14 results
Search Results
Now showing 1 - 10 of 14
Master Thesis Optimize edilmiş makine öğrenim tekniklerine dayalı yazılım kusurlarını öngörmek için yeni bir yöntem(2022) Hassen, Shaho Ismael; Yazıcı, Ali; Mıshra, AlokBu tezde, tüm gerçekleri motivasyon olarak kabul ederek yazılım kusur tahmini için yeni ve sağlam bir buluşsal güdümlü nöro-bilgisayar modeli geliştirilmiştir. Diğer klasik makine öğrenimi modellerinden farklı olarak, nöro-bilgisayar, özellikle Levenberg Marquardt Sinir Ağı (LM-YSA), doğrusal olmayan özellik öğrenimi ve dolayısıyla hatalı veriler için hayati önem taşıyabilecek uyarlamalı öğrenme açısından daha sağlam olarak kabul edilimektedir. Ancak, diğer makine öğrenimi modellerinde olduğu gibi, 17 giriş özelliği olanlarda da aşırı yüksek ağırlık tahmini nedeniyle yerel minimum ve yakınsama olasılığından kaçınılamamıştır. Bu gerçeği göz önünde bulundurarak, bu araştırma, öğrenme sırasında uyarlanabilir ağırlık tahmini ve güncelleme için YSA'ya yardımcı olamak amacıyla buluşsal model denilen yeni bir geliştirilmiş genetik algoritm sunark katkıda bulunmuştur. Burada buluşsal modelin temel amacı, LM-YSA'nın herhangi bir yerel minimum ve yakınsama sorunu yaşamadan üstün ağırlık tahmini, güncelleme ve dolayısıyla öğrenme elde etmesine yardımcı olmaktır. Sonuç olarak , önerilen nöro-bilgisayar modelinin hedeflenen yazılım hatası veri kümeleri üzerinde klasik sinir ağından daha yüksek doğruluk elde etmesine yardımcı olmuştur. Sınıflandırıcı veya makine öğrenimi iyileştirmesine ek olarak, bu araştırmada, herhangi bir sınıf dengesizliği, aşırı uydurma ve yakınsama olasılığının hafifletilmesine yardımcı olan özellik mühendisliğine de odaklanılmıştır.Master Thesis Bulut Depolama için Gizlilik Koruma Tekniklerinin Karşılaştırmalı Bir Çalışması(2020) Jabar, Thr Satar Jabar; Mıshra, AlokBilgi ve veri gizliliği, özellikle internet kullanıcılarının kişisel ve hassas verilerini bulut ortamında depolamada, bulut bilişim endüstrisi için kritik kavramlar haline geldi. Birçok bulut hizmeti sağlayıcısı, geniş bir bulut topluluğu oluşturmada öncü girişim olarak kullanıcıları için birinci sınıf ve kaliteye dayalı hizmetler sunmaktadır. Ancak, tüm dünyada siber güvenlik ve gizlilik ihlalleri artmaya ve gelişmeye ve sonununda çoğu servis sağlayıcının altyapısı tehdit edilmeye başlanmıştır. Neyse ki, veri gizliliğinin tehlikeli zorluklarının üstesinden gelmek ve bulut depolama içeriklerini korumak ve daha iyi metodolojiler bulmaya yönelik uygun teknikler geliştirmek üzere çok sayıda araştırma yapıldığı gözlemlenmektedir. Bu çalışma, bulut depolamaya yönelik gizlilik koruma tekniklerinin çeşitli biçimlerini karşılaştırmaya odaklanmaktadır. Çalışma, veri gizliliğinin karşı karşıya olduğu ikilem için esnek, güvenli ve verimli çözümler tasarlamak amacıyla, gizliliği koruma tekniklerinin ve bunların ortak özelliklerinin kapsamlı bir analizini içermektedir. Bu çalışmada ayrıca, tek seferlik parola kimlik doğrulama teknolojisi ve çoklu bulut depolama yapısı ile çok katmanlı bir şifreleme çerçevesi önererek bulut depolamanın gizliliğini korumak için ulaşılabilir bir çözüm sunulmaktadır.Doctoral Thesis Küçük ve Orta İşletmelerde Çevik Yöntemlerin Uyarlanmasındaki Faktörler(2018) Abdalhamıd, Samıa; Mıshra, Alok; Mıshra, DeeptıSon zamanlarda çevik yöntemlerin yazılım mühendisliği endüstrisinde giderek daha popüler olmasına rağmen yazılım