Cyber security

KullanılabilirlikSiber güvenlikWeb tabanlı uygulamalar

Açık kaynak web uygulama güvenlik duvarı ModSecurity'nin kullanılabilirlik analizi

Saldırganların ağ ve sistem güvenlik açıklarını istismar etmeye çalışması, güvenlik duvarı ve saldırı tespit sistemleri gibi ürünlere olan talebi artırmaktadır. Siber güvenlik ekiplerinin varlıklarını daha iyi yönetmesi ve güvenlik ürünlerinin çeşitlenmesi ile bilgi güvenliği ihlallerindeki artışın evrilerek, uygulama seviyesine doğru kaydığı gözlemlenmektedir. İyi tasarlanan güvenlik ürünleri sistem yöneticileri tarafından daha fazla tercih edilmekte ve güvenliği sağlamakta etkin rol oynamaktadır. Ancak ürünlerin geliştirilmesinde kullanılabilirlik ilkeleri göz ardı edildiğinde, kullanıcılar ürünleri hatalı yapılandırarak bekledikleri faydayı elde edememekte, hatta savunulacak sistemi daha korunmasız hale getirebilmektedir. Güvenlik duvarı halen olmazsa olmaz güvenlik cihazı olarak görülmektedir. İlk çıktığı günden bu zamana kadar çeşitli yetenekler kazanmıştır. Saldırıların odak noktasında bulunan web uygulamaları, saldırı yüzeyinin önemli bölümünü oluştururken, sadece güvenlik duvarı veya saldırı tespit sistemleri web uygulamalarını korumakta yetersiz kalmaktadır. İstemcilerin sunucuya ulaşmadan önce bir güvenlik cihazında trafiğin sonlandırılarak, sadece belirlenen isteklerin sunucuya ulaşması istenmekte, böylelikle web uygulama güvenlik duvarı ihtiyacı ortaya çıkmaktadır. Web uygulama güvenlik duvarı, web uygulamalarının güvenliğini sağlayan ve uygulama katmanına kadar çalışan güvenlik duvarı türüdür. Uygulama ile istemci arasında konuşlandırılır ve iki yönlü trafiği analiz edebilmektedir. ModSecurity, açık kaynaklı bir web uygulama güvenlik duvarıdır. Tüm web uygulamaları için temel koruma düzeyi sağlamayı amaçlayan Açık Web Uygulaması Güvenlik Projesi'nin (OWASP) Çekirdek Kural Kümesi (CRS) ile güvenlik kontrollerini verilen kural setlerine göre yapmaktadır. Kullanılabilirlik çalışmalarıyla kullanılabilirliği olumsuz etkileyen hususlar tespit edilerek çözüm sağlamak mümkün olmakla beraber, en sık görülen web uygulama zafiyetlerinden olan yanlış yapılandırmaların azaltılması mümkündür. Bu çalışmada ModSecurity'nin hibrit yöntemle kullanılabilirlik denetimi ve çalışması gerçekleştirilmiştir. Birinci aşamada sezgisel değerlendirme ve bilişsel gözden geçirme teknikleri ile ModSecuirty değerlendirilmiş, elde edilen bulgular ışığında üç farklı konuda iyileştirme sağlayacak kural-kontrol ve geribildirim mekanizması tasarlanarak betik oluşturulmuştur. İkinci aşamada betiğin kullanılabilirliğe katkısının ölçümlenebilmesi için önce bulut sistemlerde deney ortamı hazırlanmış, geleceğin sistem yöneticileri olan bilgisayar mühendisliği öğrencileri ile pandemi şartları göz önünde bulundurularak uzaktan kullanıcı çalışması yapılmıştır. Sonuç olarak; tasarlanan mekanizmanın ModSecurity'nin doğru yapılandırılmasına olumlu katkıda bulunduğu, sistem yöneticilerinin kural girerken yaptığı söz dizimi hataları nedeniyle web sunucusunun hizmet dışı kalma süresini azalttığı tespit edilmiştir.

Murat Alagöz

TOBB Economics and Technology University · Institute of Graduate Studies in Science

2020

Akıllı şebekelerOtomatik sayaç okumaReaktif güç optimizasyonu+2

Akıllı şebekelerde yük şekilleme tabanlı mahremiyet koruma stratejilerinin karşılaştırmalı analizi

Son yıllarda küresel çapta elektrik kullanımındaki ve elektrik üretim-tüketim çeşitliliğindeki artış, daha modern bir elektrik şebekesi ihtiyacını doğurmuştur. Akıllı şebeke konsepti, geleneksel elektrik şebekesini iki yönlü haberleşme ağı ile birleştirerek bu ihtiyaca cevap vermeyi amaçlamaktadır. Böylece, şebeke gerçek zamanlı olarak izlenebilmekte, kesintilere ve arızalara daha hızlı cevap verilebilmekte, kaçak kullanım tespit edilebilmekte, şebeke dağıtık bir şekilde yönetilebilmekte ve talep katılımı gibi yeni servisler sağlanabilmektedir. İleri ölçüm altyapısı (İÖA) bu akıllı şebeke mimarisinin temel yapıtaşlarından biridir. İÖA, elektrik kullanımının periyodik ya da isteğe bağlı olarak ölçülmesine, toplanmasına ve analiz edilmesine olanak sağlamaktadır. Böylece, şebekenin daha etkin ve güvenilir olmasını sağlamaktadır. İÖA sistemlerinin merkezinde bulunan akıllı sayaçlar (AS) da elektrik kullanımını gerçek zamanlı olarak ölçebilmekte, ve servis sağlayıcıya (SS) ya da kullanıcıya sık ve hassas ölçüm verisi gönderebilmektedir. Ancak, veri bilimindeki gelişmeler sayesinde bu yüksek çözünürlüklü ölçüm verisi farklı amaçlar için de kullanılabilmektedir. Özellikle, Girişmsel Olmayan Cihaz Yükü İzleme (GOCYİ) teknikleri bu veriyi cihaz kullanımlarına ya da nihai kullanımlara ayırabilmektedir. Bu nedenle, AS verisinden bir çok mahrem bilgi (evin boş olup olmadığı, ev sakinlerinin demografik bilgileri, günlük alışkanlıkları, vs.) çıkarılabilmektedir. Bundan dolayı, AS verisinin kötü niyetli kullanımının önüne geçmek önem arz etmektedir. Literatürde kullanıcı mahremiyetinin sağlanması için bir çok farklı teknik öne sürülmüştür. Bunlardan bazıları kriptografik teknikler kullanarak veriyi saklarken, bazıları veriye gürültü ekleyerek veriyi bozmaktadır. Kullanıcı bilgisini anonimleştirmek ve ölçüm frekansını azaltmak da mahremiyeti sağlamak için öne sürülmektedir. Bu tekniklerin arasından, elektrik kullanımını çizelgeleyerek dışarıya mümkün olan en az bilginin çıkmasını sağlayan yük şekilleme metotları etkinlik ve kullanılabilirlik açısından öne çıkmaktadır. Bu tezde, yük şekilleme tabanlı mahremiyet koruma stratejileri ile ilgili bir dizi karşılaştırmalı analiz sunulmaktadır. Giriş bölümünde akıllı şebekeler, İÖA, AS, talep katılımı, GOCYİ gibi kavramlar açıklanmakta ve literatürdeki çeşitli mahremiyet yaklaşımları özetlenmektedir. Ardından gelen dört bölüm, yük şekilleme tabanlı mahremiyet ile ilgili dört bağımsız çalışmayı konu almaktadır. İlk bölümde, literatürdeki 8 farklı yük şekilleme tabanlı mahremiyet koruma stratejisi, ortak bir stokastik optimizasyon çerçevesi altında karşılaştırılmakta ve analiz edilmektedir. İkinci çalışmada, ilk çalışmaya ek olarak SS'nin de amaç fonksiyonları ele alınarak, talep katılımı çerçevesinde kullanıcının amaçlarını (mahremiyet dahil) optimize etmenin SS'nin amaç fonksiyonlarını nasıl etkilediği analiz edilmektedir. Üçüncü çalışma, akıllı elektrik sayaçlarının reaktif gücü de ölçmesine odaklanmakta ve mahremiyetin tesis edilmesi için hem gerçek gücün hem de reaktif gücün birlikte şekillenmesi gerektiğini göstermektedir. Dördüncü çalışma, yeni gelişmekte olan akıllı su ve doğalgaz ölçümünü de akıllı elektrik ölçümü ile birlikte ele almakta, ve kullanıcı mahremiyeti problemini tüm akıllı ölçümleri dahil eden bütüncül bir anlayışla çözmeye çalışmaktadır. Sonuç ve öneriler de son bölümde sunulmaktadır. Bu tezde sunulan karşılaştırmalı analizler, literatürdeki yük şekilleme tabanlı mahremiyet koruma metotlarının adil bir biçimde karşılaştırılabilmesini ve bunların SS'nin amaç fonksiyonları üzerindeki etkilerinin görülebilmesini sağlamaktadır. Ayrıca, literatürde henüz çalışılmamış olan bütüncül mahremiyet ile gerçek ve reaktif güç şekilleme tabanlı mahremiyet koruma konularına ışık tutmaktadır.

