Computer Engineering / Bilgisayar Mühendisliği
Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/11147/10
Browse
14 results
Search Results
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.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.Research Project Gizli parmak izlerinin sentetik üretimi(2021) Erdoğmuş, Nesli154614.34 Öz: Parmak izi tanıma sistemleri sınır geçişleri, kişisel bilgilerin korunumu ve güvenliği ve adli incelemeler gibi bir çok alanda önemli bir yer tutmaktadır. Parmak izi, pasaportlardan, cep telefonlarına kadar gündelik hayata nüfus etmiş olması bir yana, kriminal vaka çözümlemelerinde de halen en çok kullanılan araçların başında gelmektedir. Bu önem, dünya nüfusundaki ve nüfus hareketliliğindeki artış ile birleşince otomatik parmak izi eşleştirme ve tanıma araştırmaları hız kazanmıştır. Ancak kişisel ve/veya adli veri olması, elde edilmesindeki güçlükler ve uzmanlık gereksinimi nedeni ile gizli parmak izlerinin araştırma amaçlı toplanmaları ve erişime açık hale getirilmeleri diğer araştırma alanlarına kıyasla güç olabilmektedir. Öte yandan çok sayıda parmak izi örneğine sahip olmak iki açıdan önem arz etmektedir: 1. Gerçek olay çözümlemelerinde ve kimlik tespitinde, parmak izi taraması büyük oranda milyonlarca kayıtlı parmak izi görüntüsü üstünde yapılmaktadır. Laboratuvar ortamında gerçekçi performans değerleri elde etmek için benzer büyüklükte veri kümeleri gerekmektedir. 2. Son yıllarda çok geniş bir uygulama alanı bulan ve bunların birçoğunda elde edilen başarım oranlarını çok daha ileri seviyelere taşıyan derin öğrenme yaklaşımlarının performansları ile eğitim veri kümesinin büyüklüğü arasında olumlu bir bağıntı mevcuttur. Yapay derin sinir ağlarının eğitimi için geniş veri kümelerine ihtiyaç vardır. Bu projede, yukarıda bahsedilen etkenlerden ikincisine odaklanılmış ve sentetik gizli parmak izi görüntülerinin parmak izi işleme ve tanıma sistemlerinin eğitimi ve testlerinde kullanılmak üzere üretilmesi hedeflenmiştir. Gerçek parmak izi eşleştirme senaryolarında tarama yapılan veri kümelerinin büyüklüğü ve derin öğrenme yaklaşımları ile elde edilen başarımların veri büyüklüğüne olan bağımlılığı sebebi ile sentetik ve gerçeğine yakın veri üretme beraberinde büyük avantajlar getirecektir. Proje kapsamında üretilen parmak izlerinin ne kadar gerçeğe yakın oldukları, derin öğrenme sistemlerinin başarım oranlarını ne kadar arttırdıkları ölçüsüne göre değerlendirilmektedir. Bu doğrultuda, parmak izi tanıma ve eşleştirme alt adımlarından sınıflandırma, özellik noktası tespiti ve papil çizgisi yönelimi kestirimi görevleri için derin yapay sinir ağları geliştirilmiş ve eğitim için kullanılan sentetik parmak izi verilerinin bu ağların performanslarına olan etkileri ölçülmüştür. Örnek sayısının az olduğu sınıflandırma görevinde dikkate değer bir artış gözlemlenirken, yama-tabanlı geliştirilen ve bu sebeple az örnek sayısı probleminin bertaraf edildiği özellik noktası tespiti ve papil çizgisi yönelimi kestirimi görevlerinde benzer bir etki gözlemlenmemiştir. Parmak izi üretimi için biri model, biri de istatistik tabanlı olmak üzere iki yaklaşım denenmiştir. Model tabanlı sistemde parmak izlerinin sınıfı, özellik noktaları, papil çizgisi yönelim ve frekansı gibi tüm faktörler kontrol/tespit edilebildiği için bu yöntemler üretilen parmak izleri için performans testleri yapılmıştır. Ancak, istatistik tabanlı sistemde çekişmeli üretici ağlar eğitilmiş, ancak imgelerin parmak izi sınıfı dışında bir meta veriye bağlı olarak üretilmeleri sağlanamamıştır.Article Gender Bias in Occupation Classification From the New York Times Obituaries(Dokuz Eylül Üniversitesi, 2022) Atik, Ceren; Tekir, SelmaTechnological developments such as artificial intelligence can strengthen social prejudices prevailing in society, regardless of the developer's intention. Therefore, researchers should be aware of the ethical issues that may arise from a developed product/solution. In this study, we investigate the effect