geliştiren kurumların çevik yöntemleri benimsemelerinin kolaylığı veya zorluğu bazı faktörlere bağlıdır. Çevik yöntemlerin benimsenme sürecini başarılı hale getirmek ve başarısızlık korkusu olmadan benimsenmelerini sağlamak için kurumlara yardımcı olmak üzere, bazı faktörler bulunmaktadır. Küçük ve orta ölçekli firmaların çevik yöntemleri benimsemesini araştıran yeterli sayıda çalışma bulunmamaktadır. Bu sebeple, biz küçük ve orta ölçekli firmaların çevik yöntemleri benimsemesini etkileyen faktörleri başarı ve başarısızlık faktörleri için prensipleri sağlamak üzere araştırdık.Bu araştırmada, küçük ve orta ölçekli yazılım firmalarında çevik yöntemlerin kullanımı araştırıldı. Titiz bir literatür araştırması sonucunda birçok model ve hipotez geliştirildi ve kapsamlı bir anket ile 7 ülkedeki 52 yazılım kurumundan toplanan verilerle değerlendirildi. Sonuç olarak önemli özelliklere öncelik vermek, sık yazılım teslimatı yapmak ve araç kullanımı gibi bazı önemli başarı faktörleri belirlendi. Başarısızlığa yol açacak en önemli başarısızlık faktörü olarak kurumun çok büyük olması belirlendi.Master Thesis Farklı işletmelerin ortak siber güvenlik politikalarının karşılaştırmalı araştırması(2017) Abduladheem, Maha Sameer; Mıshra, AlokSanal güvenlik, sadece tüm ölçeklerdeki işletmeler için değil aynı zamanda milli güvenlik için de temel sorunu ve üst düzey önceliği temsil eder. Günümüzde, birçok işletme, sanal çevrelerini ve bilgi ve iletişim teknolojilerini korumak için sanal güvenliğe büyük ölçüde yatırım yapmaktadır. Bu sebeple, birçok işletme, bir hasar gerçekleşmeden ve işletmenin iş alanında negatif bi etki oluşmadan önce herhangi bir saldırıya karşı savunma ve güvenlik çözümlerinden biri olarak güvenlik politikalarını uygulamaktadır. Bu çalışmada, farklı işletmelerin dikkate değer ve yaygın sanal güvenlik politikaları incelenmiş ve tartışılmıştır.Bu işletmelerin içerdiği alanlar sağlık sektörü, finans sektörü, eğitim sektörü, havacılık sektörü ve e-ticarettir. Bu çalışmanın amacı, tüm şirket ve işletmelerde güçlü ve kapsamlı sanal güvenlik kurmaktır. Bu çalışmanın sonucu, tüm işletme ve organizasyonlara kurulması gereken on adet önemli ve yaygın güvenlik politikası olduğunu göstermektedir. Bunlar; gizlilik politikası, veri koruma politikası, veri saklama politikası, bilgi güvenliği politikası, eposta güvenliği politikası, fiziksel güvenlik politikası, website güvenliği politikası, bulut güvenliği politikası, ağ güvenliği politikası ve erişim denetimi politikasıdır. Ek olarak, bu çalışmanın sonuçları, bazı sanal güvenlik politikalarının işletmeden işletmeye daha önemli ve kritik olduğunu göstermektedir. Bu güvenlik politikalarının önceliklerindeki farklılıklar, işletmelerin kontrolü altındaki bilginin türüne ve bu işletmelerin bu güvenlik politikalarına olan güvenlik ihtiyaçlarının türüne bağlıdırMaster Thesis Pca ve Optimize Edilmiş Lstm'ye Dayalı Yeni Yazılım Kusur Tahmin Yöntemi(2021) Al-obaıdı, Anmar Sadeq Jasım; Mıshra, Alok; Yazıcı, AliBu çalışmada, PCA tabanlı LSTM uygulayarak yazılım hatası tahmini için yeni bir yaklaşım sunulmuştur. Bu çalışma, PCA tarafından gerçekleştirilen özellik seçimi ve LSTM tarafından yürütülen sınıflandırma bölümünden oluşmaktadır. PCA'Nin öznitelik seçimi olarak uygulanmasının amacı, etkilenmeyen öznitelikleri kaldırarak hesaplama süresini azaltmak için girdi özniteliklerinin boyutunu