Seminerler

Bu seminerde, V. Hnamte ve arkadaşları tarafından yazılan “A Novel Two-Stage Deep Learning Model for Network Intrusion Detection: LSTM-AE” başlıklı makale üzerine odaklandık. Makale, ağ saldırılarının tespitini geliştirmek için iki aşamalı derin öğrenme tabanlı bir model (LSTM-AE) öneriyor. Model, Uzun-Kısa Süreli Bellek (LSTM) ve Otomatik Kodlayıcı (AE) mimarilerini birleştirerek saldırı tespit sistemlerinin (IDS) doğruluğunu artırmayı ve yanlış alarmları azaltmayı amaçlıyor. Önerilen yöntem, CICIDS2017 ve CSE-CICIDS2018 veri setleri üzerinde test edilerek mevcut yöntemlerle karşılaştırılmış ve yüksek doğruluk oranları elde edilmiştir. Sonuçlar, LSTM-AE modelinin karmaşık ağ saldırılarını tespit etmede üstün performans gösterdiğini ortaya koymaktadır. Sunan: Öğr. Gör. Merve Işık TARAKCI >> Seminer [...]

Bu seminerde, Yousef K. Sanjalawe ve Salam R. Al-E’mari tarafından yazılan “Abnormal Transactions Detection in the Ethereum Network Using Semi-Supervised Generative Adversarial Networks” başlıklı makale üzerine odaklandık. Makale, Ethereum ağında anormal işlemleri tespit etmek için yarı gözetimli üretici çekişmeli ağlar (Semi-Supervised Generative Adversarial Networks - SGAN) kullanan yenilikçi bir yaklaşım sunmaktadır. Önerilen ATD-SGAN modeli, mevcut Saldırı Tespit Sistemlerinin (IDS) performansını artırarak anormal işlemlerin daha yüksek doğrulukla tespit edilmesini ve yanlış alarm oranının azaltılmasını sağlamaktadır. Çalışmada, çoklu yönlü grafik teorisi kullanılarak işlem verilerinden önemli özellikler çıkarılmış, ardından biyolojik esinli optimizasyon algoritmaları (MRFO ve PSO) ile en etkili özellikler seçilmiştir. Model, gerçek [...]

Bu seminerde, Qi-Xian Huang ve arkadaşları tarafından yazılan "Privacy-Preserving Deep Learning With Learnable Image Encryption on Medical Images" başlıklı makale üzerine odaklandık. Makale, öğrenilebilir görüntü şifreleme yöntemiyle tıbbi görüntüler üzerinde mahremiyet koruma sağlayan derin öğrenme modelleri geliştirmeyi amaçlamaktadır. Önerilen yöntem, tıbbi verileri bulut ortamında işlemek üzere güvenli bir şekilde şifrelerken, model performansını korumaktadır. Çalışma, orijinal SKK şifreleme şeması üzerine geliştirilmiş istatistiksel yumuşatma tekniklerini içeren yeni bir yöntem sunmakta ve çeşitli tıbbi veri setlerinde bu yaklaşımın etkinliğini göstermektedir. Akademik seminerin sonunda, katılımcılar tıbbi verilerin gizliliğini koruma ve derin öğrenme modellerinin geliştirilmesi konusunda derinlemesine bir anlayış kazandılar. Sunum detaylarına paylaşılan dosyadan ulaşabilirsiniz. [...]

Bu seminerde, Yong Fang ve arkadaşları tarafından yazılan "Phishing Email Detection Using Improved RCNN Model With Multilevel Vectors and Attention Mechanism" başlıklı makale üzerine odaklandık. Makale, oltalama e-postalarının tespiti için THEMIS adlı geliştirilmiş bir model sunmaktadır. THEMIS, e-posta başlığı ve gövdesini hem karakter hem de kelime seviyesinde analiz ederek derin öğrenme yöntemlerini kullanır. RCNN ve dikkat mekanizmasını entegre eden model, oltalama e-postalarını %99,848 doğruluk oranıyla tanımlayarak mevcut yöntemlere göre üstün bir performans sergilemiştir. Akademik seminerin sonunda, katılımcılar oltalama e-posta tespiti konusunda derinlemesine bir anlayış kazanmış ve bu alandaki yeni yöntemler hakkında bilgi edinmişlerdir. Sunum detaylarına paylaşılan dosyadan ulaşabilirsiniz. Sunan: Öğr. [...]

Bu seminerde, Jingcai Guo ve arkadaşları tarafından yazılan "Multimodal Dual-Embedding Networks for Malware Open-Set Recognition" başlıklı makale üzerine odaklandık. Makale, kötü amaçlı yazılımın açık küme tanıma (MOSR) alanındaki yeni yaklaşımlarını tartışıyor. Önerilen yöntem olan MDENet, farklı veri modalitelerinden elde edilen kapsamlı kötü amaçlı yazılım özelliklerini birleştirerek özellik uzayının çeşitliliğini artırmayı hedefliyor. Bu, bilinen ve bilinmeyen kötü amaçlı yazılım ailelerini daha doğru bir şekilde sınıflandırma ve tanıma amacı güdüyor. Akademik seminerin sonunda, akademisyenlerimiz önemli bilgiler edinerek, kötü amaçlı yazılımların açık küme tanıma konusundaki yeni yöntemler hakkında derinlemesine bir anlayış kazandılar. Seminer sunumuna aşağıda paylaşılan dosyadan ulaşılabilir. Sunan: Öğr. Gör. Mehmet Batuhan [...]

Meslek yüksekokulumuzda düzenlediğimiz akademik seminerler serimizin ilkine başladık. Bu seminerlerin amacı, akademik kadromuza güncel araştırma konularını tanıtmak, bilgi paylaşımını teşvik etmek ve yeni fikirlerin gelişimine katkıda bulunmaktır. Düzenlediğimiz ilk seminerde, "makine unutma" konusu üzerine yapılan yeni araştırmalar tartışıldı. Warnecke, Pirch, Wressnegger ve Rieck tarafından geliştirilen yeni unutma algoritması üzerine odaklanıldı. Bu algoritma, hassas bilgilerin makine öğrenme modellerinden güvenli bir şekilde kaldırılmasını sağlamayı amaçlıyor. Seminerde, geleneksel unutma yöntemlerinin sınırlamaları ve önerilen yöntemin nasıl daha güvenilir bir seçenek sunduğu detaylı olarak ele alındı. Katılımcılar arasında bu yeni yöntemin potansiyel etkileri ve gelecekteki uygulama alanları üzerine yoğun bir tartışma gerçekleştirildi. Seminer sunum dosyasına [...]