Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/10
Browse
Search Results
Conference Object Enhancing genomic data sharing with blockchain-enabled dynamic consent in beacon V2(Springernature, 2024) Binokay, Leman; Celik, Hamit Mervan; Gurdal, Gultekin; Ayav, Tolga; Tuglular, Tugkan; Oktay, Yavuz; Karakulah, GokhanConference Object Size Measurement and Effort Estimation in Microservicebased Projects: Results From Pakistan(CEUR-WS, 2023) Soylu, Görkem Kılınç; Ünlü, Hüseyin; Ahmad, Isra Shafique; Demirörs, OnurDuring the last decade, microservice-based software architecture has been a common design paradigm in the industry and has been successfully utilized by organizations. Microservice-based software architecture, specifically in the form of reactive systems, has substantial differences from the more conventional design paradigms, such as the object-oriented paradigm. The architecture moved away from being data-driven and evolved into a behavior-oriented structure. The usage of a single database is replaced by the structures in which each microservice is developed independently and has its own database. Therefore, adaptation demands software organizations to transform their culture. In this study, we aimed to get an insight into how Pakistani software organizations perform size measurement and effort estimation in their software projects which embrace the microservice-based software architecture paradigm. For this purpose, we surveyed 49 Pakistani participants from different agile organizations over different roles and domains to collect information on their experience in microservice-based projects. Our results reveal that although Pakistani organizations face challenges, they continue using familiar subjective size measurement and effort estimation approaches that they have used for traditional architectures. © 2023 Copyright for this paper by its authors.Article Citation - WoS: 1Citation - Scopus: 3Automatic Test Sequence Generation and Functional Coverage Measurement From Uml Sequence Diagrams(Igi Global, 2023) Ekici, Nazim Umut; Tuglular, TugkanSequence diagrams define functional requirements through use cases. However, their visual form limits their usability in the later stages of the development life cycle. This work proposes a method to transform sequence diagrams into graph-based event sequence graphs, allowing the application of graph analysis methods and defining graph-based coverage criteria. This work explores these newfound abilities in two directions. The first is to use coverage criteria along with existing tests to measure their coverage levels, providing a metric of how well they address the scenarios defined in sequence diagrams. The second is to use coverage criteria to automatically generate effective and efficient acceptance test cases based on the scenarios defined in sequence diagrams. The transformation method is validated with over eighty non-trivial projects. The complete method is validated through a non-trivial example. The results show that the test cases generated with the proposed method are more effective at exposing faults and more efficient in test input size than user-generated test cases.Article Endüstriyel Nesnelerin İnterneti Uygulamaları için Fpga Destekli ve Bağlam Tabanlı Erişim Kontrol Güvenlik Sistemi(2023) Ercan, Ahmet Tuncay; Genç, Didem; Tomur, EmrahEndüstri 4.0 ile birlikte üretimin her alanında gittikçe artan bilgisayar destekli sistemlerin yarattığı farklı ve karmaşık ağ topolojileri, artan veri miktarı, firmaların güvenlik ihtiyaçlarını artırmaktadır. Bundan dolayı farklı endüstriyel sektörlerde kullanılan farklı cihaz ve veri kullanımı şirketler, kendi kritik akıllı üretim sistemlerine yönelik güvenilir bir risk yönetim sistemine ihtiyaç duymaktadır. İşletmeler bu yüzden sahip oldukları Endüstriyel Kontrol ve Bilişim Sistemlerini korumayı amaçlarlar. Bu çalışmada üretim alanında kullanılabilecek, endüstriyel cihazlar ve/veya bunlara bağlı sensörlerin erişim kontrolü bağlamında güvenlik ihtiyaçlarını karşılayacak ve kenar bilişim kapsamında çalışacak FPGA (Alanda Programlanabilir Kapı Dizileri) destekli bir güvenlik platformu tasarlanmış ve çalışma yöntemi açıklanmıştır. Akıllı üretim cihazlarının bulunduğu bir imalathane ortamında çalışan cihaz, sensor, akıllı kontrol kutusu ve ağ geçidi gibi bileşenler üzerinde bağlam-tabanlı bir erişim denetim sistemi kullanımı gösterilmiş ve örnek bir çoklu kimlik doğrulama yöntemi tasarlanmıştır.Article Link Prediction for Completing Graphical Software Models Using Neural Networks(IEEE, 2023) Leblebici, Onur; Tuğlular, Tuğkan; Belli, FevziDeficiencies and inconsistencies introduced during the modeling of software systems may result in high costs and negatively impact the