of gender bias on occupational classification. For this purpose, a new dataset was created by collecting obituaries from the New York Times website and is provided in two different versions: With and without gender indicators. Category distributions from this dataset show that gender and occupation variables have dependence. Thus, gender affects occupation classification. To test the effect, we perform occupation classification using SVM (Support Vector Machine), HAN (Hierarchical Attention Network), and DistilBERT-based classifiers. Moreover, to get further insights into the relationship of gender and occupation in classification problems, a multi-tasking model in which occupation and gender are learned together is evaluated. Experimental results reveal that there is a gender bias in job classification.Article Asking the Right Questions To Solve Algebraic Word Problems(TÜBİTAK - Türkiye Bilimsel ve Teknolojik Araştırma Kurumu, 2022) Çelik, Ege Yiğit; Orulluoğlu, Zeynel; Mertoğlu, Rıdvan; Tekir, SelmaWord algebra problems are among challenging AI tasks as they combine natural language understanding with a formal equation system. Traditional approaches to the problem work with equation templates and frame the task as a template selection and number assignment to the selected template. The recent deep learning-based solutions exploit contextual language models like BERT and encode the natural language text to decode the corresponding equation system. The proposed approach is similar to the template-based methods as it works with a template and fills in the number slots. Nevertheless, it has contextual understanding because it adopts a question generation and answering pipeline to create tuples of numbers, to finally perform the number assignment task by custom sets of rules. The inspiring idea is that by asking the right questions and answering them using a state-of-the-art language model-based system, one can learn the correct values for the number slots in an equation system. The empirical results show that the proposed approach outperforms the other methods significantly on the word algebra benchmark dataset alg514 and performs the second best on the AI2 corpus for arithmetic word problems. It also has superior performance on the challenging SVAMP dataset. Though it is a rule-based system, simple rule sets and relatively slight differences between rules for different templates indicate that it is highly probable to develop a system that can learn the patterns for the collection of all possible templates, and produce the correct equations for an example instance.Article Citation - WoS: 7Citation - Scopus: 12A Survey on Organizational Choices for Microservice-Based Software Architectures(TÜBİTAK, 2022) Ünlü, Hüseyin; Bilgin, Burak; Demirörs, OnurDuring the last decade, the demand for more flexible, responsive, and reliable software applications increased exponentially. The availability of internet infrastructure and new software technologies to respond to this demand led to a new generation of applications. As a result, cloud-based, distributed, independently deployable web applications working together in a microservice-based software architecture style have gained popularity. The style has been a common practice in the industry and successfully utilized by companies. Adopting this style demands software organizations to transform their culture. However, there is a lack of research studies that explores common practices for microservices. Thus, we performed a survey to explore the organizational choices on software analysis, design, size measurement, and effort estimation when working with microservices. The results provide a snapshot of the software industry that utilizes microservices. We provide insight for software organizations to transform their culture and suggest challenges researchers can focus on in the area.Article Citation - Scopus: 1Performance Analysis and Feature Selection for Network-Based