dc.contributor.advisor | AKBULUT, Ahmet | |
dc.contributor.author | Bağ, Murat | |
dc.date.accessioned | 2019-12-24T07:53:51Z | |
dc.date.available | 2019-12-24T07:53:51Z | |
dc.date.issued | 2019 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/20.500.12575/68975 | |
dc.description.abstract | Telekomünikasyon operatörleri altyapısı kullanılarak yapılan sahtekârlık/kötü niyetli kullanım, bu endüstride gelir kayıplarına ve kullanıcı mağduriyetlerine sebep olmaktadır. Bu problem karşısında telekomünikasyon operatörlerince kullanılan sahtekârlık yönetim sistemleri servis özelinde ve mevcut sabit kural kümeleri çerçevesinde çalışmaktadır. Gerçek zamanlı verilerin kullanılmaması nedeniyle, kayıplar gerçekleştikten sonra sahtekarlık çağrıları tespit edilerek yenilerinin oluşması engellenmektedir. Tez çalışması kapsamında; abonelerin çağrı detay kayıtları, gerçek zamanlı sinyalleşme izleri, demografik verileri ve ödeme verilerinin analizleri sonrası sahtekârlık tespitinde etkili parametreler belirlenerek iki ayrı yapay sinir ağı tasarlanmıştır. Bu ağlardan biri çevrimdışı tespit yaparken diğeri de gerçek zamanlı tespit yapmaktadır. Tasarlanan ağlar; performanslarının ölçülmesi amacıyla geniş bir veri seti ile test edilmiştir. Ölçülen performansların, farklı bir makine öğrenme yöntemi ile karşılaştırılması için k-en yakın komşuluk (ing. k-nearest neighborhood, KNN) algoritması kullanılmıştır. Çevrimdışı sahtekarlık çağrı tespiti yapan ağda; diğer ağ performanslarına göre daha başarılı sonuçlar alınmıştır. Gerçek zamanlı tespit yapan ağda ise; çevrimdışı tespit performansına göre sahtekarlık çağrısı tespit oranları daha düşük olmasına rağmen, sahtekarlık nedeniyle oluşan kayıpların önemli ölçüde engellenebileceği görülmüştür. | tr_TR |
dc.language.iso | tr | tr_TR |
dc.publisher | Ankara : Ankara Üniversitesi : Fen Bilimleri Enstitüsü : Elektrik-Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı | tr_TR |
dc.subject | Deep learning | tr_TR |
dc.subject | Fraud call | tr_TR |
dc.subject | VOIP | tr_TR |
dc.subject | Derin öğrenme | tr_TR |
dc.subject | Ses şebekesi | tr_TR |
dc.subject | Sahtekarlık | tr_TR |
dc.title | Derin öğrenme kullanarak IP üzerinden ses hizmeti veren şebekelerde sahtekârlığa yönelik çağrıların tespiti | tr_TR |
dc.title.alternative | / Fraud detection in VOIP networks using deep learning | tr_TR |
dc.type | masterThesis | tr_TR |
dc.contributor.department | Mühendislik Fakültesi | tr_TR |
dc.identifier.startpage | 01 | tr_TR |
dc.identifier.endpage | 91 | tr_TR |
dc.relation.publicationcategory | Tez | tr_TR |