Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
Yazarlar
- Alatas, Bilal(2)
- Artuger, Firat(2)
- Can, Umit(2)
- Kiziloluk, Soner(2)
- İlhan, Aziz(2)
- Akyol, Sinem(1)
- Akın, M Faysal(1)
- Aslaner, Recep(1)
- Aycin, Ejder(1)
- Doğan, Gürkan(1)
- Erdem, Ebubekir(1)
- Ergen, Burhan(1)
- Garipcan, Ali Murat(1)
- Karakuş, Songül(1)
- Kaya, Sema Kayapinar(1)
- Kızıloluk, Soner(1)
- Ozer, Ahmet Bedri(1)
- Utku, Anıl(1)
- Yıldırım, Özal(1)
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2025Security and Performance-Based Design and Evaluation Criteria for Cryptographic Random Number Generators
Erdem, Ebubekir; Garipcan, Ali Murat
This study comprehensively examines security and performance-oriented selection and evaluation criteria for Random Number Generators (RNGs) used in cryptographic applications. The study analyzes the fundamental differences between Pseudo Random Number Generators (PRNGs) and True Random Number Generators (TRNGs). Within the scope of these analyses, entropy sources, statistical characteristics, and performance metrics, as well as their effects on security, are evaluated. The ability of TRNGs to meet high security requirements thanks to their hardware-dependent structures is compared with PRNGs, which offer software-based and low-cost solutions. The study evaluates various criteria ranging from minimum entropy tests to space and energy requirements. It also highlights the fundamental challenges encountered in the design and implementation of RNGs in cryptographic systems. Additionally, the fundamental security requirements encountered in RNG design and how these requirements can be met in practice are discussed in detail. In this context, PRNGs, TRNGs based on physical processes, and hybrid RNG designs are analyzed. The advantages and disadvantages of these different design paradigms are then presented in a comparative manner. In conclusion, this study delivers a framework that unifies security, performance, and design considerations for RNGs, setting a benchmark for future cryptographic research. As a result, this framework forms the foundation for the next generation of secure, efficient, and scalable cryptographic systems.
- MakaleAçık Erişim2024Blum Blum Shub Tabanlı Yeni Bir Kriptografik Anahtar Planlama Algoritması
Artuger, Firat; Karakuş, Songül
Blum Blum Shub (BBS) algoritması bilinen güçlü sözde rastgele sayı üreteçlerinden bir tanesidir. Bu algoritma anahtar üretiminde kullanılabilir. BBS temelde iki büyük asal sayının çarpımına ve bir tohum değerine dayanmaktadır. Bu değerlerin seçilmesi oldukça kritik bir konudur. Bu çalışmada bu problemin üstesinden gelmek için yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşımda öncelikle asal sayı havuzu oluşturulmaktadır. Bu noktada kullanıcı bir başlangıç ve bitiş değeri belirlemektedir. Belirlenen bu aralıktaki asal sayılar üretilerek bir diziye kaydedilir. Daha sonra bu asal sayı havuzundan kaotik haritalar ile rastgele iki asal sayı seçilir. Seçilen bu asal sayıların dizideki konumları kaydedilir. Tohum değeri ise bu iki asal sayının konumları toplamı olarak ele alınmıştır. Yani seçilecek olan parametreler o an kullanıcının gireceği aralıklarda rastgele bir şekilde seçilecektir. Bu çalışmada bu şekilde rastgele iki bit dizisi elde edilmiştir. Bu diziler 1 milyon bit uzunluğundadır. Elde edilen bu dizilere NIST SP 800-22 testleri uygulanmış olup diziler tüm testleri başarı ile tamamlamıştır.
AtıfOpenAlex2
İncele - MakaleAçık Erişim2023Kriptografik Yapılar için Seçmeli Kaotik Permütasyonlar Tabanlı Yeni bir S-box Üretme Algoritması
Artuger, Firat
Kriptografi, güvenli olmayan ağlar üzerinden iletilen verilerin korunması için algoritmalar tasarlamayı amaçlamaktadır. Bu algoritmalar, verileri şifreler ve üçüncü kişiler tarafından ele geçirilse bile, veriyi anlaşılmaz hale getirir. S-box, algoritmada karıştırma adı verilen temel gereksinimlerden birini sağlamaktadır. Lineer olmama değeri yüksek bir s-box yapısı, çeşitli saldırılarına karşı güvenliği oldukça arttırmaktadır. Bu nedenle, bir şifreleme algoritmasında s-box oldukça hayati bir önem taşımaktadır. Literatüre bakıldığında kaos tabanlı s-box yapıları sıklıkla kullanılmaktadır. Ancak kaos ile üretilen s-box ‘ların lineer olmama değeri düşüktür. Bu makalede, bu problemin üstesinden gelmek için yeni bir algoritma önerilmiştir. Önerilen yöntemde öncelikle herhangi bir kaotik harita yardımıyla bir s-box üretilir. Daha sonra bu s-box ‘da yine aynı kaotik harita ile seçilmiş iki elemanın yeri değiştirilerek lineer olmama değeri kontrol edilir. Bu değer arttığında s-box güncellenir. Bu şekilde sadece 100 yineleme sonucunda lineer olmama değeri 107.5 olan bir s-box üretilmiştir. Bu değer literatürdeki birçok çalışmayı geride bırakmaktadır.