küçültmektir. Ardından, PCA'Nin çıkışı, giriş yazılımı kusur özelliklerini iki sınıfa (kusurlu ve normal) sınıflandıran zaman serisi sınıflandırıcısı olan LSTM'ye bağlanır. En iyi doğruluğu elde etmek için LSTM'nin ağırlığını ve tabanını güncelleyerek LSTM'nin performansını optimize etmek için uygulanan PSO. Elde edilen sonuçlar bu alanda sunulan yaygın çalışmalarla karşılaştırılmıştır.Doctoral Thesis Yazılım Geliştirme Organizasyonlarında Devops Uyumluluğu Üzerine Bir İnceleme: Kalite, Verimlilik ve Güvenlik Perspektifi(2023) Otaıwı, Zıadoon Abdullah; Yazıcı, Ali; Yazıcı, Ali; Yazıcı, Ali; Mıshra, Alok; Software Engineering; Software EngineeringGünümüzde birçok yazılım kuruluşu, yüksek kaliteli, güvenilir yazılımları hızla geliştirmek ve sunmak için birbiriyle rekabet etmekte. Son zamanlarda birçok yazılım firması, bir Geliştirme (Dev) ve Operasyon (Ops) metodolojisi olarak, DevOps'u tercih etmeye ve bu metodolojiyi sistem geliştirme yöntemi olarak projelerine uyarlamaya başlamışlardır. Bununla birlikte, güvenilir ve konuşlandırılabilir uygulamalar tasarlamak için yeni araçlar, teknolojiler, yöntemler, kültür ve deneyimli çalışma ekipleri gerektirdiğinden, yazılım endüstrisinin DevOps adaptasyonunda bir takım zorluklarla karşılaştığı bilnmektedir. DevOps'u çevreleyen mevcut akademik araştırmaların çoğu, bu yeni metodolojiye nasıl uyum sağlanacağına ve kuruluştaki performansın nasıl iyileştirileceğine ilişkin yanıtlar aramaktadır. Bunun içinde, hız, kalite ve üretkenlik konularına odaklanılması gerektiği anlaşılmaktadır. Bu çalışma, kuruluşlarda DevOps metodolojisinin uygulanmasında kalite, üretkenlik ve güvenlik konularıyla ilgili araştırma boşluklarını doldurmak için ampirik bir çalışma yürütmeyi amaçlamaktadır. Bu nicel çalışma sonucunda, CALMS (Kültür, Otomasyon, Yalın, Ölçüm ve Paylaşım) çerçevesine göre DevOps benimsendiğinde yazılım kalitesinin, üretkenliğin ve güvenliğin arttığını gözlemlenmiştir. Ancak, toplanan nicel verilere göre, DevOps benimsendiğinde güvenlik üzerinde bazı zorluklar ve olumsuz etkilerin söz konusu olduğu da belirlenmiştir. Bu çalışmada ayrıca, kuruluşlarda DevOps'un adaptasyonunu kolaylaştırmak için en iyi uygulamaları ve önerileri kullanarak geliştirilen bir model önerisi yapılmıştır.Doctoral Thesis Bbo-de Algoritması Kullanarak Akıllı Şehirlerde Wsn Dağıtım Optimizasyonu(2023) Abdulwahıd, Huda M.khaled; Mıshra, AlokKablosuz Sensör Ağları (WSN'ler), akıllı şehir altyapısının dağıtımında kritik bir rol oynar ve kentsel ortamların etkin izlenmesi ve yönetimi sağlar. WSN'lerin akıllı şehirlerdeki dağıtımını optimize etmek, karmaşık ve dinamik doğası nedeniyle zorlu bir görevdir. Bu tez, Biyoğeografi Tabanlı Optimizasyon ve Diferansiyel Evrim (BBO-DE) algoritmalarının birleşimiyle WSN dağıtımına yönelik yeni bir yaklaşım sunmaktadır. Bu araştırmanın amacı, BBO-DE algoritmasının akıllı şehir senaryolarında optimal WSN dağıtımını gerçekleştirmedeki etkinliğini araştırmaktır. Algoritma, biyoğeografi prensiplerinden ilham alan biyoğeografi tabanlı optimizasyon tekniğini ve diferansiyel evrimin güçlü arama yeteneklerini bir araya getirir. Sensör düğümü yerleşimi için kapsama, ağ bağlantısı, dağıtılan sensör sayısı ve algılama örtüşmesi gibi faktörleri dikkate alarak keşfi ve kullanımı dengeleyerek neredeyse optimal çözümler bulur. BBO-DE algoritmasının performansını değerlendirmek için bir dizi