Cihan Emre Kement

TOBB Economics and Technology University · Fen Bilimleri Enstitüsü

2020

Siber güvenlikSınıflandırmaTeknoloji+2

Hareketli görüntülerdeki insanların yüz tanıma metoduyla sınıflandırılması

Günümüzde insan odaklı işler yavaş yavaş teknolojinin gelişmesiyle birlikte yerini otomatik sistemlere bırakmaya başlamıştır. Bundan dolayı bilgisayarlara ve makinelere verilen görevlerin yerine getirilebilmesi için insanların yapılacak işten ziyade bilgisayarlara yaptıracağı iş gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Bir sistemin otomatik çalışması için bir öğrenme mekanizmasının ve karar verme mekanizmasının ardı ardına yerine getirilmesi gerekmektedir. Özellikle siber güvenlik tarafında gelişen sistemler ile birlikte yüz tanımanın önemi de her geçen gün artmaktadır. Özellikle güvenlik güçleri tarafından kullanılan yüz tanıma sisteminin faaliyetleri dünya üzerinde her geçen gün artmaktadır. Bu noktada yüz tanıma sistemlerinin bazı gereksinimler ortaya çıkmaktadır. Bu gereksinimleri karşılamak yüz tanıma tekniklerinin gerçekleştirilebildiği yazılımlar kullanılır. Bu yazılımların temel amacı, yardımcı araçlar ile dijitale dönüştürülen görüntülere anlam kazandırmaktır. Bu çalışma hareketli görüntülerdeki yüzlerin tespiti yapıldıktan sonra, tespit edilen yüzü sınıflandırabilmek için yüz adlandırılarak yüze verilen isim ile yüzün görüntüsü bir klasöre kaydedilerek, insan yüzlerinin isim ile saklandığı bir klasör oluşturur. Bu işlem sonucunda insan yüzlerinden oluşan veri tabanlarına daha kolay veri toplanabilir veya yüz tanıma teknolojisi kullanan uygulamalar için kolay öğrenme yöntemi olabilir.

Svetoslav Martınov Ilıyanov

Tekirdağ Namık Kemal University · Institute of Graduate Studies in Science

Siber güvenlikSosyal mühendislik

Oltalama site engelleyici tarayıcı eklentisi

Oltalama, kullanıcıları sahte web siteleri aracılığıyla kandırmayı hedefleyen bir kimlik avı yöntemidir. Çevrimiçi hesap kimlik bilgileri, kullanıcı adları ve şifreler gibi hassas verileri ele geçirmek amacıyla gerçekleştirilen bu saldırılar, en yaygın ve popüler siber suç türlerinden biri olarak kabul edilmektedir. Bu nedenle oltalama, sosyal mühendislikte en sık kullanılan stratejiler arasında yer almaktadır. Bu çalışmada, oltalama saldırılarının önlenmesi amacıyla HTML ve JavaScript tabanlı bir web tarayıcı eklentisi geliştirilmiştir. İnternet siteleri üzerinden gerçekleştirilen saldırıları engellemek ve bir sitenin geçerli olup olmadığını test etmek amacıyla tasarlanan bu eklenti, tamamen etki alanına dayalı işlevlerden yararlanarak oltalama sitelerini gerçek zamanlı olarak tespit etmeyi ve kullanıcıları bilgilendirerek korumayı amaçlamaktadır. Eklenti, oltalama sitelerini tespit ederken aynı zamanda tespit süresini optimize ederek zaman kaybını en aza indirmeyi hedeflemektedir. Oltalama sitelerinin tespitinde kullanılan yöntemde, alan adı yaşı, SSL sertifika bilgileri, domainin IDN içerip içermediği ve USOM (Ulusal Siber Olaylara Müdahale Merkezi) zararlı bağlantılar listesinde yer alıp almadığı gibi kriterler analiz edilmiştir. Bu kapsamlı analiz, riskli veya güvenilir olmayan sitelerin yüksek doğruluk oranıyla tespit edilmesini sağlamıştır. Bu çalışmada geliştirilen web tarayıcı eklentisi, oltalama sitelerinin belirlenmesinde önemli rol oynayan bilgileri kural dizileri haline dönüştürerek, bu sitelerin gerçek zamanlı olarak tespit edilmesini ve etkisiz hale getirilmesini sağlamaktadır. Eklentinin, ulusal siber güvenlik ağlarının güçlendirilmesine katkı sunması ve Türkiye'de sosyal mühendislik alanında önemli bir sorun haline gelen oltalama saldırılarına karşı etkili bir çözüm sunması hedeflenmektedir.

Ahmet Gürel

Süleyman Demirel University · Institute of Graduate Studies in Science

2025

OltalamaRisk analiziSiber güvenlik+1

Oltalama farkındalık eğitiminin demografik etkileri ve yapay zeka tabanlı risk analizi: Kurum çalışanları üzerine deneysel bir çalışma

Siber güvenlik tehditlerinin giderek karmaşıklaştığı günümüzde, insan faktörünü hedef alan oltalama saldırıları kurumlar için en kritik risk unsurlarından biri haline gelmiştir. Bu çalışmada, kurum çalışanlarına yönelik oltalama farkındalık eğitiminin etkinliği; cinsiyet, yaş, eğitim düzeyi ve pozisyon gibi demografik değişkenler açısından incelenmiş ve yapay zeka tabanlı modellerle bireysel risk tahmini gerçekleştirilmiştir. Deneysel yöntemle yürütülen araştırma, bir kamu kurumunda görevli 3721 çalışan üzerinde gerçekleştirilmiştir. Çalışanlara eğitim öncesi ve sonrası olmak üzere iki aşamalı, gerçek hayat senaryolarına dayalı oltalama simülasyonları uygulanmıştır. Elde edilen veriler; ID3, K-En Yakın Komşu (KNN), Naive Bayes ve Random Forest algoritmaları kullanılarak analiz edilmiş, sınıf dengesizliği problemi Rastgele Çoğaltma (Random Oversampling) yöntemiyle giderilmiştir. Araştırma bulguları, siber güvenlik eğitimlerinin genel beklentilerin aksine, eğitim seviyesi yükseldikçe oltalama saldırılarına karşı direncin artmadığı, bilakis aşırı güven (overconfidence) faktörü nedeniyle bu grubun yüksek risk kategorisinde kaldığı tespit edilmiştir. Ayrıca, dijital yerli olarak tanımlanan 18-35 yaş grubunun hız odaklı davranışları nedeniyle riskli grupta yer aldığı, 55 yaş ve üzeri çalışanların ise eğitim sonrasında tıklama oranlarındaki artışın en sınırlı kaldığı demografik kesim olduğu ve diğer yaş gruplarına kıyasla aşırı güven etkisine karşı en yüksek direnci gösterdiği belirlenmiştir. Yapay zeka modelleri arasında Random Forest ve ID3 algoritmaları, riskli profilleri tespit etmede en yüksek başarıyı göstermiştir. Sonuçlar, kurumların tek tip eğitim yaklaşımı yerine; demografik özelliklere ve davranışsal risk profillerine göre özelleştirilmiş, dinamik ve yapay zeka destekli eğitim stratejileri geliştirmesi gerektiğini göstermektedir.