- MakaleAçık Erişim2022Karayollarındaki Asfalt Çatlaklarının Tespiti İçin Yeni Bir Konvolüsyonel Sinir Ağı Tabanlı Yöntem
Ergen, Burhan; Doğan, Gürkan
Karayolu yüzeyindeki asfalt çatlakları en yaygın kaplama hasarlarından biridir. Bu çatlaklar zamanında tespit edilip bakıma alınmazsa büyüyerek trafik güvenliğini ve yoğunluğunu arttıracak boyutlara ulaşmaktadır. Bu nedenle, asfalt çatlaklarının tespitinin hızlı bir şekilde gerçekleştirilmesi çok önemlidir. Geleneksel manuel çatlak tespiti, son derece zaman alıcı, çok maliyetli ve çok çaba gerektirir. Bu nedenle, araştırmacılar odaklarını otomatik asfalt çatlaklarının tespitine yoğunlaştırdılar. Ancak, son yıllarda otomatik çatlak tespiti kapsamlı olarak araştırılmasına rağmen çatlakların farklı yoğunluğa sahip olması ve kaplama ortamının karmaşıklığı nedeniyle hala zor bir görevdir. Bu çalışmada, bu zorluğun üstesinden gelmek için konvolüsyon sinir ağı temelli bir yöntem önerildi. Önerilen yöntem, sınıflandırma ve segmentasyondaki başarısı ve hafifliği bilinen MobileNetv2 'nin temelde kullandığı konvolüsyon ve ters artıklı blok yapılarını baz alarak geliştirildi. Yapılan deneysel testler sonucunda, önerilen yöntemin performansı literatürdeki diğer yöntemlere göre daha yüksek olduğu görülmektedir. Bu da, otomatik asfalt çatlak tespitinin daha başarılı olması anlamına gelmektedir.
AtıfOpenAlex8TR Dizin7İncele - MakaleYalnız künye2022Machine Learning-Based Effective Malicious Web Page Detection
Utku, Anıl; Can, Umit
The use of the Internet is becoming more and more widespread day by day, putting millions of users at risk of cyberattacks. Especially during the Covid-19 epidemic, internet usage has increased significantly and various cyber-attacks have been made through malicious websites. With these attacks, much information such as people’s private information, bank information, and social information can be captured. Many methods have been developed to prevent cyber-attacks. In particular, methods that use machine learning methods other than traditional methods give more successful results. In this study, it has been tried to automatically detect malicious websites by using the URL properties of malicious websites. For this purpose, popular machine learning methods such as DT, kNN, LightGBM, LR, MLP, RF, SVM, and XGBoost were used. According to the experimental results, the RF algorithm achieved 96% accuracy.
- MakaleAçık Erişim2021Comparison of Current Metaheuristic Optimization Algorithms by Using Benchmark Functions
Kızıloluk, Soner; Can, Umit
There are dozens of metaheuristic optimization methods inspired by the swarm behaviors of creatures in nature, plants, human-specific phenomena, events in scientific fields such as physics, mathematics, biology and chemistry. These methods are successful in certain problems but not in all problems. Therefore, new metaheuristic methods are suggested by researchers frequently. In this study, for the first time, six up-to-date metaheuristic optimization algorithms, namely Jellyfish Search Optimizer, Carnivorous Plant Algorithm, Giza Pyramids Construction Algorithm, Gradient Based Optimizer, Student Based Psychology Optimization and Tunicate Swarm Optimization, were compared by using 10 mathematical benchmark functions with 10, 30 and 50 dimensions. According to the results obtained, Student Based Psychology Optimization gave the best results in 7 out of 10 benchmark functions. It was observed that Gradient Based Optimizer gave the best results in 4 benchmark functions. Carnivorous Plant Algorithm and Tunicate Swarm Optimization showed the worst performance. In order to compare in terms of time, algorithms were run at 1000 iterations in 50- dimensional benchmark functions. When the average run times obtained are examined, it is seen that Jellyfish Search Optimizer and Tunicate Swarm Optimization are the fastest running algorithms. Carnivorous Plant Algorithm and Student Based Psychology Optimization were the slowest running algorithms.
