Derin öğrenme yöntemleri kullanarak adli bilişim incelemelerinde delil çıkarımının gerçekleştirilmesi

Günümüzde teknolojinin hızlı gelişimi, dijital ortamların günlük hayatta kullanılmasını kaçınılamaz hale getirmiştir. Bankalar, e-devlet kapısı, e-ticaret siteleri ve sosyal medya ortamlarının bilgiye çok hızlı erişim sağlanmasını mümkün kılması internet ve dijital ortamların kullanımını günlük hayatın değişmez bir parçası haline getirmiştir. Bu durum hayatı kolaylaştırmasının yanında bazı olumsuz durumların da artmasına yol açmıştır. Dijital ortamlarda işlenen dolandırıcılık, veri hırsızlığı, yasal olmayan madde satışı ve terör eylemlerinin yayılması gibi birçok suçun işlenmesi kolaylaşmış ve sayısında artış görülmüştür. Böyle durumların dijital ortamlarda engellenmesi, incelenmesi ve raporlanması adli bilişimin çalışma alanına girmektedir. Ancak, günümüzdeki mevcut adli bilişim inceleme süreçleri artan suçlara cevap veremez duruma gelmektedir. Bu çalışmada birçok alanda kullanımı yaygınlaşan ve başarılı sonuçlar elde eden derin öğrenme yöntemlerinden adli delil incelemelerinde de yararlanılması amaçlanmıştır. Bu amaçla, derin öğrenme nesne tespiti algoritmaları kullanılarak adli delil incelemelerine yardımcı bir delil ayıklama yöntemi önerilmiştir. Alınan sonuçlar, delilden çıkarılan resim verilerinin içeriklerine göre sınıflandırılması derin öğrenme kullanılarak %93 oranında daha hızlı gerçekleştirilebileceğini göstermektedir. Bunun yanında sınıflandırma sonucunda insan kaynaklı hataların da azalacağı gösterilmiştir. Önerilen yöntemin ilerleyen çalışmalarda görüntü verilerinin yanında ses, yazı ve video verilerine de uygulanarak adli delil inceleme yazılım araçlarına entegre edilmesi amaçlanmaktadır.