deney yapıldı. Temel BBO ve genetik algoritma gibi diğer bilinen optimizasyon teknikleriyle karşılaştırmalı bir analiz gerçekleştirildi. Sonuçlar, BBO-DE algoritmasının diğer optimizasyon yöntemlerine göre tüm faktörlerde daha iyi performans sergilediğini göstermektedir. Bu araştırma, BBO-DE algoritmasını tanıtarak ve değerlendirerek akıllı şehirlerde WSN dağıtımı alanına katkıda bulunur. Bulgular, algoritmanın 3D uzayda optimal WSN dağıtımını gerçekleştirmedeki etkinliğini vurgulayarak akıllı şehir uygulamalarında geliştirilmiş algılama yetenekleri ve kaynak kullanımına yol açar.Doctoral Thesis Kelime Gömme Kuralları ve Metin Sınıflandırması Tabanlı Makine Öğrenme Üzerine Bir Çalışma(2019) Al-gartanee, Asmaa; Mıshra, Alok; Görür, Abdül KadirÇevrimiçi bilgilerin, internet üzerinden temin edilebilen elektronik belgelerin ve dijital kütüphanelerin sayısındaki ani artış ile beraber metin belgelerinin kategorize edilmesinde zorluklar oluşmaya başlamıştır. Metin sınıflandırması teknik sürecinin kara kutusunun gösterilebileceği en esnek yöntemlerden birisi olarak görülen kural tabanlı yaklaşımlar olarak gömme, kural tabanlı ve makine öğrenme yaklaşımı bu problemin bu nedenle en iyi çözümleridir. Sınıflandırma sürecinin detayları görülebilir ve iyi sonuçlar elde etmek için bazı araçlar ve yeni talimatlar eklenebilir. Bu yaklaşımın bilgi alma, e-devlet, bilgi süzme, metin veri tabanları, dijital kütüphaneler ve diğer uygulamalar için değeri yüksektir. Gömme tekniği ve kural tabanlı oluşturma problemi metin kategorizasyonunda çok belirgin bir öneme sahiptir. Gömme tekniğinin ana fikri, metin kategorizasyon motoruna bir belgeyi bir kategoriye dönüştürmesinde yardımcı olabilecek bilgilendirici ve bilgilendirici olmayan kelimeleri tutabilecek bir teknik kullanarak anahtar kelimelerin önemini tespit etmektir. Bu tez, kelimeden vektöre (word2vec) ve belgeden vektöre (doc2vec) yaklaşımları için gömme tekniği kullanan kural tabanlı yaklaşımı ele almaktadır. Benzerlik hesabına bağlı olarak anahtar kelimeler hazırlamada bu iki teknik kullanılacaktır. Bunun ardından, doğruluk, geri çağırma, hassasiyet ve F-Ölçümleri gibi performans değerlendirme ölçütlerini hesaplayarak sistemin en iyi performansını gerçekleştirecek bir sınıflandırıcı için kural tabanlı yaklaşımı uygulamada bu anahtar kelimeleri kullanırız. Reuters 21578 ve 20 haber grupları veri kümeleri üzerinde Reuters 21578 ve 20 haber grupları veri kümelerinin ilk on kategorisini tasnif etmek için deneyler yapılmıştır. Python dili; F-M Skoru, Hata oranı ve Doğruluk ile ölçülmekte olan yaklaşımın genel etkinliği ile izlenen kural tabanlı bir yaklaşımı meydana getirmek için kullanılmıştı. Reuters 21578 veri kümesi durumunda doc2vec (d2vRule) kullanan gömme tekniği ile kural tabanlı sonuçları; doğruluk % 79, geri çağırma % 75, F-Ölçümleri % 76.75, hata oranı % 9.28 ve doğruluk ölçümleri % 90.72 olarak bulunmuştur. 