AtıfOpenAlex3TR Dizin3İncele - MakaleAçık Erişim2020Evaluation of a context-based problem by pre-service elementary school mathematic teachers by using benckert criteria
İlhan, Aziz; Akın, M Faysal
This research aims to study pre-service elementary school mathematics teachers’ evaluation of a problem suitable for context-based learning. In this regard, pre-service elementary school mathematics teachers evaluated a given problem according to the principles of Benckert (1997) and expressed their opinions accordingly. Therefore, the case study method, which includes quantitative and qualitative data, was used in the study. In the study, Context-Based Problem Evaluation Form (CBPEF) developed by the researchers was used as a data collection tool. Quantitative data of the research were evaluated by using descriptive statistics, and qualitative data were evaluated by the content analysis method. The participants of the study are 24 (17 female, 7 male) students who study in the Elementary School Mathematics Teacher Education Department of Education Faculty of a medium-sized university located in Turkey's Southeast Anatolia during the 2017-2018 spring semester. As a result of the analysis of the research data, pre-service elementary mathematics teachers’ question sentences about the problem and the concepts that were accomplished in mathematics were determined. In addition, as a result of the answers given by pre-service elementary mathematics teachers, it has been concluded that the problem is in compliance with the context-based learning principles, and the candidates believe that the problem will contribute to teaching mathematics. Within the framework of the findings obtained in the study, it was proposed to explore the effects of context-based learning and non-context-based learning on variables such as success, encouragement, and motivation.
AtıfOpenAlex3TR Dizin3İncele - MakaleYalnız künye2020Derin sinir ağları kullanarak türkiye’deki otomobil satışlarının tahmini için bir model
Kaya, Sema Kayapinar; Yıldırım, Özal
Tüm kararlarda itici güç olan tedarik zinciri sürecinde talep tahmini, tedarik zinciri sürecinin en önemli bileşenlerinden birisidir. Gelecekteki ürün ve hizmetlerin tahmin edilmesi, diğer tüm tahminlerin başlangıç noktası olup diğer tüm süreçlerin temel girdisini oluşturmaktadır. Bu çalışmada, otomobil satış tahmini için 8 katmanlı Derin Sinir Ağ (DSA) modeli önerilmiştir. Modelin girdileri, döviz kuru, gayrisafi yurt içi hasıla, tüketici güven endeksi ve tüketici fiyat endeksi gibi çeşitli ekonomik göstergelerden oluşmaktadır. Modelin çıkışına göre araç satış tahmini yapılmıştır. 2011 ve 2018 yılları arasında aylık bazda toplam 90 veri toplanılarak analizler yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar, bu yaklaşımın çeşitli satış tahmin problemlerinde kullanılabileceğini göstermektedir.
AtıfTR Dizin5İncele - MakaleAçık Erişim2020The Effects of Using Cabri and GeoGebra Software on the Geometric Shapes Reasoning Skills of Mathematics Prospective Teachers
İlhan, Aziz; Aslaner, Recep
The aim of this study on mathematics teaching process is to investigateeffect of using Cabri and GeoGebra Geometry Software to mathematicsprospective teachers on Geometrical Shapes Reasoning Skill (GSRS).For this reason, single-group pretest-posttest quasi-experimental designwas preferred from experimental research methods. The participants ofthe research, a university education faculty in Turkey which is locatedin the East Anatolian at the mathematics department 36 fourth grademathematics prospective teachers. As a data collection instrument, theGSRS Test developed by the researchers was used. Experimental groupwas trained for 14 weeks by using Cabri and GeoGebra software. Instudy, while there was no significant difference in pretest and posttestscores in terms of gender change, between the pretest-posttest scores ofthe prospective teachers it was concluded that the experimental processwas successful in favor of the posttest.
- MakaleYalnız künye2019Kurumsal Kaynak Planlama (KKP) Sistemlerinin Seçiminde MACBETH ve MABAC Yöntemlerinin Bütünleşik Olarak Kullanılması
Aycin, Ejder
Kurumsal kaynak planlama (KKP) sistemleri, işletmelerin farklı birimleri arasındakikoordinasyonu sağlayarak, daha hızlı ve kolay karar alınmasını sağlayan sistemlerdir. Dolayısıyla,işletmeler için doğru KKP sisteminin seçim kararı oldukça önemli bir konudur. Bu sistemlerinseçiminde dikkate alınması gereken çok sayıda kriter bulunduğundan, seçim sürecinde çok kriterlikarar verme (ÇKKV) yöntemlerinden yararlanmak mümkün olacaktır. Bu çalışmada Bu çalışmadaÇKKV yöntemlerinden MACBETH ve MABAC yöntemleri bütünleşik olarak kullanılarak, en iyiKKP sisteminin seçilmesi amaçlanmıştır. Subjektif bir yöntem olan MACBETH ile kriterin önemağırlıkları hesaplanmış, MABAC yöntemiyle ise sistem alternatifleri değerlendirilmiştir. Uygulamasonuçlarına göre en önemli kriterler fonksiyonellik, kullanım kolaylığı ve marka imajı olarakbelirlenirken; en iyi sistem alternatifi ise SAP olarak tespit edilmiştir.