quality of all developments performed using these models. Therefore, developing more accurate models will aid software architects in developing software systems that match and exceed expectations. This paper proposes a graph neural network (GNN) method for predicting missing connections, or links, in graphical models, which are widely employed in modeling software systems. The proposed method utilizes graphs as allegedly incomplete, primitive graphical models of the system under consideration (SUC) as input and proposes links between its elements through the following steps: (i) transform the models into graph-structured data and extract features from the nodes, (ii) train the GNN model, and (iii) evaluate the performance of the trained model. Two GNN models based on SEAL and DeepLinker are evaluated using three performance metrics, namely cross-entropy loss, area under curve, and accuracy. Event sequence graphs (ESGs) are used as an example of applying the approach to an event-based behavioral modeling technique. Examining the results of experiments conducted on various datasets and variations of GNN reveals that missing connections between events in an ESG can be predicted even with relatively small datasets generated from ESG models. AuthorConference Object Kurt saldırıları için sentetik irislerde örnek seçilimi(IEEE, 2023) Akdeniz, Eyüp Kaan; Erdoğmuş, NesliIn this study, samples with higher potential to succeed in wolf attacks are picked among synthetically generated iris images, and the composed subset is shown to pose a more significant threat toward an iris recognition system backed by a Presentation Attack Detection (PAD) module with respect to randomly selected samples. Iris images generated by Deep Convolutional Generative Adversarial Networks (DCGAN) are firstly filtered by rejection sampling on PAD score distribution of real iris image PAD scores. Next, the probability of zero success in all attack attempts is calculated for each synthetic iris image, using real iris images in the training set, and match and non-match score distributions are calculated on those. Synthetic images with the lowest probabilities of zero success are included in the final set. Our hypothesis that this set would be more successful in wolf attacks is tested by comparing its spoofing performances with randomly selected sample sets.Research Project FTGPGPU - Genel amaçlı grafik işlemci birimi uygulamaları için donanım hatası toleransı analizi(2022) Öz, IşılGenel amaçlı hesaplamalar için grafik islemci birimlerinin (GPGPU) kullanımı, donanım hatalarının kritikligini arttırmakta, programların geçici hata hassasiyetini degerlendirmek ve uygun hata toleransı tekniklerini kullanmak daha önemli hale gelmektedir. Hataya en hassas program bölgelerinin korunması yoluyla, hem performansı, hem de güvenilirligi hedefleyen sistemler için ayrıntılı bölgesel hata hassasiyeti analizi çok önemlidir. Bu projede, GPGPU uygulamalarının geçici donanım hatası hassasiyetinin ölçülmesi, analiz edilmesi ve bu analizlerin sonuçlarının program özellikleri ile iliskilendirilmesi, seçimli hata toleransı yöntemi gelistirilmesi yoluyla kullanılması amaçlanmıstır. Projenin ilk katkısı, GPGPU uygulamlarının geçici hata hassasiyetlerinin bölgesel olarak belirlenmesi için yazılım ile donanım iliskisini saglayacak sekilde assembly seviyesinde hata ayıklayıcı tabanlı bir hata enjeksiyonu ve hata yayılımı analizi aracı gelistirilmesidir. Bu araç kullanılarak farklı yapıdaki, farklı özelliklere sahip GPGPU programlarının belirlenen kod bölgelerine hata enjeksiyonu saglayan deneyler yapılmıs, kod bölgelerinin hata hassasiyetleri ve olusan hatanın program süresince farklı veri yapılarına yayılımı incelenmistir. Projenin ikinci katkısı, GPGPU program kod parçalarının özellikleri ile bu kodlar çalısırken meydana gelebilecek hatalara hassasiyetleri arasındaki iliskinin incelenmesidir. GPGPU programlarındaki kod parçacıklarının performans ve mimari özellikleri profilleme ve simulasyon yöntemleriyle elde edilmis, ilk adımda gelistirilen hata enjeksiyonu aracıyla belirlenen kod parçalarına hata enjekte ederek uygulanan deney sonuçlarında sessiz veri bozunumu, çökme ve dogru çalısma durumları belirlenmistir. Program özellikleri-hata hassasiyeti ikilisi arasındaki iliski incelenerek program özellikleri verilen bir GPGPU uygulamasının hata hassasiyet degerleri makine ögrenmesi yöntemleriyle tahmin edilmistir. Gelistirilen tahminleme modelleriyle sessiz veri bozunumu için %82, çökme durumları için %87, dogru çalısma durumları için %96 dogruluk oranlarıyla tahminleme basarısı saglanmıstır. Projenin üçüncü katkısı, hataya daha hassas kod bölgelerinin çoklanmasına dayalı seçimli hata toleransı yöntemi gelistirilmesidir. Program