Adli bilişimde makine öğrenmesi: Makine öğrenmesi algoritmaları ile terör olaylarının tahmin edilmesi çalışması
Machine learning in computer forensics: Prediction of terrorist events with machine learning algorithms
Yazar: BURAK GÖRMEZ
Danışman: DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI
Ankara Üniversitesi / Sağlık Bilimleri Enstitüsü / Disiplinlerarası Adli Bilimler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2021
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Adli bilimler = Forensic sciences ; Adli bilişim = Computer forensics ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sınıflandırma = Classification ; Terör = Terror ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Öğrenme algoritmaları = Learning algorithms

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.

Abstract:
In this study, models that can classify the Global Terrorism Database with various machine-learning algorithms have been developed in order to predict by which terrorist group the incident was committed after a terrorist incident occurred and to detail the investigations accordingly. Within the scope of the study, dataset cleaning, data-leakage examination, attribute determination, dimension reduction and parameter adjustment processes were applied in order to make the models consistent and applicable. In this way, the stages of converting raw data to useful information that can be used in the work of security experts and making predictions in line with this information have been shown over a sample data set.
As a result of the evaluation of the results obtained with the models, it has been understood that artificial neural networks and random forest, decision tree and logistic regression algorithms are suitable for the aforementioned classification process, considering the accuracy rates and executaion times. On the other hand, it has been observed that the Naive Bayes algorithm achieves a low accuracy rate compared to other algorithms and support vector machines have a very long executaion time despite achieving an accuracy rate close to well-performing algorithms. Therefore, it has been understood that these algorithms are not suitable for the mentioned classification process.