Adli bilişim incelenme süreçlerinde yapay zeka kullanımı
Artificial intelligence in digital forensics investigation
Yazar: İSRAFİL DİLBER
Danışman: PROF. DR. AYDIN ÇETİN
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Adli Bilişim Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Adli bilişim = Computer forensics ; Derin öğrenme = Deep learning ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Son dönemde teknolojide meydana gelen gelişmeler neticesinde başta internet, akıllı telefon ve bulut bilişim hizmetleri olmak üzere, bilgiyi depolayan ve kullanan bilişim cihazları ve yazılımsal uygulamaların kullanım oranları artmıştır. İnternet ağı ve söz konusu teknolojik cihazların yoğun olarak kullanımı, paralelinde farklı ortamlarda aktarılan veya depolanan veri kapasitesini arttırmış ve söz konusu artış aynı zamanda dijital dünya ile ilişkilendirilen suç oranının da artmasına sebebiyet vermiştir. İşlenen farklı suçlara ilişkin dijital delil miktarı da bu gelişmeler neticesinde artış göstermiş ve bu durum, uzmanların veriyi doğru analiz edebilme etkinliğini olumsuz yönde etkilemiştir. Veri inceleme ve analiz süreçlerinde karşılaşılan zorluklar, nihai olarak ise hukuki yargılama süreçlerini olumsuz etkilemiştir. Hem adli bilişim hem de hukuk alanında yaşanan sorunların giderilmesi adına tezde, adli olay kapsamında elde edilen dijital görüntü verilerinin yüksek doğruluk oranında analiz edilmesini mümkün kılan bir model önerilmiştir. Model, sınıflandırma için özel tasarlanan ağ yapısı ile VGG16'ya ait evrişimsel ağ katmanlarının birleşmesinden oluşmaktadır. Çalısma kapsamında 300*300 VPI çözünürlükte veri seti oluşturmak maksadıyla, Kaggle platformundan 3085, diğer dijital kaynaklardan ise 915 adet görüntü derlenmiştir. Model, TensorFlow ve Keras kütüphaneleri yardımı ile FloydHub geliştirme ortamında test edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre model ile %97.8 oranında doğruluk elde edilmiştir. Nihai olarak ise elde edilen sonuç, derin öğrenme alanda gerçekleştirilen benzer sınıflandırma çalışmaları ile karşılaştırılmıştır.

Abstract:
As a result of the recent developments in technology, the usage rates of IT devices and software applications that store and use data, especially internet, smart phone and cloud computing services, have increased. The extensive use of the internet network and technological devices has increased the data capacity that is transferred or stored in different environments, and this increase has also caused an uprising in the crime rate associated with the digital world. The amount of digital evidence has also increased and has negatively affected the efficiency of the experts to analyze the data correctly. The difficulties in the data analysis and processes, ultimately adversely affected the legal proceedings. In order to eliminate the problems in the field of forensic and law, a model that enables the analysis of digital image data with high accuracy has been proposed. The model consists of a specially designed network structure and the convolutional network layers of VGG16. Within the scope of the study, 3085 images from the Kaggle platform and 915 images from other digital sources were compiled in order to create a data set with 300*300 VPI resolution. The model has been tested in the FloydHub development environment with the help of TensorFlow and Keras libraries. According to the results, 97.8% accuracy was obtained with the model. Finally, the results were compared with similar classification studies carried out in the field of deep learning and forensics.