Analysing and Carving MS Word and PDF Files from RAM Images on Windows

In this study, a piece of software has been developed to recover the readable data by carving MS Word and PDF files from the RAM image. String searching, signature scanning, and data carving methods are used in the design of the software. The analysis was performed on a RAM image of 14 GB by using the software that was developed. The success rate for each file was determined by comparing the recovered data to the data in the original file. It was determined that the rate of data recovery decreases as the size of the MS Word or PDF files loaded onto RAM increases. Consequently, it is aimed to be an important example of obtaining electronic evidence from volatile data in forensic informatics with the proposed study

Prediction of Rebound Amount in Dry Mix Shotcrete by a Fast Adaboosting Neural Network

In this study, a new machine learning approach has been proposed to predict the rebound causing loss of material in shotcrete using the ensemble learning method. In shotcrete application, the amount of rebound material was obtained for use in a dataset. In this study, the shotcrete mixes that contain an additive of fly-ash, silica fume, and polypropylene fiber were produced besides simple shotcrete. Each mix was sprayed onto 2 wooden panels measuring 45 × 45 × 15 cm in size. The rebound material resulting from the spraying process was collected, weighed and recorded as data. The highest rebound was observed for the plain sample and the lowest for samples with substituted silica fume. Dependent and independent parameters were identified in the dataset produced as a result of experimental studies. Hyperparameters producing optimum results in the training of the model were identified for the model and boosting method. The dataset was split into training and testing sets by 80% and 20%, respectively. As a result, the model achieved a prediction performance of 84.25%. To test the performance of the proposed model, traditional machine learning algorithms were compared on the same dataset. Consequently, the proposed model was observed to have the highest accuracy

Sağlık Alanında Veri Mahremiyetinin Korunmasına Yönelik Makine Öğrenmesi Uygulamalarına Yeni Bir Yaklaşım: Federe Öğrenme

Aim: Today, data banks contain unpredictable data. Together with the advances in data science, large data offer the potential to better understand the causes of diseases. This potential results from the processing, analysis or modeling of machine learning algorithms. Various data sets stored in different institutions are not always shared directly due to privacy and legal concerns. This problem limits the full use of large data in health research. Federated learning is aimed at developing artificial intelligence systems based on both high accuracy and data privacy. Materials and Methods: In this study, a federated learning approach was proposed in order to access any data and develop machine learning applications without sharing personal information within the scope of data privacy. Firstly, the structure of the Federated learner has been studied. It was then determined how federated learning should be used in machine learning models in different health applications. Results: In federated learning, the model is trained on local computers and its updates are transferred to a central server. The updated model is then transferred to local models. In this way, the central model is trained without seeing the data. Conclusion: It is necessary to make machine learning models in which confidentiality is applied with data obtained from health. For this, federated learning must be integrated into traditional machine learning applications. Thus, high performance is envisaged to be achieved with big data where data confidentiality is adopted.Amaç: Günümüzde veri bankalarını tahmin edilmeyecek büyüklükte veriler içermektedir. Veri bilimindeki gelişmelerle birlikte büyük veriler hastalıklarının oluşum sebeplerini daha iyi anlama potansiyeli sunmaktadır. Bu potansiyel verilerin işlenmesi, analiz edilmesi veya makine öğrenmesi algoritmaları ile modellenmesi sonucunda ortaya çıkmaktadır. Farklı kurumlarda depolanan çeşitli veri kümeleri gizlilik ve yasal kaygılar nedeniyle her zaman doğrudan paylaşılmamaktadır. Bu sorunda sağlık araştırmalarında büyük verilerin tam olarak kullanılmasını sınırlamaktadır. Federe öğrenme hem yüksek doğruluk hem de veri mahremiyetine göre yapay zekâ sistemlerinin geliştirilmesi amaçlanmaktadır. Materyal ve Metot: Bu çalışmada veri mahremiyeti kapsamında kişisel bilgiler paylaşılmadan, herhangi bir veriye erişmek ve makine öğrenmesi uygulamaları geliştirebilmek için federe öğrenme yöntemi önerilmiştir. Öncelikle federe öğrenmeni yapısı incelenmiştir. Daha sonra federe öğrenmesin farklı sağlık uygulamalarındaki makine öğrenmesi modellerine nasıl kullanılması gerektiği belirlenmiştir. Bulgular: Federe öğrenmede model, yerel bilgisayarlarda eğitilerek merkezi bir sunucuya güncellemeleri aktarılmaktadır. Yerelden gelen güncellemeler merkezi modeli günceller. Daha sonra güncellenmiş model yerel modellere aktarılır. Bu sayede merkezi model veriyi görmeden eğitilmektedir. Sonuç: Sağlıktan elde edilen veriler ile gizliliğin uygulandığı makine öğrenme modellerinin geliştirilmesi gerekir. Bunun için geleneksel makine öğrenme uygulamalarına federe öğrenmenin entegre edilmesi gereklidir. Böylece veri gizliliğin benimsendiği büyük veriler ile yüksek performans elde edilmesi öngörülmektedir