Fatih Yılmaz

Selçuk University · Fen Bilimleri Enstitüsü

2025

Elektrik enerji sistemleriElektrik enerjisiMakine öğrenmesi+3

Öznitelik seçimi ve makine öğrenimi kullanılarak enerji iletim, kontrol ve yönetim sistemlerinde siber güvenlik analizi

Enerjinin iletimi, denetimi ve yönetiminin yapıldığı SCADA benzeri sistemlerin internet ağına bağlı olarak çalışmaları ve ağ üzerinden güvenli bir şekilde veri iletmeleri beklenmektedir. Enerji denetim ve yönetim sistemlerinde, sisteme yapılacak siber saldırılar sonucu verilerde oluşabilecek hataların sınıflandırılması ile sistemin korunmasını sağlayabilecek akıllı sistemlerin geliştirilmesi mümkündür. Fakat büyük çaplı sistemler için geliştirilecek akıllı sınıflandırma algoritmalarında en büyük problem öznitelik uzayının oldukça büyük olmasıdır. Böyle sistemler için doğru şekilde öznitelik azaltma önemlidir. Bu çalışmada birbirine ardışık bağlı öznitelik seçim algoritmalarının hem zaman hem sınıflandırma başarısına etkilerinin incelenmesi amaçlanmıştır. Böylece her bir öznitelik seçimi sonrası elde edilen öznitelik matrisleri ile sistem performansının iyileşip iyileşmediği incelenecektir. Geliştirilen algoritma için 128 farklı iletim hattı ölçüm parametresinin öznitelik uzayından oluşan açık kaynaklı bir veri seti kullanılmıştır. Çalışmada izlenen metodoloji temel olarak dört ana adımdan oluşmaktadır. Çalışmada her adımda sınıflandırıcı olarak 5'li komite yapısına sahip, oy çokluğu ile karar veren, sabit parametreli (katman sayısı, nöron sayısı, öğrenme oranı ve momentum katsayısı) çok katmanlı algılayıcı (MLP) tercih edilmiş ve 10 katlamalı çapraz doğrulama yöntemi uygulanmıştır. İlk adım olarak tüm veri seti doğrudan MLP ağları ile sınıflandırılmış, başarı ve sınıflandırma eğitim süreleri kaydedilmiştir. İkinci adımda ilk öznitelik seçim yöntemi olarak ANOVA analizi kullanılmış ve p-değeri 0,05'den büyük olan öznitelikler elenmiştir. İlk öznitelik seçimi sonrasında elde edilen öznitelik matrisi aynı özelliklere sahip MLP ağı ile sınıflandırılmış, başarı ve eğitim süresi kaydedilmiştir. Üçüncü adımda ise özniteliklerin arasındaki korelasyona bakılmıştır. En düşük p-değerine sahip öznitelikten başlayarak korelasyon katsayısı |r|<0,7 den küçük olan öznitelikler bu yöntemle seçilerek sınıflandırma algoritmasına sokulmuş ve başarı ile süre değerleri kaydedilmiştir. Son öznitelik seçim yöntemi olarak ise ReliefF algoritması kullanılarak öznitelikler kendi aralarındaki ilişkiye bağlı olarak ağırlıklandırılarak sıralanmıştır. Elde edilen sıralanmış özniteliklerden ise maksimum ve minimum değere sahip özniteliklerin ortalaması alınarak, bu değerden daha yüksek ağırlık değerine sahip öznitelikler sınıflandırma işlemine sokulmuştur. Elde edilen sonuçlar incelendiğinde tüm veri seti için, MLP ağının aşırı öğrenme problemi ile karşılaştığı ve sınıflardan ikisini hiçbir şekilde sınıflandıramadığı görülmektedir. Sınıflandırma performansı %21 civarında olurken, yaklaşık eğitim süresinin 63,14 saniye civarında olduğu gözlemlenmiştir. İlk öznitelik seçim işlemi sonrası 128'den 82'ye inen öznitelik sayısı ile elde edilen sınıflandırma başarısı ise %89,11 civarında olurken, eğitim süresi 205,82 saniye civarında sürmektedir. Korelasyon katsayılarına bağlı olarak gerçekleştirilen ikinci öznitelik seçme işlemi sonrasında ise 24 öznitelik sınıflandırma işlemi için uygun değerlere sahip olmuştur ve bu öznitelikler ile %85,32'lik bir sınıflandırma başarısı elde edilirken işlem süreci 17,69 saniye sürmüştür. Son öznitelik seçme işlemi sonrasında ise 6'ya düşen öznitelik sayısı ile 7,4 saniye süren sınıflandırma işlemi sonrasında %84,49'luk bir sınıflandırma başarısı elde edilmiştir.

Sezgin Ertuğrul

İstanbul Arel University · Lisansüstü Eğitim Enstitüsü

Gradient boosting algorithmMachine learningIntrusion detection system (IDS)+1

A robust gradient boosting model based on smote and near miss methods for intrusion detection in imbalanced data sets

Novel technologies cause many security vulnerabilities and zero-day attack risks. Intrusion Detection Systems (IDS) are developed to protect computer networks from threats and attacks. Many challenging problems need to be solved in existing methods. The class imbalance problem is one of the most difficult problems of IDS, and it reduces the detection rate performance of the classifiers. The highest IDS detection rate in the literature is 96.54%. This thesis proposes a new model called ROGONG-IDS (Robust Gradient Boosting) based on Gradient Boosting. ROGONG- IDS model uses Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) and Near Miss methods to handle class imbalance. Three different gradient boosting-based classification algorithms (GBM, LightGBM, XGBoost) were compared. The performance of the proposed model on multiclass classification has been verified in the UNSW-NB15 dataset. It reached the highest attack detection rate and 𝐹1 score in the literature with a 97.30% detection rate and 97.65% 𝐹1 score. ROGONG-IDS provides a robust, efficient solution for IDS built on datasets with the imbalanced class distribution. It outperforms state-of-the-art and traditional intrusion detection methods.

Ahmet Okan Arık

Feyziye Schools Foundation Işık University · Institute of Graduate Studies

Lise öğrencileriOkul bağlılığıOkul terki+7

Lise öğrencilerinin siber zorbalık ve siber mağduriyet yaşantılarının okula bağlılık ile ilişkisinin belirlenmesi

Bu araştırmanın amacı lise düzeyinde eğitim gören öğrencilerin siber zorbalık ve siber mağduriyet yaşantılarını ve bu yaşantılarla öğrencilerin okula bağlılığı arasındaki ilişkiyi çeşitli değişkenler açısından incelemektir. Araştırmanın evrenini, Gaziantep ili Şahinbey ilçesinde 2021-2022 eğitim öğretim yılında devlet okullarında öğrenim gören 9., 10., 11. ve 12. sınıf öğrencileri oluşturmaktadır. Toplamda 772 öğrenciden oluşan araştırma nedensel karşılaştırma da içeren ilişkisel bir çalışmadır. Araştırmada araştırmacı tarafından hazırlanan "Kişisel Bilgi Formu" ile birlikte "Siber Mağduriyet Ve Siber Zorbalık Ölçeği" ve "Okula Bağlılık Ölçeği" kullanılmıştır. Verilerin çözümlenmesinde Bağımsız Gruplar T Testi, tek yönlü ANOVA, Mann Whitney U, Kruskal Wallis H Testi ve Spearman-rho analizleri kullanılmıştır. Araştırmada kız ve erkek öğrencilerin arasında siber zorbalık-mağduriyet yaşantıları ve okula bağlılık açısından anlamlı farka rastlanılmamıştır. 10. sınıf öğrencilerinin diğer sınıf düzeylerine göre daha fazla zorbalık yaşantılarının olduğu ve sınıf düzeyi arttıkça öğrencilerin okula bağlılıklarının arttığı tespit edilmiştir. Anne-baba eğitim düzeyi ile öğrencilerin siber zorbalık ve siber mağduriyet yaşantıları arasında ilişki tespit edilmemiştir. Anne eğitim düzeyi lise olan öğrencilerde okula bağlılık puanlarının en yüksek, anne eğitim düzeyi lisans olan öğrencilerde ise okula bağlılık puanlarının en düşük olduğu bulunmuştur. Baba eğitim düzeyi ile öğrencilerin okula bağlılıkları arasında ilişki tespit edilmemiştir. Ailenin ortalama gelir düzeyinin öğrencilerin siber zorbalık ve siber mağduriyet yaşantılarını yordamadığı, aile ortalama geliri asgari ücret düzeyinde olan öğrencilerin okula bağlılıkları en fazla iken aile geliri asgari ücret üzerinde olan öğrencilerde okula bağlılık en düşük düzeyde tespit edilmiştir. Okul türü ile siber mağduriyet yaşantıları arasında anlamlı bir fark yoktur. Anadolu Meslek Lisesi ve Sosyal Bilimler Lisesi öğrencilerinin siber zorbalık yaşantılarının diğer okul türlerinde eğitim gören öğrencilere göre daha fazla olduğu bulunmuştur. Anadolu İmam Hatip Lisesi öğrencilerinin Anadolu Lisesi ve Fen Lisesinde eğitim gören öğrencilere göre okula bağlılıklarının daha az olduğu tespit edilmiştir. İnternette geçirilen süre ile öğrencilerin siber zorbalık-mağduriyet yaşantıları ve akademik başarıları arasında anlamlı bir farka rastlanmamıştır. Fakat okula bağlılık düzeyi en düşük olan öğrencilerin not ortalaması en düşük olan öğrenciler olduğu tespit edilmiştir. Öğrencilerin yaşı ile siber zorbalık-mağduriyet yaşantıları ve okula bağlılık arasında anlamlı fark yoktur. Siber zorbalık ve siber mağduriyet arasında doğru yönde bir ilişki siber zorbalık ve siber mağduriyet yaşantıları ile okula bağlılık arasında ters yönde bir ilişki tespit edilmiştir.

