Günümüzde doğadaki birçok doğal ses kaynağı yanısıra sentetik sesler de çoklu ortam sistemlerindekullanılmaktadır. Bu seslerin bulunduğu ortamlar (sahneler) biyometrik yetkilendirme, güvenlik isterleri vegürbüz/güvenli sesli/görüntülü iletişim için önem arz etmektedir. Konuşma/konuşmacı tanıma, doğrulamagibi özel kısıtlara sahip ses biçemleri haricinde çoklu seslerin ayrıştırılması, gürültü giderilmesi, ses sahnesi/olaylarının tespiti ve ses etiketleme işlemleri siber güvenlik açısından daha güvenli bilişim sistemlerioluşturulması adına gün geçtikçe önem kazanmaktadır. Derin öğrenme katmanlı altyapısı gereği oldukça iyibir biçimde ham verideki özniteliklerin ve anlamsal ilişkinin elde edilmesine olanak sunmasından dolayı sonyılllarda siber güvenlik alanında da tercih edilir olmuştur. Bu çalışmada siber güvenlik kapsamında çokluortam verisi olarak ses (veya konuşma) analizi ve sınıflandırma/tahminleme ve tespit için derin öğrenmemimari modellerinin kullanımı irdelenmiştir. Çalışmamızda 2015 ilâ 2019 yılları arasındaki yayınlarda öneçıkan modeller olan derin sinir ağları, evrişimli sinir ağları, tekrarlayıcı sinir ağları, kısıtlanmış Boltzmannmakinesi ve derin inanç ağları sistematik olarak incelenmiştir. Böylece siber güvenlikte ses/konuşma işleme,sesle aldatmayı önleme, tutarlı ve yüksek başarımlı sonuçları elde etmeye dair literatürdeki yönelim kırkıaşkın çalışma üzerinden bilimsel bulgulara dayanan tartışma ve yorumlarla açıkça ortaya konulmaktadır
