Projeler

BAP - Güdümlü Proje - Web of Science API Expanded Yardımıyla Elde Edilen Büyük Verinin Analizi ve Görselleştirilmesi - 2023-2025. 
Proje Yürütücüsü: Prof. Dr. Murat DENER- Araştırmacılar: Prof. Dr. Fatih Emre BORAN, Doç. Dr. H. Nurgül DURMUŞ ŞENYAPAR

Önerilen projede Web of Science API Expanded ürünü ile 1.000.000 kayda erişim hakkı sağlanması ve bu kayıtlar ile büyük veri analitiği çalışmaları yapmak hedeflenmektedir. Web of Science API Expanded ile yazar, atıf, yer, anahtar kelime vb. gibi 50’ye yakın parametreye ulaşılabilmektedir. Bu çalışmanın, siber güvenlik araştırmalarında son gelişmeleri özetlemekte ve bibliyometrik analiz ve ağ görselleştirme yoluyla ortaya çıkan trendlere, kaynaklara, önde gelen kurumlara ve güncel konulara ışık tutması hedeflenmektedir. Güvenlikte büyük bir potansiyele sahip olan bulgular, gelecekteki araştırma yönelimleri ve uygulamalarla ilgili değerli ipuçları sağlayacaktır. Siber güvenlik ile ilgili temalar ortaya çıkarılacak ve siber güvenliğin geniş kapsamlı bir tanımı yapılacaktır. Ayrıca temalar arasındaki ilişkiler ve bu ilişkilerin gelişimi de ortaya konacaktır. Bu araştırma, siber güvenlik araştırmasının en önemli hususlarının bir özetini sunacak ve bu büyüyen alanın geleceğini şekillendirmek için zemin hazırlamaya yardımcı olacaktır. Çalışma sonunda siber güvenlikle ilgili ülke, kurum politikası belirlenebilir. Bu araştırma, bilgisayar bilimi alanlarındaki araştırmacılar için yeni araştırma alanları ortaya çıkaracak ve akademik ve endüstriyel çevrelere fayda sağlayacaktır. Bu çalışmalar, araştırmanın yönünü ve siber güvenliğin sonraki yönetimini anlamada önemli bir rol oynayacak ve araştırmacıların daha ileri çalışmalar için gizli değerli bilgileri ortaya çıkarmasına yardımcı olacaktır. Siber güvenlikle ilgili araştırmaların bibliyometrik yöntemlerle analiz edildiği bir çalışma yapılmamıştır. Bu çalışma, daha sonraki çalışmalara emsal teşkil etmeyi ve siber güvenlik konusunda, bilim ve teknolojide ulusal kamu politikasının detaylandırılmasına bir araç olarak katkıda bulunmayı amaçlamaktadır. Somut olarak, bu araştırma, düzenli yayınların üretimi, siber güvenlik araştırmacılarının ana alanı, en etkili ülkeler (kurumlar, kaynaklar ve yazarlar) ve siber güvenlikle ilgili alana ilişkin kapsamlı bir genel bakışı görsel olarak ortaya koyacaktır. Ayrıca ülkeler (bölgeler), kuruluşlar ve yazarlar arasındaki araştırma işbirliklerini bir dizi işbirliği analizine dayanarak sunulacaktır. Mevcut çalışmanın bibliyometrik analizi, siber güvenlikle ilgili araştırma topluluklarındaki araştırmacılar ve uygulayıcılar için değerli ve ufuk açıcı bir referans sağlayacaktır. Siber Güvenlik konusuyla beraber seçilecek olan farklı araştırma konularıyla ilgili de çalışmalar yapılacaktır. 