Ali Akpınar

Harran University · Institute of Graduate Studies in Social Sciences

ChatbotRobotik süreç otomasyonuSiber güvenlik+2

UiPath ile ChatGPT'nin security operation center(SOC) analiz işlemlerinde kullanımı

Güvenlik Operasyonları Merkezi (SOC) günümüzde yaşanan siber tehditlere karşı kurumları korumak için kritik öneme sahiptir. Güvenlik Operasyonları Merkezi analistleri saldırıları tespit etmek, bildirmek ve önlemek için çeşitli teknoloji ürünleri kullanmaktadır. Bu süreçte karşılaşılan eylem nesnelerini araştırmak için geçen süreyi kısaltmak ve rutin hale gelmiş manuel işlemleri azaltmak önemli bir gereklilik olmuştur. SOC Analistler çoğu zaman büyük miktarda log verisi ile uğraşmakta ve bu logları anlamlandırarak müşterilerine en kısa sürede bildirim yapmaya çalışmaktadır. İlgili çalışma ile yapay zeka desteği alınarak analiz aşamalarının otomatikleştirilmesiyle case oluşumundan bildirim süresine kadar geçen SLA süresinin azaltılması ve manuel işlemlerin azaltılması amaçlanmaktadır. Çalışma algoritması Log, ChatGPT, Bildirim olmak üzere 3 ayrı evrede tasarlanmıştır. Çalışmanın Log evresi, log içerisinde bulunan komut satırını toplamayı, ChatGPT evresi, ilgili komut satırının analizini ve Bildirim evresi, ilgili analiz sonucunun analiste bildirim aşamasını belirtmektedir. İlgili otomasyon Sysmon loglarını filtreleyerek "Process Create" logu içerisinde bulunan Process.CommandLine satırını yapay zeka ürünü ChatGPT'e belirli script ile iletmektedir. ChatGPT'den alınan cevabı ise SOC Analiste bildirmektedir. Bu sayede SOC Analist'in iş yükü azaltılarak, SLA süresi azaltılmaktadır. SLA süresinin azalması ile güvenlik olaylarına daha hızlı müdahale etme olanağı tanınmaktır. Tasarım esnasında karşılaşılan hataların detaylarına çalışma da detaylı yer verilmektedir. Çalışma karşılaşılan hataların sebepleri ve çözümlerine ilişkin öneriler içermektedir.

Barış Özdemir

Haliç University · Institute of Graduate Studies

Siber güvenlikİç güvenlik

Ağ davranış modeli ile kurum içi saldırıların belirlenmesi

Günümüzde yetkili kişiler tarafından yapılan saldırıların ya da yetkili kişilerin özensizliği sonucunda oluşan güvenlik açıklıklarının, dışarıdan yapılan saldırılara göre daha çok zarara neden olduğu görülmektedir. Kurumlar kendileri için değerli olan varlıkları korumak adına veri sızıntısı önleme, şifreleme, kimlik ve erişim kontrolü gibi yaygın güvenlik çözümlerini kullanmaktadır. Ancak gelişmiş sürekli tehditlerin (APT), geleneksel güvenlik çözümlerini atlatan saldırıların ve iç sistemler ile uyumlu çalışan bilinmeyen kötü amaçlı yazılımların artması güvenlik çözümlerinin ve ortamlarının değişmesine neden olmaktadır. Bu kapsamda içeriden gelen tehditlerin ve saldırıların daha iyi belirlenebilmesi için eylem tutanağı (log) yönetimi ve saldırı belirleme ve önleme sistemleri (IDS / IPS) kullanılmaktadır. Bu çalışma saldırı belirleme sistemlerine yoğunlaşarak iç tehditlerin ve saldırıların belirlenmesine yönelik yapılan araştırma ve geliştirmeyi içermektedir. Geleneksel saldırı belirleme sistemleri, imza temelli ya da olağan dışı durum temelli yaklaşımlar kullanılarak tasarlanmaktadır. İmza temelli sistemler, incelenen veriler içerisinde tanımlanmış kalıpları ya da imzaları bulmaya çalışmaktadır. Bu amaçla bilinen saldırılara karşılık gelen kalıplar için bir veri tabanı oluşturulmaktadır. Bu sistemlerde, belirlenmiş ve bilinen saldırıların belirlenme oranı çok yüksek olmasına karşın yeni ve bilinmeyen saldırıların belirlenmesinde yetersiz kalmaktadır. Olağan dışı durum temelli sistemler, korunacak sistemin olağan davranışını öngörmeye çalışmakta ve belirli bir anda gözlemlediği davranış ile olağan davranış arasındaki sapmaya bakmaktadır. Bu yaklaşımda gözlemlenen sapma önceden tanımlanmış bir eşiği aştığında olağan dışı durum uyarısı üretilmektedir. Bu sistemlerin en önemli üstünlüğü daha önce görülmemiş saldırı olaylarını belirlemedeki başarısıdır. İmza temelli ve olağan dışı durum temelli saldırı belirleme yöntemlerinde ağ üzerindeki her paket incelenerek bir sonuç üretilmektedir. Paketin kaçırıldığı ya da doğru sonucun üretilmediği durumlarda ise ağ üzerindeki tehdit devam etmektedir. Bu problemin çözümü için ise ağ davranış çözümlemesi yaklaşımı kullanılmaktadır. Ağ davranış çözümlemesi yaklaşımında pasif olarak ağda meydana gelen durumlar izlenmekte ve saldırı olarak değerlendirilebilecek bilinmeyen, yeni oluşan ya da olağan dışı durumlar işaretlenmektedir. Bu yaklaşımın diğer saldırı belirleme yöntemlerinden farkı ağda gördüğü her paket için değil, paketlerin bir araya getirilmesiyle oluşturulan veri akışına bakarak bir sonuç üretmesidir. Ayrıca bu yaklaşım daha çok iç ağlara odaklanmaktadır. Bu çalışmada içeriden oluşan tehditlerin belirlenmesi amacıyla veri akış bilgisi kullanılarak olağan dışı durumları işaretleyen Ağ Davranışlarında Olağan Dışı Durumların Belirlenmesi (Network Behaviour Anomaly Detection - NBAD) yaklaşımına odaklanılmıştır. Çalışmanın yürütülmesi için ağ trafik bilgisini içeren bir veri kümesine ihtiyaç duyulmaktadır. Bu kapsamda Wireshark ağ izleme aracı ile yedi gün boyunca ağ trafiği izlenerek oluşturulmuş UNB ISCX IDS 2012 veri kümesi kullanılmıştır. Bu veri kümesinde yer alan ağ paketleri kullanılarak veri akışı oluşturulmuştur. Oluşturulan veri akışı üzerinde olağan dışı durumların belirlenmesi için makine öğrenmesinin bir alt kümesi olan derin öğrenme algoritmaları kullanılmıştır. Derin öğrenme, insan beyninin yapısı ve işlevselliği esinlenerek oluşturulmuş yapay sinir ağlarını içermektedir. Yapay sinir ağlarının eğitilmesi için çok sayıda veriye ve yüksek işlem kapasitesine sahip bilgisayarlara ihtiyaç duyulmaktadır. Bu nedenle yapay sinir ağları eskiden geliştirilmiş bir algoritma olmasına karşın kullanımı özellikle TensorFlow kütüphanesinin geliştirilmesiyle birlikte son dönemde artmıştır. Çalışma kapsamında veri kümesinde yer alan bilgiler değerlendirilerek öğrenme algoritmasının anlayabileceği 47 adet öznitelik çıkarılmış ve bu öznitelikleri içeren veri akışı oluşturulmuştur. Bu özniteliklerin model üzerindeki etkisinin görülmesi amacıyla öznitelik seçimi yapılarak 19 özniteliği içeren azaltılmış veri kümesi oluşturulmuştur. 47 özniteliği içeren veri kümesi ve öznitelik seçimi yapılarak oluşturulmuş 19 özniteliği içeren veri kümesi ve yapay sinir ağları algoritması kullanılarak en iyi sonucu üreten modelin oluşturulması amaçlanmıştır. Bu kapsamda algoritmaya ait katman ve nöron sayıları değiştirilerek üretilen sonuçlar karşılaştırılmış ve en iyi sonucun 47 özniteliğe sahip veri kümesi kullanılarak 3 gizli katmanlı ve 100-400-200 düğüm değerleri ile %98.44 oranında doğruluk sonucunun üretildiği görülmüştür.

