Yapay zeka derin öğrenme yöntemi ile veri sızıntısı önleme
Data leak prevention deep learning method with artificial intelligence
- Tez No: 731365
- Danışmanlar: DOÇ. DR. YÜCEL BATU SALMAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Görüntü işleme, Nesne tespiti, Deep learning, Image processing, Object detection
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada elektronik cihaz ekranına karşılık gelen bölgenin eksiksiz görüntüsünün alınarak ekrana karşılık gelen bölgede herhangi bir kameranın olup olmadığını tespit eden ve bir kameranın varlığı tespit edildiğinde kameranın bilgisayar ekran görüntüsünü alamaması için bilgisayarın ekran kilidinin otomatik kapanacak şekilde geliştirilmesini sağlayan bir sistem gerçekleştirmek istenmektedir. Kritik verilerin e-posta, usb ve yazıcı yollarıyla bilgisayarlardan çıkarılması önlenebiliyor ancak fotoğrafını çekerek kritik veri istediğiniz gibi paylaşılabiliyor. Tez amacı; bilgisayarlardaki veri sızıntısını ve bilgisayarların fotoğraflarının çekilmesini önlemek. Derin öğrenme algoritmaları yapay zekâ alanında çok önemli bir yer kaplamaktadır. Derin öğrenme algoritmalarının görüntü işlemede kullanılması oldukça başarılı sonuçlar alınmasını ve karmaşık görüntü işleme problemlerinin kolaylıkla çözüme kavuşturulabilmesini sağlamaktadır. Bu çalışmada yazılım dili olarak pyhton kullanıldı. Derin öğrenme ile web kamerasından alınan anlık hareketli nesne tanıma ve takibi için Google'ın açık kaynak kodlu makine öğrenmesi kütüphanesi olan TensorFlow kullanılmıştır. Nesne takibi için Region Based Convolutional Networks kütüphanesinden Faster R-CNN modeli ele alınmıştır. Bilgisayarın web kamerasının sürekli açık olması ve nesne-telefon tespit edildiğinde bilgisayar ekranını kilitleyen script geliştirilmesi sağlandı.
Özet (Çeviri)
In this study, it is desired to implement a system that detects whether there is any camera in the region corresponding to the screen by taking the complete image of the area corresponding to the screen of the electronic device, and develops the screen lock of the computer to automatically turn off when the presence of a camera is detected so that the camera cannot take the screenshot. Removing critical data from computers via e-mail, usb and printer can be prevented, but critical data can be shared as you wish by taking a photo. Thesis aim; to prevent data leakage on computers and taking pictures of computers. Deep learning algorithms occupy a very important place in the field of artificial intelligence. The use of deep learning algorithms in image processing provides very successful results and allows complex image processing problems to be easily solved. Python was used as the programming language in this study. TensorFlow, Google's open source machine learning library, was used for instant motion object recognition and tracking from the webcam with deep learning. Faster R-CNN model from Region Based Convolutional Networks library is considered for object tracking. It has been ensured that the computer's webcam is always on and a script that locks the computer screen when the object-phone is detected.
Benzer Tezler
- Development of artificial intelligence based semi-autonomous control system to assist decision making of reactor operators
Reaktör operatörlerinin karar vermesini desteklemek için yapay zekâ tabanlı yarı-otonom kontrol sisteminin geliştirilmesi
CEYHUN YAVUZ
Doktora
İngilizce
2025
Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SENEM ŞENTÜRK LÜLE
- Forecasting of produced output electricity in photovoltaic power plants
Foto-voltaik güç santrallarında elektrik üretim tahmini
TARANEH SAADATI
Doktora
İngilizce
2025
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK BARUTÇU
- Kemik kırığı görüntülerinin derin öğrenme ile sınıflandırılması ve elde edilen verilerin kriptoloji ile şifrelenerek steganografi uygulaması
Classification of bone fracture images with deep learning and steganography application by encrypting the obtained data with cryptology
FATİH AKTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN AVCI
- Endüstriyel otomasyon sistemlerinde veri gözlemlenebilirliği için açıklanabilir yapay zeka yaklaşımı
An explainable ai (XAİ) approach for data observability in industrial automation systems
BERKAN DEMİRAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTekirdağ Namık Kemal ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDİNÇ UZUN
- Predictive maintenance in substation automation system using deep learning
Derin öğrenme ile trafo merkezi otomasyon sisteminde kestirimci bakım
SARMAD NAJEEB HABEEB ALABBAD
Doktora
İngilizce
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKarabük ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HÜSEYİN ALTINKAYA