Yalova ili bilişim suç türlerinin yapay zekâ yöntemiyle tahmini
Prediction of it crime types in Yalova province using artificial intelligence method
Yazar: SEZER YURDUSEVEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNEŞ HARMAN
Yalova Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Adli Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Çağımız dünyasında gelişen teknolojilerle birlikte meydana gelen bilişim suçu türlerinin de
hızla arttığı gözlenmektedir. Yeterli eğitim düzeyine sahip olmayan kişilerin birbirleri ile
etkileşim içerisinde bulunmaları bilişim suç oranlarını arttırmaktadır. Artan suç oranlarıyla
birlikte Yalova ilinde bulunan kişiler ve kullanılmakta olan dijital cihazlar her an tehdit
altında bulunmaktadır. İşlenmekte olan suç çeşitliliğinin artması gerek hukuki altyapıyı
gerekse kolluk birimlerinin işlerini zorlaştırmakta, elde edilen adli dijital verilerin artması
analiz ve raporlama gibi süreçlerin uzamasına sebep olmaktadır. Bu çalışmada, 2020-2023
yılları arasında Yalova Cumhuriyet Başsavcılığı'na intikal etmiş bilişim suçları makine
öğrenmesi algoritmaları kullanılarak yorumlanmaya çalışılmıştır. Aynı zamanda sonuçlar
doğrultusunda, meydana gelmesi olası bilişim suçu türleri ile olaylara müdahil olan kişi
profillerinin tespiti yapılmaya çalışılmıştır.
Çalışma kapsamında toplam 2500 adet veri üzerinden 11 adet öznitelik belirlenmiştir.
Kullanılan veri seti üzerinde Rastgele Orman (RO), Destek Vektör Makineleri (DVM), Çok
Katmanlı Yapay Sinir Ağları (Çok Katmanlı YSA), K-En Yakın Komşular (IBK) gibi makine
öğrenmesi algoritmaları kullanılarak performansları karşılaştırılmıştır.
Kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarının performans değerlendirmeleri
karşılaştırıldığında bilişim suçu olaylarına karışan kişilerin müşteki (mağdur) mi yoksa
şüpheli mi olduğuna karar verebilmek adına en iyi sonuç 0.83 doğruluk oranı ile DVMSigmoid algoritmasından alınmıştır.
Bilişim suçu türlerine ait makine öğrenmesi algoritmalarının performans değerlendirmeleri
karşılaştırıldığında en iyi sonuç değeri 0.85 doğruluk oranıyla RO algoritmasından alınmıştır.
RO algoritması içerisinde performans değerlendirmesi yapılan bilişim suçu türleriyle ilgili
diğer performans değerlerine bakıldığında, en yüksek skor 0.90 ile bilişim sistemini
engelleme, bozma, verileri yok etme veya değiştirme suçundan alınmıştır.
Kullanılan veri seti üzerinde yapılan analizler; olaylara müdahil olan kişilerin genel olarak
evli, erkek, ortaöğretim mezunu ve genç yaşta olduklarını göstermektedir. Sonuç olarak,
Yalova ilinde meydana gelen bilişim suçu sayılarının artarak devam edeceği anlaşılmıştır.

Abstract:
It is observed that the types of cybercrimes that occur with the developing technologies in our
modern world are also increasing rapidly. Interaction between people who do not have
sufficient education increases the cyber crime rates. With the increasing crime rates, people in
Yalova province and the digital devices used are under threat at all times. The increase in the
variety of crimes being committed complicates the work of both the legal infrastructure and
law enforcement units, and the increase in forensic digital data obtained causes processes such
as analysis and reporting to take longer. In this study, cyber crimes reported to the Yalova
Chief Public Prosecutor's Office between 2020 and 2023 were tried to be interpreted using
machine learning algorithms. At the same time, in line with the results, an attempt was made
to determine the possible types of cyber crimes that may occur and the person profiles
involved in the incidents.
Within the scope of the study, 11 attributes were determined from a total of 2500 data. Their
performances were compared using machine learning algorithms such as Random Forest
(RO), Support Vector Machines (SVM), Multilayer Artificial Neural Networks (Multilayer
ANN), K-Nearest Neighbors (IBK) on the used data set.
When the performance evaluations of the machine learning algorithms used were compared,
the best result was obtained from the SVM-Sigmoid algorithm with an accuracy rate of 0.83
in order to decide whether the people involved in cyber crime incidents are complainants
(victims) or suspects.
When the performance evaluations of machine learning algorithms for cyber crime types were
compared, the best result value was taken from the RO algorithm with an accuracy rate of
0.85. When we look at the other performance values related to the types of cyber crimes
whose performance is evaluated within the RO algorithm, the highest score is 0.90, obtained
from the crime of blocking, corrupting the information system, destroying or changing data.
Analyzes made on the data set used; It shows that the people involved in the incidents are
generally married, male, secondary school graduates and young in age. As a result, it is
understood that the number of cyber crimes occurring in Yalova province will continue to
increase.