Person: DOĞAN, BUKET
Loading...
Email Address
Birth Date
Research Projects
Organizational Units
Job Title
Last Name
DOĞAN
First Name
BUKET
Name
23 results
Search Results
Now showing 1 - 10 of 23
Publication Open Access Protecting android devices from malware attacks: a state-of-the-art report of concepts, modern learning models and challenges(2023-01-01) DOĞAN, BUKET; Bayazit E. C., Sahingoz O. K., DOĞAN B.Advancements in microelectronics have increased the popularity of mobile devices like cellphones, tablets, e-readers, and PDAs. Android, with its open-source platform, broad device support, customizability, and integration with the Google ecosystem, has become the leading operating system for mobile devices. While Android’s openness brings benefits, it has downsides like a lack of official support, fragmentation, complexity, and security risks if not maintained. Malware exploits these vulnerabilities for unauthorized actions and data theft. To enhance device security, static and dynamic analysis techniques can be employed. However, current attackers are becoming increasingly sophisticated, and they are employing packaging, code obfuscation, and encryption techniques to evade detection models. Researchers prefer flexible artificial intelligence methods, particularly deep learning models, for detecting and classifying malware on Android systems. In this survey study, a detailed literature review was conducted to investigate and analyze how deep learning approaches have been applied to malware detection on Android systems. The study also provides an overview of the Android architecture, datasets used for deep learning-based detection, and open issues that will be studied in the future.Publication Open Access Bibliometric analysis of the tertiary study on agile software development using social network analysis(2020-11-24) DOĞAN, BUKET; BAYRAM E., DOĞAN B., TUNALI V.This study aims to examine the systematic literature reviews published on the Agile Software Development subject between 2013 and 2018 and to examine the citation relationships among the studies within the scope of the tertiary study with the help of social network analysis. In this study, the publications within the scope were visualized with VOSviewer and Gephi social network analysis tools, and the relations between publishing institutions, countries were revealed. In citation analysis; according to the total link strength, it is seen that UK, Spain and Slovenia are at the forefront at institution and country level. Brazil has the highest citation value and provides the link between the two large clusters obtained in the analysis. In the bibliographic coupling analysis, the five most active countries at the country level were Brazil, Germany, Finland, Malaysia and Pakistan. When the same analysis is made at the institution level, the top five institutions are in Brazil, Switzerland, Peru and Pakistan. The findings of the study indicate that developing countries have more studies on the subject and that the cited publications are mostly from developed countries; European countries seem to be more collaborative based on citation analysis yet developing countries such as Brazil and Malaysia have also relations with them; the number of publications is not directly proportional to the citations.Publication Metadata only Machine learning applications on covid-19 pandemic: A systematic literature review(2022-12-10) DOĞAN, BUKET; ALTIKARDEŞ, ZEHRA AYSUN; KÖKSAL K., DOĞAN B., ALTIKARDEŞ Z. A.Covid-19 is an infectious disease caused by the Sars-Cov-2 virus, which emerged on December 19, 2019 and was declared as a pandemic by the World Health Organization (WHO) on March 11, 2020. This disease, which causes infection in the lungs and upper respiratory tract, has been seen in more than 243 million people worldwide and spread to 192 countries/territories and 26 cruise/naval ships since the day it first appeared. Studies are carried out in many different areas to combat the increase in the number of infected patients. Computer-aided systems, —one of these areas— are used together with technologies such as data science, machine learning and artificial intelligence, and they provide great benefits in predictive diagnosis processes in the fight against Covid-19. In this study, machine learning methods used for the detection and diagnosis of Covid-19 are investigated by systematic literature method. 