Ayşe Gül

İstanbul Technical University · Bilişim Enstitüsü

2018

Deep learningNatural language processingPhishing+2

An attention based deep neural network architecture for identification of phishing URLS through character level n-gram embeddings

Despite the various technological advancements that have been made in the fight against phishing attacks, the problem still remains one of the most common threats in the cybersecurity domain. Due to the increasing number of communication channels and the rise of social media, the need for effective and rapid phishing detection has become more prevalent. In this thesis, we focused on developing an end-to-end deep learning model named Grambeddings that can recognize malicious websites from URL information while introducing the following novelties into the literature; (1) constructing and employing n-gram embeddings seamlessly without requiring any preliminary learning stage, (2) eliminating the necessity of language-knowledge by representing terms from n-grams instead of words or sub-words, (3) providing fast, intelligent and efficient n-gram/feature selection procedure. Besides, we also published an exclusive large-scale novel dataset that contains 800.000 real-world half of which were legitimate and half were phish. Grambeddings presents an adjustable and automated n-gram extraction and selection mechanism along with a new deep architecture that enables to merging of four different n-gram level features from its corresponding channel while each channel obtains required deep features through cascading CNN, LSTM, and attention layers. In this way, the model becomes able to capture the multiple discriminative character sequence patterns without requiring any hand-crafted operation. As a result, the proposed approach contributes the following features to the phishing detection domain: (1) real-time inference and protection while providing excellent performance, (2) language-agnostic corpus and embedding construction, and (3) eliminating the necessity of hand-crafted features, or the need of using any third-party service. In addition, we conducted a series of comparative experiments in both dataset-wise and method-wise manner. We verified the superiority of our model in all tests since it outperforms the other models in the literature by achieving 98.27\% accuracy. Lastly, we also analyzed the Grambeddings' robustness against adversarial attacks and examined in-depth the characteristics of the model both in the pre-trained and re-trained conditions in terms of seeing any adversarial sample before during the training phase. Our codebase is shared with the community to be used for benchmarking purposes in the future.

Fırat Coşkun Dalgıç

Hacettepe University · Fen Bilimleri Enstitüsü

İstanbul University-Cerrahpaşa · Lisansüstü Eğitim Enstitüsü

Operasyonel teknolojiler için güvenli mimari tasarımı

Operasyonel teknolojiler fiziksel çevre ile etkileşime giren veya etkileşime giren diğer cihazları yöneten alt sistemlerden ve cihazlardan oluşmaktadır. PURDUE mimarisi, bilgi teknolojisi (BT) ve operasyonel teknolojiyi (OT) entegre ederek, bu iki farklı teknolojinin güvenli ve uyumlu bir şekilde çalışmasını sağlayan kapsamlı bir mimari yapıdır. Operasyonel teknolojilerde sıklıkla tercih edilen PURDUE mimarisi, segmentasyon, erişim listeleri, güvenlik cihazları vb. gibi bilgi teknolojilerinde kullanılan birçok geleneksel güvenlik prosedürünü barındırmaktadır. Fakat PURDUE mimarisinde operasyonda meydana aksaklıklar ve fiziksel anomali ile sonuçlanan siber saldırılara yönelik bir güvenlik prosedürü bulunmamaktadır. PURDUE mimarisinde geleneksel siber güvenlik prosedürlerine ek olarak fiziksel anomalileri tespit edebilen EA-GAT modelinin eklenmesi, güvenlik seviyesini üst düzeye çıkaran yenilikçi bir mimari oluşturmaktadır. EA-GAT modeli, operasyonel teknolojilerde meydana gelen olayları dinamik bir graf oluşturma yaklaşımıyla modelleyerek sistemdeki anomali durumlarını tespit eden bir yaklaşımdır. EA-GAT, veri odaklı ve tasarım merkezli yaklaşımları bir araya getirerek sistemdeki olayları modelleyebilen hafızalı bir mimari kullanmaktadır. Olay tespit ve modelleme modülleri fiziksel olayları tespit ederek olaya ait bir graf modeli oluşturmaktadır. Oluşturulan graf modelleri kullanılarak graf dikkat ağı eğitilmektedir. Bu sayede, sistem ile ilgili tasarım bilgisine ihtiyaç duymadan sistemin ilişkisel durumu öğrenilmektedir. Ayrıca saldırı zamanına ait olduğu tespit edilen grafın incelenmesi ile saldırı hedefi olan bileşen ve etkilenen diğer bileşenler tespit edilebilmektedir. EA-GAT yöntemi SWaT, WADI ve MSL veri setleri ile test edilerek sırasıyla %97.40, %66.20 ve %92.85 F1 skorlarını elde ederek, literatürdeki mevcut çalışmalardan öne çıkmaktadır.

Siber güvenlik

Mehmet Yavuz Yağcı

Ağ güvenliğiBilgi ve iletişim teknolojileriHaberleşmenin gizliliğini ihlal+4

Spor bilimleri fakültesinde öğrenim gören öğrencilerin bilgi ve iletişim güvenliği farkındalığının değerlendirilmesi