Intrusion Detection With Deep Learning(Türkiye Klinikleri, 2022) Caner, Serhat; Erdoğmuş, Nesli; Erten, Yusuf MuratAn intrusion detection system is an automated monitoring tool that analyzes network traffic and detects malicious activities by looking out either for known patterns of attacks or for an anomaly. In this study, intrusion detection and classification performances of different deep learning based systems are examined. For this purpose, 24 deep neural networks with four different architectures are trained and evaluated on CICIDS2017 dataset. Furthermore, the best performing model is utilized to inspect raw network traffic features and rank them with respect to their contributions to success rates. By selecting features with respect to their ranks, sets of varying size from 3 to 77 are assessed in terms of classification accuracy and time efficiency. The results show that recurrent neural networks with a certain level of complexity can achieve comparable success rates with state-of-the-art systems using a small feature set of size 9; while the average time required to classify a test sample is halved compared to the complete set.Article Türkiye’deki Yazılım Organizasyonlarının Mikroservis Tabanlı Mimaride Uyguladığı Analiz ve Tasarım Yöntemleri Üzerine Bir Araştırma(TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası, 2021) Ünlü, Hüseyin; Bilgin, Burak; Demirörs, OnurGünümüzde esnek, güvenilir ve duyarlı (responsive) yazılımlara olan talebin artması ve bu talebe karşılık verebilen internet altyapısının olması yeni nesil bulut uygulamalarının gelişmesine öncülük etmiştir. Bunun sonucunda, bulut tabanlı dağıtık web uygulamalarının birlikte çalışarak oluşturduğu mikroservis tabanlı mimari popülerlik kazanmıştır. Mikroservis tabanlı mimari oldukça yeni olup bu mimariyi kullanarak yazılım geliştiren firmaların kültürlerini değiştirme gerekliliği doğmuştur. Ancak, literatürde mikroservis tabanlı mimaride analiz ve tasarım konusunda uygulanan yöntemleri ele alan çalışma sayısı çok azdır. Bu çalışmada, Türkiye’deki yazılım organizasyonlarının mikroservis tabanlı proje geliştirirken başvurdukları analiz ve tasarım yöntemlerini ele alan bir anket düzenlenmiştir. Anket sonuçları, mikroservis tabanlı proje konusunda tecrübesi olan yazılım organizasyonlarının analiz ve tasarım konusundaki bakış açılarını ortaya çıkarmaktadır. Elde edilen sonuçlar mikroservis kullanan organizasyonlar ile ilgili genel tabloyu göstermekte ve araştırmacılar için çalışma yapılabilecek konuları önermektedir.Article Otomotiv Endüstrisinde Zamanlama Mimarilerinin Değerlendirilmesi(TMMOB Elektrik Mühendisleri Odası, 2021) Saydam, Berkay; Ayav, TolgaTeknolojik gelişmeler araçlara da yansırken güvenlikten ödün vermeden araçlara yeni işlevler ekleme zorluğunu da beraberinde getirmektedir. Araçlarda kullanılan çeşitli işlevleri yerine getiren görevler farklı karakteristiklere sahiptir. Güvenlik ve performans, bu görevlerin karakteristiğini belirlemek için kullanılan iki temel kriterdir. Görevlerin karakteristikleri, Otomotiv Güvenlik Bütünlük Seviyeleri olarak bilinen güvenlik seviyelerine göre sınıflandırılabilir. Donanım ve yazılım tasarımı ile ayrıca bunların doğrulanması ve testi otomotiv endüstrisinde uzun soluklu bir ilerlemedir. Bir Elektronik Kontrol Birimi sahada kullanılmaya başlandığında, donanım tasarımındaki herhangi bir değişiklik oldukça maliyetlidir. Makalede savunulan hipoteze göre, Merkezi İşlem Birimi tarafından görev yürütme sıralarını belirlemek için kullanılan zamanlama algoritmaları özenle seçilmelidir. Ayrıca donanım ve yazılım tasarımında bu karakteristik ve algoritmalar dikkate alınmalıdır. Aksi takdirde görevler, kritik bileşen için zaman kısıtının kaçırılması gibi güvenlik açısından ciddi sorunlara neden olabilmektedir. Bu makalede, zamanlama mimarileri değerlendirilerek hangi zamanlama mimarilerinin hangi amaçla kullanılması gerektiği belirtilmektedir. Algoritmaların avantaj ve dezavantajları sunulmaktadır.