49 empirical studies in which machine learning is applied with a model and methodology suitable for the purpose determined as content were examined. In this study, the purposes and performances of using machine learning methods in the field of Covid-19 were examined. The articles between 2019-2021 from two different sources, IEEE and Science Direct, were obtained using five search queries. Using the exclusion and selection strategy among 49 out of a total of 532 studies were examined. Within the scope of the study, it was seen that the most used of the 3 data types, namely time series, image and clinical, was the time series. It has been concluded that among the 3 usage purposes determined for machine learning in the articles, Covid-19 diagnosis is the most studied problem type. While the most used machine learning method for Curve Fitting problems was Regression, it was concluded that Random Forest (RF) and Support Vector Machines (SVM) methods were frequently used in the diagnosis of Covid-19.Publication Metadata only Data privacy in big data: Federated learning(Bilgi Kültür Sanat Yayınevi, 2023-06-01) BÜYÜKTANIR, BÜŞRA; DOĞAN, BUKET; Büyüktanır B., Doğan B.With the advancement of technology, the place of internet-based devices in our lives has increased day by day. With these devices, more data has been produced and thus the concept of big data has entered our lives. The big data produced includes various information as well as personal information. The working performance of artificial intelligence technology used in internet-based devices is directly proportional to large and various data. However, at this point, it is of great importance to ensure the privacy of the personal data used. Due to data privacy, in some organizations, data is used where it is produced, but data sharing is not done. This situation both negatively affects the development of artificial intelligence applications and limits the new productions that will emerge by processing the data produced in this field. As a solution to all these problems, federated learning technology has been developed. Federated learning is an up-to-date technology that enables model training without sacrificing data privacy. In this study, the working architectures of the big data concept and federated learning technology are explained, the current studies in the literature are reviewed and their usage areas are summarized. It is thought that this study will contribute to researchers who will work on federated learning for big data, which is up-to-date and open to development.Publication Open Access Topluluk sınıflandırma yöntemleri ve PCA kullanarak zararlı url tespiti(2021-12-01) ALTIKARDEŞ, ZEHRA AYSUN; DOĞAN, BUKET; Köksal K., Doğan B., Altıkardeş Z. A.Teknolojinin gelişmesi ve internet kullanıcı sayısındaki artışla orantılı olarak siber suçlarda da artış gözlemlenmiştir. Birçok farklı siber saldırı tekniği bulunmaktadır. Bu saldırı tekniklerinden biri olan kötü amaçlı web siteleri, siber saldırılar ve dolandırıcılık olaylarında önemli rol oynamaktadır. İnternette masum görünen bir bağlantıya tıklamak veya e-posta ve mesaj yoluyla gönderilen bir web sayfasını ziyaret etmek arka planda kimlik avı kampanyalarının başlatılmasına, kötü amaçlı yazılımların, casus yazılımların, fidye yazılımların indirilmesine ve ciddi parasal kayıplar oluşmasına yol açar. Dolayısıyla bu tehditlerin etkin bir şekilde tespit edilmesi ve önlenmesi bireyler, kurumlar ve hükümetler için oldukça önemli bir konu haline