Bu araştırmanın amacı, Spor Bilimleri Fakültesi öğrencilerinin bilgi ve iletişim güvenliği farkındalık düzeylerini belirlemek ve bu farkındalık düzeylerinin çeşitli demografik ve dijital değişkenlere göre farklılık gösterip göstermediğini incelemektir. Araştırma, nicel araştırma yöntemlerinden tarama modeli ile düzenlenmiştir. Çalışmanın evrenini İstanbul Üniversitesi- Cerrahpaşa Spor Bilimleri Fakültesi öğrencileri oluşturmuştur. Örneklem, basit tesadüfi örnekleme yöntemi ile seçilmiş 231 öğrenciden oluşmaktadır. Veri toplama aracı olarak Can Güldüren tarafından geliştirilen "Bilgi ve İletişim Güvenliği Farkındalık Ölçeği" kullanılmıştır. Ölçek toplam 34 maddeden oluşmaktadır. Ölçeğin genel güvenirlik katsayısı (Cronbach's Alpha) 0,89 olarak bulunmuştur. Elde edilen veriler SPSS 25.0 programı ile analiz edilmiş, tanımlayıcı istatistikler, bağımsız örneklem t-testi, tek yönlü varyans analizi (ANOVA) ve normallik testleri uygulanmıştır. Araştırma bulgularına göre, öğrencilerin genel farkındalık düzeyleri orta-yüksek düzeyde bulunmuştur. Bilgisayar ve internet kullanım süresi, bilgi güvenliği dersi alma ve bilgisayar eğitimi gibi değişkenlerde anlamlı farklılıklar tespit edilmiştir (p<0.05). Buna karşılık cinsiyet, yaş ve öğrenim görülen bölüm gibi değişkenlerde anlamlı bir fark bulunmamıştır. Sonuç olarak, dijital deneyim ve bilgi güvenliği eğitimi gibi etmenlerin öğrencilerin siber güvenlik farkındalıklarını olumlu yönde etkilediği belirlenmiştir. Bu çalışma, üniversite öğrencilerinin dijital ortamlarda karşı karşıya kaldığı güvenlik tehditleri konusunda ne düzeyde bilinçli olduklarını ortaya koyması açısından önem taşımaktadır. Araştırma sonuçları, bilgi güvenliği konusunda teorik bilgiye sahip olmanın yanı sıra, pratik deneyimlerin ve eğitim süreçlerinin de farkındalık üzerinde etkili olduğunu göstermektedir. Bu bağlamda, üniversitelerde bilgi ve iletişim güvenliğine yönelik derslerin yaygınlaştırılması, öğrencilerin dijital ortamlarda daha bilinçli ve güvenli hareket etmelerine katkı sağlayacaktır. Anahtar Kelimeler: Bilgi, İletişim, Bilgi ve İletişim Güvenliği

Eren Tek

İstanbul University-Cerrahpaşa · Institute of Graduate Studies

2025

GüvenlikleştirmeKriz yönetimiSiber güvenlik+2

Siber güvenlik ve Türkiye: Örgütsel yapı, uygulamalar ve gelecek

Bu tezin ana amacı ülkemizdeki siber güvenlik uygulamaları ve örgütsel yapısının gelecekteki olası ulusal, bölgesel ya da küresel siber güvenlik krizlerinin yönetimi çerçevesinde analizinin gerçekleştirilmesidir. Bu amaca ulaşmak için tez çalışması beş ana bölümden oluşturulmuştur. Birinci bölümde araştırmanın amacı, konusu ve kapsamı, ikinci bölümde araştırmada kullanılan metod ve araştırma verilerinin nasıl analiz edildiği açıklanmıştır. Araştırmanın üçüncü bölümümde araştırmada yer alan temel kavramlar ve kuramsal çerçeve ortaya konmuştur. Araştırmanın dördüncü bölümünde tarihsel süreç içerisinde siber güvenlik kavramının nasıl genişlediği ve günümüzdeki durumu analiz edilmiştir. Araştırma bulgularının açıklandığı beşinci bölümde siber güvenlik krizleri ve Türkiye konusu tartışılmıştır. Araştırmamız, araştırma sonuçlarının ve geleceğe ilişkin değerlendirmelerin yer aldığı sonuç ve değerlendirme kısmı ile tamamlanmıştır. Bu tez çalışması ile şu sonuçlara ulaşılmıştır; ülkemizde siber güvenliğe olan yaklaşımın ülkemizin genel güvenlik algısından etkilendiği, ülkemizdeki siber güvenlik uygulamaları ve örgütsel yapısının siber olay yönetimi seviyesinde gelişme gösterdiği, ancak kapsamlı güvenlik krizlerinin çözümüne yönelik gerekli olgunluk seviyesinde olmadığı tespit edilmiştir. Araştırma bulguları neticesinde gelecekteki siber güvenlik uygulamaları içerisinde; insan gücünün yetiştirilmesi, siber uzayın yeni durumuna uygun gerekli hukuki düzenlemelerin gerçekleştirilmesi konularına daha fazla yer verilmesinin, gelecekteki olası siber tehdit ve risklere karşı olan dayanıklılık seviyesinin artırılmasını sağlayacağı değerlendirilmiştir. Ülkemizdeki siber güvenlik örgütsel yapılanmasının yönetiminin; gerekli hukuki yaptırım gücüne sahip, bağımsız denetim fonksiyonu ile donatılmış bir siber güvenlik otoritesi tarafından gerçekleştirilmesi sonucuna ulaşılmıştır.

İbrahim Akdağ

Hacettepe University · Institute of Graduate Studies in Social Sciences

2021

AkademisyenlerBilgi güvenliğiFarkındalık+4

Hemşire akademisyenlerin bilgi güvenliği farkındalık düzeylerinin ve etkileyen faktörlerin belirlenmesi

Hemşire Akademisyenlerin Bilgi Güvenliği Farkındalık Düzeylerinin ve Etkileyen Faktörlerin Belirlenmesi Amaç: Hemşire akademisyenlerin bilgi güvenliği farkındalık düzeylerinin ve etkileyen faktörlerin belirlenmesi amaçlandı. Yöntem: Ege Bölgesinde yer alan Hemşirelik Fakültesi, Sağlık Bilimleri Fakültesi ve Sağlık Yüksekokullarında 2018-2019 öğretim yılında görev yapan hemşire akademisyenler ile yürütüldü. Evren ve örneklemini çalışmaya katılmayı kabul eden akademisyenlerin oluşturduğu kesitsel tarama modeli kullanıldı. Veriler, "Tanıtıcı Bilgi Formu" ve "Bilgi Güvenliği Farkındalık Düzeyi Belirleme Ölçeği" kullanılarak toplandı. Araştırma verilerinin değerlendirilmesinde, sayı ve yüzde dağılımı, varyans analizi, Kruskal Wallis, Mann Whitney U ve t testi kullanıldı. Bulgular: Hemşire akademisyenlerin büyük çoğunluğunu 23-30 yaş grubunda olanlar (%39,6), kadınlar (%92,5), evliler (%64,2) ve geliri orta düzeyde olanlar (%81,3) oluşturmaktadır. Hemşire akademisyenlerin %62,7si 11-20 yıldır bilgisayar ve internet kullanmaktadır. %64,9'u bilgisayar eğitimi almış olup bu eğitimi lisans eğitimleri sırasında aldıklarını belirtmişlerdir (%31,3). Hemşire akademisyenlerin bilgi güvenliği farkındalık düzeyleri ile yaş, cinsiyet, medeni durum, gelir durumu ve mesleki deneyimleri arasında istatistiksel anlamda bir fark bulunmamıştır. Bilgi güvenliği farkındalık düzeyleri ile bilgisayar ve internet kullanma yılları arasında anlamlı bir fark bulunmuş ve bu farkın 20 yıl üstü bilgisayar ve internet kullanma yılına sahip olanlar lehine olduğu belirlenmiştir. Bilgi güvenliği ile ilgili bilgi düzeylerinin iyi düzeyde olduğunu düşünen akademisyenlerin bilgi güvenliği farkındalıklarının daha yüksek olduğu görülmüştür. Sonuç: Hemşire akademisyenlerin bilgi güvenliği farkındalık düzeylerinin "saldırı ve tehditler alt boyutu" dışında "kişisel verilerin korunması alt boyutu"nda ve ölçek toplamında ortalama değerlerinin orijinal ölçek ortalama değerlerinden daha yüksek olduğu saptanmıştır. Anahtar Kelimeler; Hemşire akademisyen; bilgi güvenliği; bilgi güvenliği farkındalığı.

Zeynep Aslan

Ege University · Sağlık Bilimleri Enstitüsü

2019

SecurityCyber securityInternet+1

Türkiye'de internet'in yönetimi: Bir iktidar stratejisi olarak siber güvenlik

This study investigates expansion of the field of cyber security in relation to governing of the Internet in Turkey within the last decade. It argues that security rationality is becoming the dominant diagram in evaluating problems and solutions associated with the Internet. It shows that cyber security is instrumental in expansion of forms of power associated with security objective through a discourse of risk and danger, institutional restructuring, law making, and most importantly, technical practices. Technical practices, for they have a indirect relation with the infrastructure of internet communications, represents a reflexive quality, which makes cyber security field element of a distinct strategy of power, in the intersection of government, technology and security.