Blockchain-Based Secure Credit Card Storage System for E-Commerce

Recently, serious damages have occurred in e-commerce applications due to rapidly increasing data leaks and end-user vulnerabilities. Although the source of the vulnerabilities is different, attacks result in the theft of unsafe data. In particular, the theft of credit card information reveals a financial loss. In this study, a blockchain-based secure storage model has been developed in order to prevent the theft of credit card information in e-commerce applications as a result of a possible data leak. In the sample e-commerce application developed with ASP.NET, data other than credit cards are stored. Credit card data is transmitted to the blockchain over the API with SSL protection in the e-commerce application. The blockchain model was developed using MongoDB with the BigchainDB framework. The data in each block of the blockchain is encrypted with Advanced Encryption Standard (AES) 256 bits. The data integrity of the block is provided by the SHA256 algorithm. it is aimed to protect credit card data from a possible data leak with the proposed BigchainDB-based blockchain model

HAVALİMANLARI İÇİN BAGAJ TESLİMAT SİSTEMİ

Uluslararası hava taşımacılığı birliği olan IATA (International Air Transport Association) ’nın aldığı karar ile havayolu şirketleri yolcularının bagajlarına ait süreçleri takip etmekle yükümlüdür. Şirketlerin bagaj takiplerini gerçekleştirilmesi için havalimanlarının altyapılarının uygun olması veya gerektiği gibi güncellenmesi gerekmektedir. Böylelikle bagaj teslimatında yaşanan aksaklıklarının en aza indirgenerek, müşteri memnuniyetinin artması hedeflenmektedir. Bu çalışmada havalimanlarının bagaj bekleme alanlarında yolcuların bagajlarının durumunu takip ettikleri bir sistem geliştirilmiştir. Yolcunun bagajına uçuş öncesi RFID (Radio Frequency Identification ) etiket takılarak, kimlik bilgileri sisteme kaydedilir. Uçuş sonrası havayolu şirketi personeli, bagajlarda bulunun etiketleri okuyucu sisteme okutur. Bagajlardan alınan kimlik bilgileri, veri tabanındaki yolcu bilgileri ile eşleştirilerek teslimat noktasında bulunan ekranlara aktarılır. Böylelikle alanda bulunan yolcular bagajının durumunu ekrandan takip edebilmektedir. Geliştirilen sistemde takip 13.56Mhz RFID yapışkan etiket ile yapılmaktadır. RFID etiketlerin okunması için Arduino geliştirme kartı üzerinde RC522 RFID okuyucu kullanılmaktadır. Sonuç olarak sistem havalimanlarında yolcuları bagajlarının kolay ve pratik şekilde teslim alması hedeflenmektedir. Anahtar Kelimeler: Arduino, RFID, Bagaj Takip Sistemi, Bagaj Teslimat Sistemi

ELEKTRİK SAYAÇLARININ UZAKTAN OKUNMASI VE ENERJİ ANALİZİ

Elektrik enerjisi takibinde akıllı teknolojiler, sadece enerji firmalarının kullanabileceği bir sistem olmayıp, aynı zamanda tüketicilerin de faydalanabileceği sistemlerdir. Ev veya iş yeri müşterileri elektrik tüketim değerlerini anlık olarak izleyerek bütçe planlamasını gerçekleştirebilmektedir. Aynı zamanda elektrik dağıtım firmasının faturalandırdığı miktarı da kontrol edebilmektedir. Bu çalışmada, dijital elektrik sayaçlarının tüketim miktarlarının okunması, web ortamına aktarılması ve tüketim değerlerinden çıkarımlar elde edilmesi amaçlanmıştır. Dijital sayaçlardan değerlerin okuması için Arduino Mega geliştirme kartı kullanılmıştır. Alınan verilerin web ortamına aktarılması için Arduino üzerine GSM modül yerleştirilmiştir. Sayaç üzerinden 1 saniyelik periyodlarda gelen veriler, 15 dakika aralıkla web ortamında bulunan MySQL veri tabanına kaydedilmektedir. Arayüz yazılımı ile veri tabanında bulunan veriler zamansal periyodlarda kullanıcıya gösterilmektedir. Sonuç olarak çalışma ile faturalandırmada oluşabilecek yanlışlıkların önüne geçecektir. Ayrıca tüketim bütçesinin kontrolü ile enerji tasarrufu sağlanması hedeflenmektedir. Anahtar Kelimeler: Arduino, Elektrik Sayacı, Optik Okuyucu Tüketim, Uzaktan Sayaç Okuma, Enerji verimliliği