gelmiştir. Kara listeye dayalı yöntemler, kötü amaçlı URL\"leri tanımlamak için kullanılan standart yöntemlerden biridir. Ancak kara listeler hiçbir zaman kapsamlı değildir ve yeni oluşturulan URL\"leri algılama yeteneğinden yoksundur. Kara listeye dayalı yöntemlerin mevcut ihtiyacı ve eksiklikleri de göz önünde bulundurularak bu çalışmada toplulukla öğrenme yöntemleri kullanılarak bir sınıflandırma yaklaşımı önerilmiştir. Çalışmada iyi huylu ve kötü huylu URL’lerden elde edilmiş 79 sözcüksel özellik içeren Kanada Siber Güvenlik Enstitüsü\"nün URL veriseti (ISCX-URL-2016) üzerinde çalışılmıştır. Verisetinde benign, spam, phishing, malware ve defacement olmak üzere beş farklı URL türü bulunmaktadır. Toplam 7781 iyi huylu ve 28.917 tane zararlı URL kaydı üzerinde zararlı, zararsız etiketleri kullanılarak ikili sınıflandırma işlemi ve beş farklı etiket bilgisi kullanılarak çoklu sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Makine öğrenmesi yöntemlerinden Rastgele Orman algoritması uygulanan yöntemin başarısının sınanması için 10-katlamalı çapraz doğrulama (10-fold cross validation) ile birlikte kullanılmıştır ve 10 temel bileşen kullanılarak ikili sınıflandırma problemi için ortalama %99.42, çoklu sınıflandırma problemi için ortalama %95.68 doğruluk değeri elde edilmiştir. Böylece her gün yeni web sitelerinin katıldığı bu dinamik internet ağını kötü niyetli tasarlanmış web sitelerinden korumaya yönelik yüksek başarım oranına sahip bir model önerisi sunulmuştur.Publication Metadata only An LED-Based structured illumination microscope using a digital micromirror device and GPU accelerated image reconstruction(2022-09-01) DOĞAN, BUKET; Aydin M., Uysalli Y., Özgönül E., Morova B., Tiryaki F., Firat-Karalar E. N. , DOĞAN B., Kiraz A.© 2022 Aydin et al. This is an open access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, which permits unrestricted use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original author and source are credited.When combined with computational approaches, fluorescence imaging becomes one of the most powerful tools in biomedical research. It is possible to achieve resolution figures beyond the diffraction limit, and improve the performance and flexibility of high-resolution imaging systems with techniques such as structured illumination microscopy (SIM) reconstruction. In this study, the hardware and software implementation of an LED-based superresolution imaging system using SIM employing GPU accelerated parallel image reconstruction is presented. The sample is illuminated with two-dimensional sinusoidal patterns with various orientations and lateral phase shifts generated using a digital micromirror device (DMD). SIM reconstruction is carried out in frequency space using parallel CUDA kernel functions. Furthermore, a general purpose toolbox for the parallel image reconstruction algorithm and an infrastructure that allows all users to perform parallel operations on images without developing any CUDA kernel code is presented. The developed image reconstruction algorithm was run separately on a CPU and a GPU. Two different SIM reconstruction algorithms have been developed for the CPU as mono-thread CPU algorithm and multi-thread OpenMP CPU algorithm. SIM reconstruction of 1024 × 1024 px images was achieved in 1.49 s using GPU computation, indicating an enhancement by*28 and*20 in computation time when compared with mono-thread CPU computation and multi-thread OpenMP CPU computation, respectively.Publication Open Access Sharing Location Information in Multi-UAV Systems by Common Channel Multi-Token Circulation Method in FANETs(KAUNAS UNIV TECHNOLOGY, 2019-02-12) DOĞAN, BUKET; Ulku, Eyup Emre; Dogan, Buket; Demir, Onder; Bekmezci, IlkerUnmanned Aerial Vehicle (UAV) technology is being used increasingly for military and civilian purposes. The primary reason for this increase is that UAVs eliminate the risk to human life in difficult and dangerous missions, are