Derin öğrenme yöntemleri kullanarak adli bilişim incelemelerinde delil çıkarımının gerçekleştirilmesi
Extracting evidence in forensic examinations by using deep learning methods
Yazar: MUSTAFA ERİŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KAYA
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2018
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde teknolojinin hızlı gelişimi, dijital ortamların günlük hayatta kullanılmasını
kaçınılamaz hale getirmiştir. Bankalar, e-devlet kapısı, e-ticaret siteleri ve sosyal medya
ortamlarının bilgiye çok hızlı erişim sağlanmasını mümkün kılması internet ve dijital
ortamların kullanımını günlük hayatın değişmez bir parçası haline getirmiştir. Bu durum
hayatı kolaylaştırmasının yanında bazı olumsuz durumların da artmasına yol açmıştır. Dijital
ortamlarda işlenen dolandırıcılık, veri hırsızlığı, yasal olmayan madde satışı ve terör
eylemlerinin yayılması gibi birçok suçun işlenmesi kolaylaşmış ve sayısında artış
görülmüştür. Böyle durumların dijital ortamlarda engellenmesi, incelenmesi ve raporlanması
adli bilişimin çalışma alanına girmektedir. Ancak, günümüzdeki mevcut adli bilişim
inceleme süreçleri artan suçlara cevap veremez duruma gelmektedir.
Bu çalışmada birçok alanda kullanımı yaygınlaşan ve başarılı sonuçlar elde eden derin
öğrenme yöntemlerinden adli delil incelemelerinde de yararlanılması amaçlanmıştır. Bu
amaçla, derin öğrenme nesne tespiti algoritmaları kullanılarak adli delil incelemelerine
yardımcı bir delil ayıklama yöntemi önerilmiştir. Alınan sonuçlar, delilden çıkarılan resim
verilerinin içeriklerine göre sınıflandırılması derin öğrenme kullanılarak %93 oranında daha
hızlı gerçekleştirilebileceğini göstermektedir. Bunun yanında sınıflandırma sonucunda insan
kaynaklı hataların da azalacağı gösterilmiştir. Önerilen yöntemin ilerleyen çalışmalarda
görüntü verilerinin yanında ses, yazı ve video verilerine de uygulanarak adli delil inceleme
yazılım araçlarına entegre edilmesi amaçlanmaktadır.

Abstract:
Today, the rapid development of technology has made it inevitable to use digital media
in daily life. The fact that banks, e-government portal, e-commerce sites and social media
environments make it possible to access the information very quickly has made the use of
internet and digital media a constant part of daily life. This situation has led to an increase
in some negative situations as well as facilitation of life. Many crimes such as fraud, data
theft, the sale of illegal substances, and the spread of terrorist acts committed in digital media
have become easier and have increased in number. The examination, blocking and reporting
of such situations in the digital environment are the subject of digital forensics science.
However, current digital forensic examination processes are unable to respond to increased
crime in terms of speed. In this study, it is aimed to use the deep learning methods, which
have been successful in the use of many areas, in digital evidence examinations.
In this study, it is aimed to use the deep learning methods which have been successful
in many use cases in judicial evidence examinations. For this purpose, a method of extracting
evidence to assist in forensic examinations is proposed using deep learning object detection
algorithms. The results show that the classification of images obtained from digital evidences
according to their contents can be performed 93% faster using deep learning. It has also been
shown that human errors will be reduced as a result of classification. It is aimed to integrate
the proposed method into the forensic evidence analysis software tools by applying it to
audio, text and video data as well as image data in further studies.