Deniz Zerin

Boğaziçi University · Institute of Graduate Studies in Social Sciences

2016

Bağımsız denetimSiber güvenlik

Bilgi sistemleri risk yönetimi ve bağımsız denetim açısından işletmelerde siber güvenlik risklerinin değerlendirilmesi: Bağımsız denetim kuruluşları üzerine bir araştırma

İşletmelerin bilgi sistemlerine bağımlılık düzeyi son yıllarda çok hızlı şekilde artmış, bu durum işletmelere birtakım avantajların yanında siber güvenlik riskleri gibi dezavantajları da beraberinde getirmiştir. Bağımsız denetim firmaları tarafından ortaya konulan denetim raporlarında işletmelerin maruz kaldığı siber güvenlik risklerine de bir atıf yapılması, raporlarda ilgili risklerden bahsetmesi son zamanlarda tartışılan önemli konulardandır. Siber güvenlik risklerinin denetimi; küçük, büyük fark etmeksizin bütün denetim firmalarının dikkat etmesi gereken önemli bir konu olmuştur. Ancak farklı büyüklükteki firmalarda çalışan bağımsız denetçilerin, siber güvenlik risklerinin denetimine ilişkin faaliyetlerinin aynı yeterlilikte olup olmadığı henüz bilinmemektedir. Bu bağlamda çalışmanın amacı; siber güvenlik risklerinin denetimine yönelik faaliyetlerin etkinliği, belirlenen alt boyutlar açısından, farklı büyüklükteki denetim firmalarında çalışan bağımsız denetçiler arasında fark olup olmadığının saptanmasıdır. Bu amaç doğrultusunda "siber güvenlik risklerinin denetimi, bağımsız denetim firmalarının büyüklüğüne göre farklılık göstermekte midir?" şeklinde araştırma sorusu belirlenmiştir. Bu doğrultuda, Mayıs 2023 itibariyle Kamu Gözetimi Kurumu'na bağlı 384 adet faal denetim firmasındaki çalışanlar araştırma evreni olarak kabul edilmiş ve bağımsız denetim firmaları büyüklüklerine göre gruplandırmaya tabi tutularak "dört büyükler ve diğerleri" olmak üzere iki gruba ayrılmıştır. Buna göre PwC, KPMG, Deloitte ve Ernst&Young firmalarından "dört büyükler" olarak bahsedilmiş, geriye kalan 380 firma için "diğerleri" ifadesi kullanılmıştır. Çalışmada nicel araştırma yöntemlerinden faydalanılmış, veriler anket tekniği kullanılarak toplanmıştır. Örneklem hesaplanmasında her iki grupta da en az 28 bağımsız denetçinin yer alması gerektiği bulunmuştur. Olası kayıplar göz önünde bulundurularak her grup için minimum n=30 sayısına ulaşılması hedeflenerek araştırma başlatılmıştır. Dört büyükler için n=33 ve diğerleri için n=72 katılımcı sayısına ulaşıldığında, güç analizi yapılarak araştırmanın istatistiksel gücü %99,9 olarak tespit edildiğinde veri toplama aşaması sonlandırılmıştır. Araştırmadan elde edilen bulgulara göre; siber güvenlik risklerinin denetimine bağımsız denetim kuruluşlarının kurumsal yaklaşımı açısından, bilgi sistemleri denetimine ilişkin çevresel ve fiziksel güvenlik denetimi açısından ve araştırmaya konu olan diğer alt boyutlar açısından dört büyük firmada çalışan bağımsız denetçiler ile diğer firmalarda çalışan bağımsız denetçiler arasında anlamlı farklılık olduğu ortaya konulmuştur (p<0,001). Bu araştırma, bağımsız denetim kuruluşları çalışanlarının üzerine yapılan ve bu kuruluşların büyüklüklerine göre siber güvenlik risklerinin denetimine yaklaşımları arasındaki farklılıkları ortaya koyan bir araştırma olması sebebiyle bundan sonraki yapılacak çalışmalara önemli katkı sağlayacağı düşünülmektedir.

Serkan Akın

Nevşehir Hacı Bektaş Veli University · Sosyal Bilimler Enstitüsü

Bilgi güvenliğiHastanelerISO 27001+4

ISO/IEC 27001 kapsamında bilgi güvenliği yönetim farkındalığının değerlendirilmesi: Ankara ili sağlık kurumları bilgi işlem birimi çalışanları örneği

Sağlık kurumları hastaların kişisel bilgilerinin yanı sıra tıbbi ve idari verilerin yoğun bir şekilde kullanıldığı ve bu bilgilerin tanımlaması, değerlendirilmesi, uygulanması, saklanması ve veri paylaşılmasına olanak sağlayan bilgi ve iletişim teknolojilerin yoğun ve etkin kullanıldığı bir sektör olarak yer almaktadır. Sağlık sektörü diğer sektörlere göre elde edilen verilerin önemi gereği daha büyük siber risklerle karşı karşıya kalmakta, karşılaşılabilecek veri ihlallerin kontrolü için de bilgi güvenliği politikalarının uygulanlması zorunlu bir süreç haline gelmektedir. Bilgi güvenliği yalnızca sağlık tesislerinin bilgi sistemlerinin güvenliğini ile ilgili olmadığı, bilgi güvenliği sürecinde insan faktörü, cihazların durumu, personel çeşitliliği, erişim yetkisi, mahremiyet, maliyet, etik, eğitim ve görev düzeyi ile ilgili birçok faktörün etki ettiği karmaşık bir süreç olarak karşımıza çıkmaktadır.Bu araştırmanın amacı, sağlık tesislerin bilgi işlem altyapısı anlamında her türlü operasyonel faaliyetlerin süreçlerinden sorumlu bilgi işlem personelinin Sağlık Bakanlığı Bilgi Güvenliği Politikaları Yönergesi kapsamındaki uygulamaların; ISO/IEC 27001 Bilgi Teknolojisi - Güvenlik Teknikleri - Bilgi Güvenliği Yönetim Sistemleri - Gereksinimler dokümanı EK-A' da yer alan Referans Kontrol Amaçları ve Kontroller paralelinde (Kılıç 2019) tarafından hazırlanan ankete göre kavramsal farkındalık düzeyleri ile cinsiyete, deneyime, eğitim düzeyine, unvana, çalıştığı birime, çalıştığı kurumun türüne ve çalıştığı kurumun kapasitesine göre bilgi güvenliği yönetim farkındalığı arasındaki ilişkiyi ortaya koymaktır. Ankara İl Sağlık Müdürlüğü ve bağlı tüm sağlık tesislerinde (Merkez Müdürlük, Hastaneler, İlçe Hastaneleri, İlçe Sağlık Müdürlükleri, Entegre Hastaneler) bilgi işlem biriminde çalışan yönetici, mühendis, tekniker ve diğer kamu personeli çalışanlar ile hizmet alım yöntemi ile sağlık tesislerinde istihdam edilen bilgi işlem personelinden gönüllü olarak katılan 268 sağlık çalışanın veri toplama aracına verdiği cevaplar üzerinden çalışmanın amacına yönelik veriler elde edilmiş olup kayıp ve uç değerlere ilişkin ön analizi sonucunda 260 çalışana ait anket verileri SPSS 21 istatistik programı ile incelenmiştir. Çalışmada tanımlayıcı istatistikler ile birlikte bölüm puanları normal dağılmadığı için Mann_Whitney U testi ve grup ortalamalarının karşılaştırılmasında parametrik olmayan yöntemlerden Kruskall-Wallis H testi kullanılmıştır. Her bir araştırma problemi için alt amaç soru gruplarına ait Cronbach Alfa değerleri incelendiğinde sonuçların 0,88 ile 0,98 arasında olduğu görülmüş ve analizlerde kullanılan ölçeklerin güvenilir oldukları gözlenmiştir. Ankete katılan 260 sağlık çalışanın %66,2'si 2.ve 3.basamak sağlık tesisinde çalışmaktadır. Katılımcıların %35'i lisans eğitime sahip olup, %37,7'si 34-41 yaş grubunda olup %72,7'si erkek, ve %80,00'i evlidir. Katılımcıların %25'i 6-10 yıl hizmet süresine sahiptir. Katılımcılardan 163 kişi %62,7'si kamu alımları ile yerleşen tekniker, teknisyen veya hizmet alım yöntemi ile çalışan bilgi işlem/HBYS personelini ve personelin %66,2'sı bilgi işlem biriminde doğrudan çalışırken, %17,3'ü sağlık tesislerinde yönetici unvanında çalışmaktadır. Sağlık çalışanlarının bilgi güvenliği yönetim farkındalığını değerlendirme formunda yer alan her soruya verdikleri evet, kısmen ve hayır cevaplarına karşılık olarak bölümlere verdikleri cevapların en az %95,77'si evet yanıtı verdiği, çalışanların; eğitim durumu, unvan, çalıştığı kurum türü, çalıştığı kurum kapasitesi ile bilgi güvenliği yönetimi politikaları kavramsal farkındalık düzeyi arasında anlamlı ve pozitif yönlü bir ilişki olduğu tespit edilmiştir.

