DERİN ÖĞRENME YÖNTEMLERİ KULLANARAK ADLİ BİLİŞİM İNCELEMELERİNDE DELİL ÇIKARIMININ GERÇEKLEŞTİRİLMESİ

Abstract

Günümüzde teknolojinin hızlı gelişimi, dijital ortamların günlük hayatta kullanılmasını kaçınılamaz hale getirmiştir. Bankalar, e-devlet kapısı, e-ticaret siteleri ve sosyal medya ortamlarının bilgiye çok hızlı erişim sağlanmasını mümkün kılması internet ve dijital ortamların kullanımını günlük hayatın değişmez bir parçası haline getirmiştir. Bu durum hayatı kolaylaştırmasının yanında bazı olumsuz durumların da artmasına yol açmıştır. Dijital ortamlarda işlenen dolandırıcılık, veri hırsızlığı, yasal olmayan madde satışı ve terör eylemlerinin yayılması gibi birçok suçun işlenmesi kolaylaşmış ve sayısında artış görülmüştür. Böyle durumların dijital ortamlarda engellenmesi, incelenmesi ve raporlanması adli bilişimin çalışma alanına girmektedir. Ancak, günümüzdeki mevcut adli bilişim inceleme süreçleri artan suçlara cevap veremez duruma gelmektedir. Bu çalışmada birçok alanda kullanımı yaygınlaşan ve başarılı sonuçlar elde eden derin öğrenme yöntemlerinden adli delil incelemelerinde de yararlanılması amaçlanmıştır. Bu amaçla, derin öğrenme nesne tespiti algoritmaları kullanılarak adli delil incelemelerine yardımcı bir delil ayıklama yöntemi önerilmiştir. Alınan sonuçlar, delilden çıkarılan resim verilerinin içeriklerine göre sınıflandırılması derin öğrenme kullanılarak %93 oranında daha hızlı gerçekleştirilebileceğini göstermektedir. Bunun yanında sınıflandırma sonucunda insan kaynaklı hataların da azalacağı gösterilmiştir. Önerilen yöntemin ilerleyen çalışmalarda görüntü verilerinin yanında ses, yazı ve video verilerine de uygulanarak adli delil inceleme yazılım araçlarına entegre edilmesi amaçlanmaktadır.Today, the rapid development of technology has made it inevitable to use digital media in daily life. The fact that banks, e-government portal, e-commerce sites and social media environments make it possible to access the information very quickly has made the use of internet and digital media a constant part of daily life. This situation has led to an increase in some negative situations as well as facilitation of life. Many crimes such as fraud, data theft, the sale of illegal substances, and the spread of terrorist acts committed in digital media have become easier and have increased in number. The examination, blocking and reporting of such situations in the digital environment are the subject of digital forensics science. However, current digital forensic examination processes are unable to respond to increased crime in terms of speed. In this study, it is aimed to use the deep learning methods, which have been successful in the use of many areas, in digital evidence examinations. In this study, it is aimed to use the deep learning methods which have been successful in many use cases in judicial evidence examinations. For this purpose, a method of extracting evidence to assist in forensic examinations is proposed using deep learning object detection algorithms. The results show that the classification of images obtained from digital evidences according to their contents can be performed 93% faster using deep learning. It has also been shown that human errors will be reduced as a result of classification. It is aimed to integrate the proposed method into the forensic evidence analysis software tools by applying it to audio, text and video data as well as image data in further studies.