Derin öğrenme teknikleri kullanilarak gerçek zamanli saldiri tespiti
Real-time attack detection using deep learning techniques
Yazar: AHMET ER
Danışman: DOÇ. DR. ABDULLAH HAKAN YAVUZ
Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mekatronik Mühendisliği = Mechatronics Engineering

Özet:
Güvenlik, varoluşundan beri insan için en önemli olgulardan biri olmuş ve tüm zamanlar boyunca da önemini artırarak korumuştur. Bu kapsamda bireysel ve kamusal güvenliğin sağlanması için güvenlik kameralarının kullanılması veya görevlilerce nöbet tutulması bir zorunluluk haline gelmiştir.  Ancak insan operatörlerin gün boyu ekran başında güvenlik kamerasını veya bir bölgeyi, görev süresi boyunca dikkatini en yüksek seviyede tutarak gözlemesi mümkün değildir. Güvenliğin tesis edilmesi adına görüntülerden elde edilen verilerin, daha az insan operasyonuyla otomatik olarak analiz edilmesini sağlayan güvenlik sistemlerine olan ihtiyaç giderek artmaktadır. Güvenlik uygulamaları göz önüne alındığında gözetleme, hedef tespiti ve hedef takibi gibi çalışmalarda hareket tespiti ve bu hareketin sınıflandırılması önem arz etmektedir. Yürütülen çalışma ile "drone" üzerindeki kamera ile elde edilen görüntülerden gerçek zamanlı saldırı tespitinin yapılması amaçlanmıştır. Bu kapsamda görüntülerden hareket tespiti için; sırasıyla optik akış, kamera hareketinin telafisi ve YOLOv8 segmentasyon algoritması, insan aktivitesinin tanınmasında ise; YOLOv8 segmentasyon ve nesne tespiti algoritmaları kullanılmıştır. Ayrıca kamera görüntülerinden nesnenin "drone"a olan uzaklığının tespiti yapılmaya çalışılmıştır. YOLOv8'e ait tüm varyantlar (Nano, Small, Medium, Large ve Extra Large) bu çalışma kapsamında ayrı ayrı kullanılmış ve performansları kıyaslanmıştır. Hareket tespitinden en başarılı YOLOv8 varyantı; %89 mAP@0.5 değeri ile YOLOv8m olurken nesne tespitinde, %96 mAP@0.5 ile YOLOv8l olmuştur. Nesnenin "drone"a olan uzaklığı ise %1.66 bağıl hata ortalaması ile hesaplanmıştır.

Abstract:
Security has been one of the most important concepts for humans since their existence, and it has consistently increased in significance over time. In this context, the use of security cameras or the presence of personnel on duty has become a necessity to ensure both individual and public safety. However, it is not feasible for human operators to continuously monitor a security camera or a specific area with the highest level of attention throughout their shift. The need for security systems that can automatically analyze data from images with fewer human operations is increasingly growing to establish security. When considering security applications, tasks such as surveillance, target detection, and target tracking are crucial, where motion detection and classification of this motion play a significant role. The conducted study aims to achieve real-time attack detection from images obtained from a "drone" camera. Optical flow, camera motion compensation, and YOLOv8 segmentation algorithms were sequentially used for motion detection from images, while for human activity recognition, YOLOv8 segmentation and object detection algorithms were employed. Additionally, attempts were made to detect the object's distance from the "drone" using camera images. All variants of YOLOv8 (Nano, Small, Medium, Large, and Extra Large) were individually utilized in this study, and their performances were compared. The most successful YOLOv8 variant in motion detection achieved a value of 89% mAP@0.5 with YOLOv8m, while in object detection, it was 96% mAP@0.5 with YOLOv8l. The object's distance to the drone was calculated with a relative error average of 1.66%.