TÜBİTAK 1005 - Ulusal Yeni Fikirler ve Ürünler Araştırma Destek Programı - Trafik Gözlem Kameralarında Derin Ögrenme Yöntemleriyle Gerçek Zamanlı Video Akışı Analizi ve Kötücül Aktivite Tespiti - 2023-2024.
Proje Yürütücüsü: Prof. Dr. Murat DENER, Bursiyerler: Esma DİLEK, Özgür TALİH

Yapay zekanın alt bileşenlerinden biri olan bilgisayarlı görü, insan ile yapılan denetim ve kontrollerin yerini alan çok sayıda uygulamada kullanılan önemli bir teknoloji olarak karşımıza çıkmaktadır. Bilgisayarlı görü, dijital görüntüleri ve videoları işleme, analiz etme ve insanlara üst düzey bakış açısı kazandırma yeteneği sunmakta, insan görme sistemi ile yapılan çeşitli görevleri otomatik olarak yapmaya imkân tanımaktadır. Karayolu video gözlem sistemlerinin bilgisayarlı görü teknikleri ile analizi sayesinde, video akışlarındaki hareketli nesnelerin tespiti ve takibi ile kural dışı davranışların tespiti ve sınıflandırılması mümkün olmaktadır. Bilgisayarlı görü teknikleri kullanılarak yapılan video akış analizleri; 7/24 esaslı görev yapan Trafik Kontrol Merkezlerindeki operatörlerin durumsal farkındalıklarının artırılmasına, işlerinin kolaylaştırılmasına, çok sayıda kamera olması nedeniyle insan gözüyle anlık tespiti zor ve zaman alıcı kötücül aktivitelerin tespitine katkı sunmaktadır. Son yıllarda yapılan çalışmalarda, özellikle derin öğrenmeye dayalı yapay zekâ yaklaşımları başta olmak üzere, makine öğrenmesi yöntemlerinin kullanılarak video analiz ve olay tespit çalışmalarının yapıldığı görülmektedir. Bu projede, trafik gözlem kameralarından elde edilen görüntülerden, hibrit derin öğrenme yöntemleriyle gerçek zamanlı video akışı analizi ve anomali tespiti yapılmış, literatürdeki benzerlerine göre daha yüksek tespit oranı elde edilmiştir. Bu proje ile ulaştırma ve bilişim disiplinlerini içeren akıllı ulaşım çalışmalarında yararlanılabilecek, ülkemizdeki birçok ulusal strateji belgeleri ve kalkınma planı hedeflerini ve Avrupa Yeşil Mutabakatı stratejilerini destekleyen bir yapay zekâ modeli geliştirilmiştir ve gerçek zamanlı olarak test edilerek doğrulanmıştır. Proje kapsamında, canlı video akışlarının gerçek zamanlı olarak gelişmiş yapay zekâ teknikleri kullanılarak analiz edilebilmesi için gerekli platform oluşturulmuş, bu platform üzerinde farklı hibrit derin öğrenme yöntemleri test edilerek literatürde yer alan çalışmalardan daha iyi tespit sonuçları elde edilebilmesine çalışılmıştır. Öğrenme aktarımı, görü transformatörü gibi derin öğrenme yöntemleri kullanılarak yol ağında trafik güvenliğini riske atan durumların otomatik olarak tespiti yapılmış, karayolu/otoyol işletmecilerinin karar destek ve iş akış süreçlerini kolaylaştıran yerli bir yapay zekâ modeli geliştirilmiştir.

Önerilen proje ile aşağıdaki kazanımların elde edilmesi hedeflenmiştir:

• Video akışlarının gerçek zamanlı olarak analiz edilerek otoyol işletmecilerinin, trafiğin yönetiminden sorumlu yerel ve merkezi yönetim birimlerinin karar destek süreçlerinin daha etkin işletilebilmesi
• Olası olumsuz durumların (ikincil kazalar, yaya/hayvan vb. canlılara zarar verilmesi vb.) önüne geçilmesi
• Hibrit derin öğrenme yöntemleri geliştirilerek video akışlarından kötücül durumların tespit edilmesi ve efektif olay yönetimi yapılabilmesi
• Ulusal kalkınma ve strateji belgelerinde öncelik verilen yapay zekâ, büyük veri, derin öğrenme ve siber güvenlik alanlarında, yerli ve milli ürünlere dönüştürülebilme kapasitesi olan bir çözüm geliştirilmesi
• Ortaya çıkacak yapay zekâ modeli ile ulaştırma alanında karar destek süreçlerine katkı sunarak ulaşım kaynaklı sorunların olumsuz etkilerinin azaltılması
• Trafikte kaybedilen zamanın azalması ile iş gücü kaybının önlenmesi
• İş gücü kaybının azalması ile milli gelire olumlu katkı sağlanması ve dolaylı maliyetlerin azalması
• Trafik yoğunluğu ve sıkışıklığında azalma sağlanması ile yakıt tüketiminde, sera gazı emisyonlarında düşüş kaydedilmesi ve ülke ekonomisine katkı sunulması
• Sera gazı emisyonlarının azalması ile çevresel olumsuz etkilerde azalma ve küresel iklim değişikliği sorunun çözümüne katkı sağlanması
• Çevresel olumsuz etkilerin neden olduğu sağlık sorunlarının azalması ile uygulanan tedavi harcamalarının azalması ve bunun ülke ekonomisine katkı sağlaması
• Trafikteki anormal durumların gerçek zamanlı tespiti ile trafik kazaları ile buna bağlı ölümlerin, yaralı sayılarının ve maddi kayıpların azalması, acil yönetim sistemlerinin verimliliğinin ve etkinliğinin artırılması
• Trafik gözlem kameraları yardımıyla elde edilen büyük verinin analizi ile operasyonel verimliliğe katkı
• Akademik literatür çalışmalarına, video analitik ile anomali tespiti alanında yenilik katan çözümlerin sunulması
• Gerçek zamanlı trafik yönetim sistemlerinde ihtiyaç duyulan ve yurt dışından tedarik edilen bazı kamera sistemlerinde gömülü olarak sunulan otomatik olay algılama yazılımlarına alternatif yerli bir çözüm geliştirilmesi ile teknolojik dışa bağımlılığın azaltılması
• Ülkemizin trafik yönetim sistemleri alanında yazılım kabiliyetlerinin geliştirilmesi sayesinde yurt dışı pazarda rekabet gücünün artırılması 

BAP - Araştırma Üniversiteleri Destek Programı (ADEP) - Akıllı Şebekeler için Zeki Siber Güvenlik Çözümleri Geliştirme - 2022-2025.
Proje Yürütücüsü: Prof. Dr. Şeref SAĞIROĞLU - Araştırmacılar: Prof. Dr. Murat DENER, Prof. Dr. Ali KARA, Doç. Dr. Mehmet DEMİRCİ, Dr. Öğr. Üyesi Sedef DEMİRCİ, Dr. Öğr. Üyesi Yılmaz ATAY

Akıllı şebeke uygulamalarında siber saldırılara karşı çözümlerin geliştirilmesi için güvenlik yaklaşımları çok fazla önem arz etmektedir. Bu doğrultuda, önerilen projede akıllı şebekeler için siber güvenlik çözümleri geliştirilecektir. Önerilen proje, 5 modülden oluşmaktadır. Bu modüller sırasıyla, Akıllı Şebekelerde Güvenli İletişim Protokolü Tasarımı ve Geliştirilmesi, Yazılım Tanımlı Ağ Tabanlı Akıllı Şebekeler için Saldırı Tespit Sistemi Geliştirme, Yazılım Tanımlı Akıllı Şebekelerde Enerji-Etkin Veri Trafiği Yönlendirme, Akıllı Şebekelerde Elektromanyetik Parmak İziyle Cihazları Kimliklendirme ve Açıklanabilir Yapay Zekâ Kullanarak Akıllı Şebekelerde Saldırı Tespit Sistemi Geliştirmedir. Proje çalışması kapsamında,  Akıllı şebekelerde gizlilik, bütünlük ve erişilebilirlik ilkesini sağlayan, düşük enerji tüketimiyle birlikte bütünsel güvenlik bakış açısıyla yeni bir güvenli iletişim protokolü tasarlanacak ve geliştirilecektir. Geliştirilecek protokol benzetim ortamlarında uygulanacak ve deneysel sonuçları alınacaktır. Akıllı şebekelerde akan trafiğin karakteristik özelliklerine uygun, yüksek başarımlı ve etkin bir yeni nesil saldırı tespit sistemi geliştirilecek olup ayrıca saldırı tespit sistemi içinde kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarının doğruluğunu hedef alan yapay zekâ düşmanı (adversarial AI) saldırılara direnç gösterme yöntemleri de araştırılacaktır. Yazılım tanımlı akıllı şebekelerde trafik yönlendirilirken, trafiğin takip edeceği yolların kısaltılması ve link kullanımlarının (link utilization) optimize edilmesi amaçlarına yönelik bir optimizasyon modeli geliştirilecektir. Akıllı şebekelerin alt katmanlarındaki radyo cihazlarının (tipik olarak IoT), şebekeye erişimdeki kimlik doğrulama (authentication) ve yetkilendirilmesinde (authorization), donanım bazlı bir kimliklendirme yöntemi olan RF parmak izi (RFF - RF Fingerprinting) yöntemi geliştirilecektir. Ek olarak, saldırı tespit sistemlerinde kullanılan geleneksel makine öğrenmesi ve yapay zekâ tekniklerinin sonuçlarının daha anlaşılır ve güvenilir olmaları sağlanarak siber güvenlik seviyesinin arttırılacaktır. Geliştirilecek olan siber güvenlik çözümleri ile akıllı şebekelerde siber güvenliğe katkı sağlanacaktır. 