gelistirici veya kullanıcı tarafından kaynak kodda isaretlenen kod bölgelerinin çoklanması seklinde gerçeklenen derleyici seviyesinde gelistirilen hata toleransı yapısı, belirtilen kernel fonksiyonlarının çoklanmasını artıklı kernel fonksiyonu olarak veya tek kernel fonksiyonu altında artıklı is parçacıgı olarak veya CUDA stream teknigi ile mümkün kılmaktadır. Böylece uygulamanın paralellik ve veri kullanımı özelliklerine göre farklı çoklama yürütme durumları seçilebilmekte, kaba taneli (coarsegrained) bir yapıda çıktı kontrolü ile performanslı bir sekilde çoklama saglanmaktadır.Article Yazılım Ürün Hatlarında Tam Üründen Özellik Eksiltme Yoluyla Frklı Ürün Yapılandırmalarını Otomatik Üretme Yöntemi(2023) Öztürk Kaya, Dilek; Tuğlular, TuğkanYazılım ürün hattı (YÜH) karmaşık, büyük ölçekli ve ürün yapılandırması bakımından zengin yazılım sistemleri geliştirmek için gelelecek vadeden bir yaklaşımdır. Yazılım ürün hattındaki sayısı çok fazla olabilen ürün yapılandırmalarına ait modellerin otomatik elde edilmesi zaman ve maliyet kısıtları açısından oldukça önemlidir. Bu çalışmada, ürün modellerini daha üretken ve etkili şekilde elde edebilmek için, tam ürün modelinden, özellik eksiltme yoluyla farklı ürün yapılandırmalarına ait modelleri otomatik olarak elde etmeyi sağlayan bir yaklaşım önerdik. Önerilen yaklaşımı İçecek Otomatı YÜH, Banka Hesabı YÜH ve Öğrenci Yoklama Sistemi YÜH isimli üç farklı vaka çalışması üzerinde denedik. Özellik-bağımlılık ağacı ve dinamik kenar eşleme algoritması bu çalışmada önerilen özgün kavramlardır.Conference Object Citation - Scopus: 1A Lightweight and Energy Efficient Secrecy Outage Probability-Based Friendly Jamming(IEEE, 2023) Yaman, Okan; Ayav, Tolga; Erten, Yusuf MuratThird parties and legitimate entities can reach and process users' private data through most wireless networks. However, attackers such as intruders and eavesdroppers may also try to exploit this property in communication. Hence, wireless networks are intrinsically more vulnerable to threats, unlike their wired alternatives. Cryptographic techniques are the conventional approaches to deal with that weakness. Nevertheless, they still need to meet the requirements of contemporary technologies, including IoT nodes with energy and processing power constraints. In that respect, friendly jamming (FJ) is one of the encouraging countermeasures to overcome the mentioned susceptibility since it has an energy-efficient and computation-friendly nature. However, that promising approach brings another challenge, applicability. Although various models exist against this issue, a lightweight scheme compliant with novel technologies is needed. Hence, we propose a more straightforward FJ model evaluated on cellular network-based simulations in this study. Moreover, introducing a lightweight secrecy outage probability definition increases robustness and energy efficiency. © 2023 IEEE.Article Citation - WoS: 3Citation - Scopus: 4Application of the Law of Minimum and Dissimilarity Analysis To Regression Test Case Prioritization(IEEE, 2023) Ufuktepe, Ekincan; Tuğlular, TuğkanRegression testing is one of the most expensive processes in testing. Prioritizing test cases in regression testing is critical for the goal of detecting the faults sooner within a large set of test cases. We propose a test case prioritization (TCP) technique for regression testing called LoM-Score inspired by the Law of Minimum (LoM) from biology. This technique calculates the impact probabilities of methods calculated by change impact analysis with forward slicing and orders test cases according to LoM. However, this ordering doesn't consider the possibility that consecutive test cases may be covering the same methods repeatedly. Thereby, such ordering can delay the time of revealing faults that exist in other methods. To solve this problem, we enhance the LoM-Score TCP technique with an adaptive approach, namely with a dissimilarity-based coordinate analysis approach. The dissimilarity-based coordinate analysis uses Jaccard Similarity for calculating the similarity coefficients between test cases in terms of covered methods and the enhanced technique called Dissimilarity-LoM-Score (Dis-LoM-Score) applies a penalty with respective on the ordered test cases. We performed our case study on 10 open-source Java projects from Defects4J, which is a dataset of real bugs and an infrastructure for controlled experiments provided for software engineering researchers. Then, we hand-seeded multiple mutants generated by Major, which is a mutation testing tool. Then we compared our TCP techniques LoM-Score and Dis-LoM-Score with the four traditional TCP techniques based on their Average Percentage of Faults Detected (APFD) results.