Hadis Soysal

Necmettin Erbakan University · Institute of Health Sciences

Agent based modelingComputer aided simulationOperational governance+4

Agent based modeling of third-party enterprise cybersecurity

This thesis explores the use of Agent-Based Models (ABMs) to simulate cybersecurity risks within third-party relationships, an increasingly critical area in modern enterprise environments. As businesses rely more on external vendors for essential functions, their cybersecurity exposure grows, often introducing complex and unpredictable risks. The study first provides a comprehensive review of Third-Party Cyber Risk Management (TPCRM), identifying key challenges organizations face in mitigating cybersecurity threats originating from third parties. These challenges include high complexity, lack of visibility and control, and resource constraints. The study also identified recommendations and best practices for TPCRM programs including conducting due diligence, continuous monitoring, and having strong contracts. Using the findings from this review, the thesis develops an ABM to simulate real-world scenarios involving third-party cyber risks. The model, designed in the NetLogo platform, is created using the challenges and best practices identified in the literature. By representing third-party companies, cyber attackers, and the primary organization as agents, the model explores how these entities interact and how effective risk management strategies can prevent breaches or minimize their impact. The study highlights how organizations can balance prevention and recovery costs in TPCRM. The results provide practical insights into optimizing cybersecurity measures for enterprises of varying sizes and complexities, offering a tool to enhance resilience against growing cyber threats.

Muhammed Yusuf Akçakaya

Boğaziçi University · Sosyal Bilimler Enstitüsü

AlgorithmsInformation securityCyber security+1

It security incident response on DDOS attack using machine learning

This thesis aims to study Distributed Denial of Service (DDoS) attacks, a malevolent method used by attackers to prevent legitimate user access by overwhelming network resources. Specifically, these attacks often involve the attacker exploiting a multitude of client devices, infected with malware, and coordinating them to inundate the network infrastructure. In this thesis, a variety of machine learning algorithms will be utilized and investigated for their effectiveness in detecting DDoS attacks.

Alı Baker

Bahçeşehir University · Lisansüstü Eğitim Enstitüsü

AlgorithmsInformation securityCyber security+1

Digital forensics using machine learning methods

This research endeavors to construct an innovative solution for digital forensics investigations by integrating diverse machine learning methodologies into a unified framework. The proposed system aims to automate a multitude of tasks inherent to digital forensics, including the forensic analysis of digital evidence, Optical Character Recognition (OCR) for images and PDFs, metadata extraction, face recognition, and detection from videos and images.

Laıth Jehad Taha Al-aqaıly

Bahçeşehir University · Lisansüstü Eğitim Enstitüsü

Elektronik bilgi kaynaklarıSiber güvenlik

Sağlık personeli adaylarının bilgi güvenliği farkındalığı üzerine bir araştırma: Gümüşhane Üniversitesi örneği

Bu çalışmanın amacı sağlık personeli adaylarının bilgi güvenliği farkındalıklarını ortaya koymaktır. Araştırma nicel araştırma yöntemlerinden betimsel yöntem tarama çalışmasıdır. Çalışmanın literatür taraması bölümünde "Bilgi Güvenliği Farkındalık" ölçekleri incelenmiştir. Veri toplama aracı olarak Güldüren (2015)'in "Bilgi Güvenliği Farkındalık Ölçeği" kullanılmıştır. Güldüren tarafından geliştirilen ölçeğin Cronbach alfa güvenirlik katsayısı ,97 olarak hesaplanmıştır. Çalışma çerçevesinde tekrarlanan güvenirlik katsayısı ,97 olarak hesaplanmıştır. Ölçek otuz dört soru ve kişisel verilerin korunması, saldırılar ve tehditler, mahremiyet olmak üzere üç alt boyuttan oluşmaktadır. Veri toplama işlemi 357 sağlık personeli adayı ile gerçekleştirilmiştir. Adaylar cinsiyet, yaş aralığı, sınıf düzeyi, PC başında geçirilen süre, internette geçirilen süre olmak üzere çeşitli bilgiler ile ölçek sorularını cevaplamışlardır. Çalışma sonunda sağlık personeli adaylarının ölçek genelinden aldıkları ortalama puana göre orta seviyede bilgi güvenliği farkındalığına sahip oldukları gözlemlenmiştir. Katılımcılarımızdan erkek ve kadın adaylar, tüm yaş gruplarındaki adaylar ile tüm sınıf düzeyine sahip adayların arasında benzer seviyede bilgi güvenliği farkındalığının olduğu görülmüştür. Aynı zamanda internette geçirilen süre ile bilgi güvenliği farkındalık seviyelerinin arasında bir ilişki bulunmadığı ortaya koyulmuştur.

Muhammed Berk Ağaç

Avrasya University · Institute of Health Sciences

Balıkesir University · Fen Bilimleri Enstitüsü

Makine öğrenmesi ile adres çözümleme protokolü sahteciliğinin tespiti

Adres Çözümleme Protokolü (Address Resolution Protocol - ARP), ağlardaki cihazların IP adreslerini MAC adreslerine dönüştürmek için kullanılan temel bir ağ protokolüdür. Ancak, bu protokolün doğası gereği güvenlik açısından zayıf olması, kötü niyetli kişiler tarafından kolayca manipüle edilmesine ve ARP sahteciliği (ARP spoofing) gibi saldırılara yol açabilmektedir. ARP sahteciliği, ağ güvenliği açısından büyük risk teşkil eden ve hassas verilerin çalınmasına, ağ trafiğinin yönlendirilmesine ve veri bütünlüğünün bozulmasına neden olabilen kritik bir saldırıdır. Bu tezde, ARP sahteciliğinin tespitinde çeşitli makine öğrenmesi ve derin sinir ağları (Deep Neural Networks - DNN) algoritmalarının kullanımına yönelik bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Özel olarak, bu çalışmada, yakın zamanda Alani ve ark. tarafından önerilen DNN modelinin kullanıldığı ARP sondası (APR Probe) sistemi gerçeklenmiş ve bağımsız olarak elde ettiğimiz başarım sonuçları, bahsedilen çalışmada bulunan sonuçlarla karşılaştırılmıştır. Aynı çalışmada, DNN modelinin tasarımında Nesneleri̇n İnterneti̇ Ağ Saldırısı Veri̇ Seti̇ (Internet of Things Network Intrution Dataset – IoT-ID) kullanıldığı belirtilmiş olmakla birlikte, çalışmamızda bu veri setinin tamamının kullanılmadığı gözlenmiş ve tamamının kullanılması sonucunda başarım metriklerinin daha düşük olduğu bulunmuştur. Ayrıca, Karar Ağacı, Rastgele Orman, K-En Yakın Komşu ve Lojistik Regresyon gibi makine öğrenmesi yöntemleri kullanılarak performansları DNN ile karşılaştırılmıştır. Bunun bir sonucu olarak, Rastgele Orman ve Karar Ağacı algoritmaları en yüksek doğruluk (sırasıyla, %95.82, %95.94) ve keskinlik (sırasıyla, %93.24, %93.77) değerlerine ulaşarak en iyi performansı göstermiştir. DNN uygulamaları ise özellikle duyarlılık açısından %99.72 ile en yüksek sonucu vermiştir.

Siber güvenlik

Mustafa Furkan Ceylan