3 results
Search Results
Now showing 1 - 3 of 3
Master Thesis Bilgi Güvenlik Yöneticileri için Anahtar Yeterlikleri Anlamak: Bir Delphi Yöntem Çalışması(2017) Haqaf, Husam; Koyuncu, MuratBilgi Güvenliği Yönetimi (ISM), bilgilerini değerli varlıkları olarak düşünen tüm kurum ve kuruluşlar için bir zorunluluktur. Bu nedenle, bilgi güvenliğinin geliştirilmesi, denetlenmesi ve yönetilmesi, gerekli bilgi güvenliği yönetişimini gerçekleştirebilecek mesleki yeteneğe bağlıdır. Bu araştırma, alanındaki yeterliliği koruması gereken bilgi güvenliği yöneticileri için en önemli becerileri ve mesleki sertifikalar yoluyla bu becerileri kazanma yöntemlerini ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Çalışma, literatür taraması ile bir liste yeterlik oluşturulması ve asgari uzmanlığa sahip uzmanlar tarafından listenin %20'sinden azında bir fikir birliğine ulaşılıncaya kadar listenin değiştirilmesini içeren bir Delphi yöntemini kullanmaktadır. Bilgi Güvenliği standartları, çerçeveleri ve çalışmaları hakkında bir literatür araştırması yapılarak ve uzmanlardan bir veri toplama turu yapılarak, 5 kategori altında toplam 82 beceri derlenmiştir. Delphi metodu ile yapılan çalışmalarda tavsiye edildiği gibi, uygunluk ve sıralama turları sonrasında, 7 puanlık bir Likert ölçeğinde en az 3.25 ortalama puan alan ve tüm listenin %19,51'ini oluşturan yeterlikler alınmıştır. Elde edilen nihai yeterliklerin %43,75'i temel bilgi güvenliği becerilerini içermektedir ve bu becerileri edinmek için CISSP, CISA ve CISM gibi sertifikalar önerilmektedir.Master Thesis Bulut bilişimde dikey ve yatay ölçeklenebilirlik konusunda bir literatür taraması(2019) Tayeb, Abdulsalam Salım Tayeb; Koyuncu, MuratBulut bilişim, fizik, bilim, işletme ve benzeri çeşitli alanlarda veri üretiminin genişlemesi nedeniyle sektörde popülerlik kazanmıştır. Ölçeklenebilirlik bulutlarda önemli bir rol oynayabilir ve performanslarını artırabilir. Ölçeklenebilirliğin önemi, talep arttığında ek kaynaklar ekleyerek artan iş yükleriyle başa çıkma kabiliyetinde yatmaktadır. Genellikle, iki tür ölçeklenebilirlik vardır: yatay ölçeklenebilirlik ve dikey ölçeklenebilirlik. Dolayısıyla literatürde farklı ölçeklenebilirlik sınıflamaları vardır. Bu tez, farklı ölçütlere dayanan farklı sınıflandırmalar dahil olmak üzere buluttaki mevcut tüm ölçeklenebilirlik tekniklerini inceleyen kapsamlı bir araştırma olarak tasarlanmıştır. Bu çalışmada temel olarak dikey ve yatay ölçeklenebilirlik yöntemleri incelenmiştir. Ek olarak, her ikisi için de kullanılan teknolojiler araştırılmıştır. Ayrıca, ölçeklenebilirlik ile ilgili araştırma yayınları farklı açılardan değerlendirilmiştir. Belirlenen hedefe ulaşmak için ölçeklenebilirlik konusunda sistematik bir haritalama çalışması yapılmıştır.Master Thesis Iot için Rapsberry Pi ve Usb Hızlandırıcı ile Derin Öğrenme Tabanlı Yüz Tanıma(2021) Yıldız, Kutay; Koyuncu, MuratBilgisayar bilimi alanında derin öğrenme üzerine yapılan araştırmalar son zamanlarda oldukça arttı. Bir çok alanda tahmin performansı bazında derin öğrenme uygulamaları lider durumdadır, ancak, gerektirdiği yüksek işlemci gücü oldukça fazladır. Derin sinir ağı (DNN) modellerinin optimizasyonu üzerinde çalışan bir çok araştırma mevcuttur. Model optimizasyonuna ek olarak derin öğrenme tabanlı makine öğrenmesi (ML) uygulamalarına yönelik verimli güç kullanımı sağlayan özel donanımlar geliştirilmektedir. Bu çalışmanın amacı mobil platformlar için geliştirilmiş yüz tanıma algoritmalarının detaylı bir karşılaştırmasını yapmaktır. Testlerde Raspberry Pi ve makine öğrenmesi uygulamaları için geliştirilmiş Google's Coral Edge tensor işlem birimi (TPU) kullanıldı. Farklı yüz tanıma adımları (yüz tanıma, tipik nokta tanıma, öznitelik çıkarma) tek tek test edildi. Bireysel testlere ek olarak yüz tanıma hattı bir bütün olarak test edildi. Eğitim sonrası tamsayı indirgeme tekniği mobil modellerin daha ileri optimizasyonunun yapılabilirliğini test etmek amaçlı kullanıldı. Mobil platformlara ek olarak mobil olmayan platform üzerinde karşılaştırma amaçlı testler yapıldı. Raspberry Pi 4 TPU ile birlikte kullanıldığında DNN bazlı yüz tanıma uygulamalarında saniyede 14.7 kare hıza ulaşılabildi. Bu çalışmada sunulan karşılaştırma sonuçları yüz tanıma alanında çalışma yürüten uygulamacılara katkıda bulunabilir.