN'nin tahmin başarısını doğrulamaktadır. Sıcaklık ve buharlaşma ile yapılan korelasyonlar bu parametrelerin göl suyu kalitesi etkilerini vurgulamaktadır. Modeller ve metrikler su yöneticileri için bir karar destek aracı oluşturmaktadır.

Tarih: 19.12.2023 / 13:30 Yer: A-212

Turkish

Toyan Ünal, Tenis Maç Sonucu Tahminleme: SRP-CRISP-DM Çerçevesini Kullanan Bir Makine Öğrenmesi Yaklaşımı

Bu tez, 2009-2022 yılları arasında tek erkekler tenis maçlarının sonuçlarını tahmin etmek için makine öğrenmesi tekniklerini ve tekrarlanabilir sonuçlar elde edebilmek için SRP-CRISP-DM standartlaştırılmış veri madenciliği çerçevesini kullanmaktadır. Altı özellik çıkarım tekniği, üç farklı model, iki farklı özellik seçme yöntemi, zamana dayalı çapraz doğrulama ve hiper parametre kestirimi kullanılmış olup Aşırı Gradyan Artırma modeli, 0,1913 Brier skoru ve %70,5 doğrulukla en etkili model olarak ortaya çıkmıştır. Bahis şirketlerinin oranları ise tahmin gücü en yüksek özellik olarak belirlenmiştir.

Tarih: 07.12.2023 Yer: A-212

Turkish

Bilişsel Bilimler EABD Tezli Yüksek Lisans Programına Geçiş Başvuru Sonuçları

2023-2024 Güz dönemi için Bilişsel Bilimler EABD Tezsiz Yüksek Lisans Programından Tezli Yüksek Lisans Programına geçiş başvuruları değerlendirilmiş ve Tezli Yüksek Lisans programına geçişi uygun bulunan öğrenci bilgileri aşağıda belirtilmiştir.

Hüseyin Matur

Announcement Category

Siber Güvenlik Programı Oryantasyon Toplantısı

Sevgili Öğrencilerimiz,

2023-2024 Eğitim Öğretim Yılı Güz Döneminde Siber Güvenlik Lisansüstü programlarına yeni kabul edilen ve kayıt yaptıracak öğrencilerimiz ile tanışma ve bilgilendirme toplantısı 27.09.2023 tarihinde saat: 10:00'da, Enformatik Enstitüsü 1.kat Konferans-2'de (II-06 nolu sınıf) gerçekleştirilecektir.

Programa kabul edilen öğrencilerimizi kutlar, kendilerine başarılar dileriz.

Announcement Category

Pages

Subscribe to Enformatik Enstitüsü RSS