Derin öğrenme yöntemleri ile şüpheli davranış tespiti
Suspicious behavior detection with deep learning methods
Yazar: DUYGU ÇALIŞKAN
Danışman: DOÇ. DR. ÖNDER DEMİR
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Bilgi güvenliği = Information security ; Derin öğrenme = Deep learning ; Şüpheli işlem bildirimi = Suspicious transaction  report

Özet:
Hızla gelişen teknoloji ile birlikte askeri, güvenlik ve bilişim sektöründe bilgi güvenliği sorunları meydana gelmiş bu sorunların çözümü için donanımsal ve yazılımsal yöntemler geliştirilmiştir. Görüntü işleme teknikleri yardımıyla bu güvenlik sorununa görüntüden şüpheli davranış tespiti ile gerçek zamanlı bir çözüm getirilmeye çalışılmaktadır. Görüntüden nesne ve pozisyon tanımlama, davranış belirleme ve derin öğrenme üzerine yapılmış birçok çalışma mevcuttur.
Derin öğrenme, insanın düşünce yapısını veri setlerindeki örüntüler ile deneyimleyerek bilgisayara öğreten, yapay zekâ kavramının içinde barındırdığı makine öğrenmesi konusunun özel bir halidir. Makine öğrenme algoritmaları, belirlenmiş bir denkleme dayanmaksızın doğrudan bilgi verilerinden hesaplama yöntemlerini kullanarak öğrenir ve modellenirler. Derin öğrenme, yüz tanıma, plaka tanıma, nesne algılama, insansız hava araçlarında nesne tespiti,  hareket algılama, otonom sürüş teknolojileri ile şerit tespiti gibi birçok gelişmiş sürücü yardım teknolojisi gibi problemleri çözmek için kullanılır.
YOLO( You Only Look Once) algoritması, konvolüsyonel sinir ağlarını (CNN) kullanarak nesne tespiti yapan bir derin öğrenme algoritmasıdır. YOLO, konvolüsyonel sinir ağları ve benzerleri algoritmalara göre daha yüksek performansa sahip bir algoritma olduğundan; çalışma kapsamında gerçek zamanlı tespite en yakın performans elde edilmek istendiğinden, bu çalışmada YOLO algoritması ile çalışılmıştır.
Gerçekleştirilen tez çalışması 3 adımdan oluşmaktadır. Birinci adımda 1116 etiketli görsel ile Marmara Üniversitesi Kriminal Davranış/Nesne Veri Seti(MÜKDN) oluşturulmuş, ikinci adımda derin öğrenme için kullanılan evrişimsel sinir ağı YOLOv4 modeli tasarımı ve konfigürasyonu yapılmıştır. Son olarak üçüncü adımda sistem eğitilmiştir. Evrişimsel sinir ağı ağırlıkları farklı sistemlerde kullanılmak üzere elde edilmiş ve proaktif model gerçeklenmiştir.

Abstract:
With the rapidly developing technology, information security problem shave occurred in the military, security and information sector, and hardware and software methods have been developed to solve these problems. With the help of image processing techniques, a real-time solution is tried to be brought to this security question by detecting suspicious behavior from the image. There are many studies on object and position identification, behavior determination and deep learning from the image.
Machine learning algorithms learn and model using computational methods directly from information data without relying on a defined equation. It is used to solve problems such as deep learning, face recognition, license plate recognition, object detection, object detection in unmanned aerial vehicles, motion detection, autonomous driving technologies and many advanced driver assistance technologies such as lane detection. YOLO (You Only Look Once) algorithm is a deep learning algorithm that performs detects objects using convolutional neural networks (CNN). YOLO is an algorithm that can respond faster in performance than convolutional neural networks and their derivatives. For this reason, since it is desired to exhibit the closest performance to real-time detection with in the scope of the study, the YOLO algorithm will be used in this study.
The thesis work carried out consists of 3 steps. In the first step, the Marmara University Criminal Behavior/Object Data Set (MÜKDN) was created with 1116 labeled images, in the second step, the YOLOv4 model of the convolutional neural network used for deep learning was designed and configured. Finally, in the third step, the system is trained. Convolutional neural network weights were obtained for use in different systems and a proactive model was implemented.