Derin öğrenme yöntemleri kullanarak dijital deliller üzerinde adli bilişim incelemesi

Teknolojinin gelişmesi ile elektronik cihazların depolama alanlarının boyutları üzerinde etkisi son yıllarda devasa boyutlara ulaşmış oldu. Bu durum adli bir olayda elde edilen dijital materyaller içerisinde çıkartılacak bilgi ve belgelerin doğal olarak çok fazla veri içermesi ile sonuçlanmaktadır. Bu verilerin analiz edilmesi ve işlenip rapor haline getirilmesi için uzman kişiler adli bilişim yazılımlarının yanı sıra o ana kadar var olan bilgi ve tecrübelerinden faydalanmaktadır. İnceleme sonucunda ortaya çıkartılan raporlar delilin yeterince incelenmediğini ve yazılımlar vasıtası ile sadece verilerin üst bilgileri üzerinde index araması işlemine gidildiği görülmektedir. Ayrıca yapılan işlemlerin insan yordamı ile gerçekleşmesi de ortaya çıkan raporların kabul edilebilirliği, inceleme yapan uzmanın dikkat ve bilgi derecesi ile doğru orantılı olduğu gözükmektedir. Tüm bu bahsi geçen konular düşünüldüğünde verilerin derinlemesine inceleme işleminin yapılmadığı ve veri sayısının devasa boyutta olması da bu işlemlerin imkânsız hal aldığı görülmektedir. Tez çalışmamızın konusu olarak adli bilişim delillerinden çıkan görüntü verileri üzerinde inceleme yapılması için geçmişi çok yeni olan makine öğrenmesinin bir alt dalı olarak Konvolüsyonel Sinir Ağları ile görüntü verilerinin sınıflandırması işlemi gerçekleştirilmiştir. Yapılan çalışmalarda kurulan yapay sinir ağının eğitim işlemi için 20 bin, doğrulama işlemi için ise 5 bin adet bıçak ve silah görüntüleri kullanılmıştır. Yapılan uygulama sonunda doğrulama verileri üzerinde % 93.59 değerinde başarı elde edilmiştir. Devam eden uygulamalar sonucunda yapay sinir ağlarında kullanılan hiper parametreler üzerinde değişiklikler yapılarak doğruluk oranları üzerinde karşılaştırmalar gerçekleştirilmiş ve ağın daha başarılı bir sonuç verebilmesi için öneriler sunulmuştur. Görüntü verileri haricinde dijital materyallerden elde edilecek dosyaların farklılıklarına göre yapay sinir ağlarının uygulanma alanları ile alakalı yapılacak öneriler sunularak tez çalışması sonlandırılmıştır.