Developing cyber security to reduction cyber threats represented of digital images

Bu tez, özellikle yapay zekayı (AI) kullanarak, dijital görüntülere gömülü siber tehditleri ele almak üzere tasarlanmış, son teknoloji bir Virüs Algılama Uygulamasını tanıtmaktadır. Uygulamanın özü, görüntü tanıma yetenekleriyle tanınan güçlü bir evrişimli sinir ağı (CNN) olan InceptionV3 derin öğrenme modelinin uygulanması etrafında dönmektedir. Algoritmik iş akışı, dijital görüntülerin ön işlenmesiyle başlar. Görüntüler, giriş verilerinde kalınlığı garantilemek için standartlaştırılmış 300x300 piksel biçimine yeniden boyutlandırılır. Ön işleme adımı, analiz için değişmez giriş verileri sağlayarak modelin performansını optimize etmek için çok önemlidir. Aktarım okuryazarlığı, algoritmik yaklaşımın önemli bir unsurudur. ImageNet veri kümesinde önceden eğitilen InceptionV3 modeli, bir nokta çıkarıcı görevi görür. Model, farklı bir görüntü kümesi üzerinde kapsamlı eğitimi sırasında edindiği bilgiyi kullanarak, kötü amaçlı yazılımlara, bulaşıcı hastalıklara ve truva atlarına uygulanabilir dijital görüntülerdeki karmaşık desenleri ve özellikleri ayırt edebilir. Bu bilgi aktarımı, eğitim sürecini önemli ölçüde hızlandırır ve modelin farklı görüntü veri kümeleri arasında genelleme yapma yeteneğini artırır. İşlemin en önemli noktası olan kapsamlı tarama noktası, eğitilen modelin uyuşturucu bağımlısı olarak adlandırılan bir görüntü kümesine metodik bir şekilde çalıştırılmasını içerir. Modelin tahminleri şifresi çözülür ve örtük tuzaklar birbirine bağlanır. En iyi 3 değerlendirme stratejisinin seçimi, modelin değerlendirmelerine olan güveninin ayrıntılı bir şekilde anlaşılmasını sağlar. Sürekli okuryazarlık, uyuşturucu bağımlısı tarafından bırakılan bir model eğitim süreciyle kolaylaştırılır. Model, bir veri kümesi üzerinde basitleştirilir ve bu da katılığını gelişen siber tuzaklara karşı buzlaştırır. Çift sigmoid aktivasyon fonksiyonuna sahip kalın bir alt kastın kullanılması, modelin enfekte görüntüleri ilişkilendirme algısını artırırken yanlış dolandırıcılıkları en aza indirir. Bu keşif, sağlam ve uyarlanabilir bir Bulaşma Keşif Uygulaması oluşturmada yapay zekaya yerleştirilmiş sofistike algoritmaların kritik bölümünü vurgular. Ön işleme, aktarım okuryazarlığı ve sürekli eğitimin birleşimi, dijital görüntülerdeki siber tuzakların ilişkilendirilmesi ve yatıştırılmasında operasyonun etkinliğine katkıda bulunur.