20 Haber Grubu veri seti için sonuçlar; hassasiyet % 76, geri çağırma % 66,64, F-Ölçümü % 70,98, hata oranı % 9,99 ve doğruluk ölçümü % 90,07 olarak bulunmuştur. Ayrıca, makine öğrenme algoritmaları J-RIPPER (JRip), One Rule (OneR) ve ZeroR, Reuter 21578 veri setine uygulandığında, JRip, OneR ve ZeroR için sırasıyla 0.713 - 0.752, 0.506 - 0.598 ve 0.219 - 0.39 F-Ölçümleri ve doğruluk ölçümleri elde ettik. . Buna ilaveten, bu algoritmaları veri kümemize uyguladığımızda, mutabakat sağlandı ve algoritmamızın (d2vRule) yukarıda belirtilen bu üç algoritmadan daha iyi performans gösterdiği ortaya çıktı. Bundan başka, değerlendirme ölçütlerine göre iyi bir sınıflandırma süreci sağlamaktadır. Diğer taraftan, gömme tekniğini word2vec modeliyle kullanırken, bu sonuçların hassasiyet, geri çağırma ve F-Ölçüm yaklaşımlarına bağlı olduğu tahmin edilebilir. Son olarak, kural tabanlı yaklaşımızın makine öğrenme sonuçlarından yani Naïve-Bayes, Naive Bayes Updateable, Rules.DecisionTable, Lazy. IBL ve Lazy.IBK. yaklaşımlarının sonuçlarından daha iyi olduğu açıktır. Kural-tabanlı (w2cRule) yaklaşımımız için geçerliliği denetlendiğinde, belirli bir referansın kural-tabanlı (RB) sınıflandırıcısının doğru sınıflandırılmış örneklerin % 82.19'u ile en yüksek doğruluğa sahip olduğu görülürken, Karar Ağacı (DT) Destek Vektör Makinesinin (SVM), Rastgele Orman (RF) ve Bayes Net (BN) sırasıyla % 81.72, % 81.49, % 81.19 ve % 77.85 doğruluk oranlarına sahiptirler ve Geçici Spesifiklik Skoru (TSS) sınıflandırıcısı referans alınan örneklerin % 77.19'unu doğru bir biçimde sınıflandırmıştır. Bununla beraber, kelimeden vektöre kural tabanlı sınıflandırıcımız (w2vRule) Reuter 21578 veri kümesi durumunda % 73 hassasiyet, % 77.61 geri çağırma, % 75.09 F-Ölçümü, % 10.09 hata oranı ve % 89.91 doğruluk ölçüm seviyeleri gözlemlenmiştir. Bundan dolayı, önceki kural tabanlı ve makine öğrenme sınıflandırıcıları ile kıyasladığımızda en iyi sonuçları vermiştir.Master Thesis Çevik yaklaşımın yapısal yazılım geliştirme süreçleri ile entegrasyonu(2017) Abdelmagıd, Nura; Mıshra, AlokSon zamanlarda,çevik metodolojiler (AMs) tüm şirketlerde yazılım geliştirme hayat döngüsü (SDCL) ile iç içe olmuşlardır. Birçok kuruluş yazılım geliştirme hayat döngüsü süreçlerini artırmak ve pazarlama yapmak için zaman yaratmak için çevik metodolojiler (AMs) ve geleneksel metodolojiler kullanmışlardır.Bu çalışma iş alanında ideal çözüm olarak hem çevik metodolojiler (AMs) i hem de geleneksel metodolojileri tanıtmışlardır.İlk olarak, yazılım geliştirme hayat döngüsü boyunca değişiklikler hakkında düşünür, müşteri daha sonra fikrini de değiştirebilir.Bundan dolayı metodolojilerin birleşimine ihtiyaç duyulmaktadır.İkinci olarak, çevik metodolojilerin (AMs) kuruluşlara faydası olabileceği gerçeğine rağmen,karışık bir çerçeve olarak yazılım geliştirme hayat döngüsü (SDCL)'in bazı aşamalarında geleneksel metodolojilere ihtiyaç vardır.Master Thesis Yazılım Projelerinde Yazılım Aracı Tarafından Veri Toplama ve Veri Entegrasyonu(2016) Adrah, Muna; Mıshra, Alok; Mıshra, DeeptıBu tezde değişik yazılım projelerinden veri toplama ve birleştirme amaçlanmıştır. Değişik yazılım projelerinden veri toplama ve birleştirmede zorluklar vardır. Bazı tekniklerin bazı proje takımlarına ve durumlarına daha iyi uyduğu saptanmıştır. Bunun yanında, teknikler normalde genel olup proje karakteristiklerine göre uyarlanmadan kullanılması mümkün değildir. Yazılım mühendisliği projelerindeki verileri değişik proje karakteristiklerine göre ayırt etmek için veri tabanı oluşturulmuştur. Değişik verileri saklamak ve değişik yazılım projelerinden veri elde etmek için veri tabanı kurulmuştur. Yazılım projelerinden elde edilen veriler önerilen yaklaşımı geliştirmek üzere veri tabanı raporu formatında sunulmuştur. Anahtar kelimeler: Yazılım projeleri, Yazılım Araçları, Veri toplama ve birleştirme.