cost effective, and easily are deployed. Developments in UAV technology and decreasing costs have increased UAV usage. However, when multiple UAVs are deployed, inter UAV communication becomes complicated. For this reason, communication in multi-UAV systems is the most important problem that needs to be solved. To enable communication among UAVs without infrastructure support, a Flying Ad Hoc Network (FANET) is used. A FANET provides UAVs to fly in tandem without colliding. To ensure coordinated flight, UAVs require the location information of other UAVs. In this study, we developed a common channel multi-token circulation protocol to share location information in multi-UAV systems that communicate using a FANET. The proposed method ensures that UAVs in multi-UAV systems know each other's coordinate information with minimum error.Publication Open Access Yeni Bir Yaklaşımla Genç Bireylerde Kalp Sağlığı Takibi için Web ve Mobil Uygulama Geliştirilmesi(2019-11-01) FAK, ALİ SERDAR; ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ;Mensur BAJGORA;Ufuk SARIKAYA;BUKET DOĞAN;ALİ SERDAR FAKKardiyovasküler hastalık riskini tetikleyen hipertansiyon, obezite, diyabet gibi önlenebilir hastalıkların ve risk faktörülerinin sıklığı ülkemizdekigenç bireylerde hızla artmaktadır. Bu hastalıkların kontrollü bir şekilde takip edilebilmesi ve önlenebilmesi için Marmara Üniversitesiöğrencilerinin demografik ve sağlık verilerinin kayıt altına alınmasını ve izlenmesini sağlayan web ve mobil uygulamanın geliştirilmesisağlanmıştır. Böylece, Framingham risk skoruna göre öğrencilerin 10 yıllık kardiyovasküler risklerinin hesaplanarak görüntülendiğive kişiye özel hale getirilmiş tıbbi önerilerin e-posta yoluyla bildirildiği bir web platformu PHP ve MySQL kullanılarak oluşturulmuştur.Öğrencilerin ilerleyen zamandaki kardiyovasküler hastalık risklerinin takip edilebildiği bu platform, yüksek risk grubunda olan bireylerinrisk seviyelerinin normale indirilebilmesi için farkındalıklarını arttıran bir işlevselliğe sahiptir. Hazırlanan web platformunun desteklenmesiiçin, Marmara Üniversitesi öğrencilerinin kendi sağlık durumlarını takip edebilecekleri, kalp sağlığı konusunda bilinçlendirici bildirimlerledestekleneceği ve yaşam kalitelerini arttırabilmeleri için bir standart oluşturulmasına yardımcı olacak “Sağlıklı Kalpler” adındaAndroid ve iOS platformlarında kullanılmak üzere bir mobil uygulama geliştirilmiştir. Bu uygulama içerisinde adım sayar, egzersiz ekleme,listeleme, sağlıklı beslenme ve güncel sağlık durumunu izleme gibi fonksiyonlar bulunmaktadır.Publication Metadata only Malicious urls detection using ensemble classifier” 4th international conference on data science and applications(2021-06-06) DOĞAN, BUKET; ALTIKARDEŞ, ZEHRA AYSUN; KÖKSAL K., DOĞAN B., ALTIKARDEŞ Z. A.Publication Open Access Yazılım Projelerinde Fazla Mesainin Proje Ekibi ve Projenin Yönetimine Etkisi(2020-08-30) DOĞAN, BUKET; Merve PINAR;Büşra BÜYÜKTANIR;Şura EMANET;Buket DOĞANYazılım projelerinde, çalışma takvimine göre projenin belirlenen sürede yetişmeme durumu ortaya çıkabilir. Böyle durumlarda fazla mesai yapılması çözüm olarak görülmektedir. Fakat çalışma saatlerinin artmasının proje sonucuna etkisi belirsizdir. Bu çalışmada fazla mesainin, çalışanlar ve proje üzerindeki etkilerinin incelenmesi için çalışanların fazla mesai ile çalışma saatlerinin arttırılması konusundaki düşüncelerini almak amacıyla, çevrimiçi katılım sağlanarak cevaplanacak şekilde anket hazırlanmıştır. 2019 Kasım ayı boyunca, çevrimiçi ortamda aktif olan ve 34 sorudan oluşan ankete, yazılım projelerinde görev alan 180 kişi katılmıştır. Çalışmanın sonucunda, fazla mesaiden dolayı çalışanların dinlenemedikleri, fiziksel sağlık sorunlarının ortaya çıktığı vesosyal yaşamlarının olumsuz etkilendiği ortaya çıkmıştır. Ayrıca art arda yapılan fazla mesailerin, çalışanların mesai saatleri içerisindeki üretkenliğini de olumsuz etkilediği belirlenmiştir.
- «
- 1 (current)
- 2
- 3
- »