AtıfTR Dizin14İncele - MakaleYalnız künye2016Melez elektromanyetizma benzeri-parçacık sürü optimizasyon algoritması
Kiziloluk, Soner; Ozer, Ahmet Bedri
Optimizasyon, bir problemin alternatif çözümleri içinden en uygununu seçme işlemidir. Optimizasyon problemlerinin çözümü için, kabul edilebilir sürede optimuma yakın çözümler verebilen birçok sezgisel optimizasyon algoritması önerilmiştir. Literatürde çok başarılı sezgisel optimizasyon algoritmaları bulunsa da; tüm problemlerin çözümü için en optimum çözümü bulan algoritmalar henüz tasarlanmamıştır. Bu yüzden yeni sezgisel optimizasyon algoritmaları önerilmekte ya da var olanların daha etkili çalışması için öneriler sunulmaktadır
AtıfTR Dizin1İncele - MakaleYalnız künye2016Scopus SJRQ2Kedi sürüsü optimizasyon algoritmasıyla doğru ve anlaşılabilir nümerik sınıflandırma kurallarının otomatik keşfi
Alatas, Bilal; Akyol, Sinem
Metasezgisel algoritmalar, büyük boyutlu optimizasyon problemleri için, kabul edilebilir sürede optimuma yakın çözümler verebilen algoritmalardır. Genel amaçlı metasezgisel optimizasyon algoritmaları; biyoloji tabanlı, fizik tabanlı, sürü tabanlı, sosyal tabanlı, müzik tabanlı, spor tabanlı ve kimya tabanlı olmak üzere yedi farklı grupta değerlendirilmektedir. Sürü zekâsı tabanlı optimizasyon algoritmaları kuş, balık, kedi ve arı gibi canlı sürülerinin hareketlerinin incelenmesiyle geliştirilmiştir. Veri madenciliği, büyük ölçekli verilerden anlamlı ve faydalı bilginin keşfedilmesi işlemidir. Sınıflandırma kurallarının madenciliği üzerinde en çok çalışılan veri madenciliği problemlerinden biridir ve bu problemde veri kümelerinden kullanıcıların rahatça anlayabileceği kurallar çıkarılmaktadır. Bu çalışmada, en güncel sürü zekâsı optimizasyon algoritmalarından Kedi Sürüsü Optimizasyonu (KSO) bildiğimiz kadarıyla ilk kez nümerik ya da karışık tipte verilerden oluşan veritabanlarında sınıflandırma kurallarının otomatik keşfinde kullanılmıştır. Kuralda yer alabilecek ilgili niteliklerin doğru aralıkları için bir ön işlem kullanılmamış, kurallarla birlikte otomatik olarak bulunması da KSO tarafından sağlanmıştır. Ayrıca, kullanılan amaç fonksiyonu çok esnektir ve farklı amaçlar kolaylıkla fonksiyona entegre edilebilir. Bu amaçla, UCI veri ambarından alınan 4 adet veritabanı kullanılmış; doğru ve anlaşılabilir sınıflandırma kuralları keşfedilmiştir. Bulunan sonuçlarla Weka programından elde edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. KSO algoritması üzerinde herhangi bir iyileştirme yapılmadığı ve bu alanda ilk kez kullanıldığı halde, elde edilen sonuçların umut verici olduğu gözlenmiştir.
AtıfTR Dizin7İncele - MakaleYalnız künye2012Current Social-Based Heuristic Optimization Algorithms
Alatas, Bilal; Kiziloluk, Soner
Optimization is the process of making something better. For example, in an f(x) function in optimization, it is asked for finding x values which make the values of the result minimum. Different methods have been proposed for solving optimization problems. Some of these processes have been inspired by natural processes. Ant colony optimization algorithm can be given as an example. Some of the other methods have been inspired by social events. Although the number of social based methods is limited, the most known one is tabu search algorithm. Recently, researchers have developed teaching-learning based algorithm, imperialist competitive algorithm, and parliamentary optimization algorithm. In this study, how the imperialist competitive algorithms and parliamentary optimization algorithms which are social-based algorithms are modeled and how parliamentary optimization algorithm is implemented on the problems have been mentioned.
AtıfTR Dizin2İncele