TÜBİTAK 1002 A - Hızlı Destek Modülü - Yazılım Tanımlı Kampüs Ağlarında Veri Düzlemi Güvenliği Çerçevesi Geliştirilmesi - 2024-2025.
Proje Yürütücüsü: Mevlüt Serkan TOK, Danışman: Doç.Dr. Mehmet DEMİRCİ

Yazılım tanımlı ağlar, geleneksel ağ mimarilerindeki ağ cihazları üzerinde bulunan veri düzlemi ve kontrol düzleminin ayrıldığı ve ağın tamamına hâkim merkezi kontrolcüler tarafından paket iletim kararlarının alındığı bir ağ teknolojisidir. Kontrolcünün ağın bütün işleyişini yönetme zorunluluğu kontrol kolaylığı sağladığı gibi güvenlik açıklıkları da yaratmaktadır. Yazılım tanımlı ağların özellikle veri merkezleri ve 5G alanındaki gelişmeler ile önem kazanması bu ağ teknolojisinde bulunan güvenlik açıklıkları üzerine yapılan çalışmaların sayısını da arttırmıştır. Ağ operasyonlarını yürütmek üzere geleneksel ağlarda kullanılan birçok protokolden faydalanan yazılım tanımlı ağlar tıpkı geleneksel ağlarda olduğu gibi bu protokollerden kaynaklanan açıklıkları da bünyesinde barındırmaktadır. Yazılım tanımlı ağlar bu açıklıkların bir kısmından geleneksel ağlarla aynı seviyede etkilenirken bir kısım açıklıklar geleneksel ağlara kıyasla yazılım tanımlı ağları daha fazla etkilemektedir. Önerilen proje kapsamında, henüz standartlaşmış güvenlik uygulamalarının bulunmadığı yazılım tanımlı ağların güvenliğini tehdit eden veri düzlemi saldırılarının işleyişi ve yazılım tanımlı ağ güvenliği üzerindeki etkileri araştırılmakta, veri düzleminden gerçekleştirilecek ağ saldırılarını önlemeye yönelik güncel çalışmalar incelenmektedir. LLDP, DHCP, ARP protokollerinin kötüye kullanımı ve IP adres sahtekarlığı yöntemleriyle gerçekleştirilecek ağ saldırılarını tespit etmek ve önlemek amacıyla bir veri düzlemi güvenliği çerçevesi geliştirilmektedir. Proje desteği ile tedarik edilen donanımların da kullanımı ile senaryoya dayalı saldırı testleri neticesinde önerilen çerçevenin ölçeklenebilirliği ve işlevselliği test edilmektedir.