Dr. İsa Avcı - Academia.edu (original) (raw)
Related Authors
Research Centre of the Slovenian Academy of Sciences and Arts
Dr D Y Patil School of Engineering & Technology, Lohegaon, Pune
Uploads
Papers by Dr. İsa Avcı
Traitement du Signal
Convolutional Neural Network (CNN)-based deep learning techniques have recently demonstrated incr... more Convolutional Neural Network (CNN)-based deep learning techniques have recently demonstrated increased potential and effectiveness in image recognition applications, such as those involving medical images. Deep-learning models can recognize targets with performance comparable to radiologists when used with CXR. The primary goal of this research is to examine a deep learning technique used on the radiography dataset to detect COVID-19 in X-ray medical images. The proposed system consists of several stages, from pre-processing, passing through the feature reduction using more than one technique, to the classification stage based on a proposed model. The test was applied to the COVID-19 Radiography dataset of normal and three lung infections (COVID-19, Viral Pneumonia, and Lung Opacity). The proposed CNN model has shown its ability to classify COVID, normal, and other lung infections with perfect accuracy of 99.94%. Consequently, the AI-based early-stage detection algorithms will be en...
Innovations in Smart Cities Applications Volume 5
European Journal of Science and Technology
Öz Teknolojilerin son yıllarda hızla gelişmesi ile birlikte şirketlere yapılan siber saldırılarda... more Öz Teknolojilerin son yıllarda hızla gelişmesi ile birlikte şirketlere yapılan siber saldırılarda artışlar yaşanmaktadır. Bu saldırılardan en önemlilerinden birisi SQL enjeksiyon saldırılarıdır. Şirketlerin ve kurumların en önemli verilerinin tutulduğu yerler veri tabanlarındadır. Veri tabanlarında tutulan veri çeşidi ve miktarı her geçen gün artmaktadır. Çeşitli siber saldırı yöntemlerle savunmasız veri tabanlarına sızmak mümkündür. Gerekli önlemler alınmazsa özellikle de şirketlerin kendi bünyesinden bu sistemlere sızmak çok zor değildir. Profesyonel anlamda hizmet sağlayan web uygulamalarının birçoğu SQL altyapısını kullanan veri tabanı sorgu yapılarını tercih etmektedir. Birçok web tabanlı program kullanıcı isteğine bağlı SQL altyapısı kullanarak sonuçları döndürmektedir ve geliştiricisine bağlı olarak farklı tasarımlarda kullanıcıların hizmetine sunulmaktadır. Ancak web tabanlı uygulamalarda saldırgan tarafından sisteme girilen bazı zararlı cümleciklerle SQL sorgularına enjeksiyon işlemi yapılarak sistem manipüle edilebilmektedir. Sızma işlemi sonrası elde edilen gizli bilgiler kötüye kullanılabilir ve hatta kayıtlar silinip uygulamaya ya da sunucuya zarar verilebilir. Bunlara ilave olarak şirketlerin ve kurumların verilerinin çalınması ile büyük ekonomik zararlara uğramaları kaçınılmazdır. Bu çalışmada SQL enjeksiyon açığı bulunan sistemlerin tespitine dair sızma yöntemleri ve alınabilecek güvenlik önlemleri sunulmuştur. ASP.NET platformu MSSQL tabanlı SQL enjeksiyon açığı bulunan bir web projesi üzerinde saldırı örneği ve analizi gösterilmiştir. Ayrıca web tabanlı uygulamalarda alınabilecek güvenlik önlemleri ve çözüm önerileri sunulmuştur.
Sakarya University Journal of Science
INTERNATIONAL REFEREED JOURNAL OF HUMANITIES AND ACADEMIC SCIENCES, 2016
Traitement du Signal
Convolutional Neural Network (CNN)-based deep learning techniques have recently demonstrated incr... more Convolutional Neural Network (CNN)-based deep learning techniques have recently demonstrated increased potential and effectiveness in image recognition applications, such as those involving medical images. Deep-learning models can recognize targets with performance comparable to radiologists when used with CXR. The primary goal of this research is to examine a deep learning technique used on the radiography dataset to detect COVID-19 in X-ray medical images. The proposed system consists of several stages, from pre-processing, passing through the feature reduction using more than one technique, to the classification stage based on a proposed model. The test was applied to the COVID-19 Radiography dataset of normal and three lung infections (COVID-19, Viral Pneumonia, and Lung Opacity). The proposed CNN model has shown its ability to classify COVID, normal, and other lung infections with perfect accuracy of 99.94%. Consequently, the AI-based early-stage detection algorithms will be en...
Innovations in Smart Cities Applications Volume 5
European Journal of Science and Technology
Öz Teknolojilerin son yıllarda hızla gelişmesi ile birlikte şirketlere yapılan siber saldırılarda... more Öz Teknolojilerin son yıllarda hızla gelişmesi ile birlikte şirketlere yapılan siber saldırılarda artışlar yaşanmaktadır. Bu saldırılardan en önemlilerinden birisi SQL enjeksiyon saldırılarıdır. Şirketlerin ve kurumların en önemli verilerinin tutulduğu yerler veri tabanlarındadır. Veri tabanlarında tutulan veri çeşidi ve miktarı her geçen gün artmaktadır. Çeşitli siber saldırı yöntemlerle savunmasız veri tabanlarına sızmak mümkündür. Gerekli önlemler alınmazsa özellikle de şirketlerin kendi bünyesinden bu sistemlere sızmak çok zor değildir. Profesyonel anlamda hizmet sağlayan web uygulamalarının birçoğu SQL altyapısını kullanan veri tabanı sorgu yapılarını tercih etmektedir. Birçok web tabanlı program kullanıcı isteğine bağlı SQL altyapısı kullanarak sonuçları döndürmektedir ve geliştiricisine bağlı olarak farklı tasarımlarda kullanıcıların hizmetine sunulmaktadır. Ancak web tabanlı uygulamalarda saldırgan tarafından sisteme girilen bazı zararlı cümleciklerle SQL sorgularına enjeksiyon işlemi yapılarak sistem manipüle edilebilmektedir. Sızma işlemi sonrası elde edilen gizli bilgiler kötüye kullanılabilir ve hatta kayıtlar silinip uygulamaya ya da sunucuya zarar verilebilir. Bunlara ilave olarak şirketlerin ve kurumların verilerinin çalınması ile büyük ekonomik zararlara uğramaları kaçınılmazdır. Bu çalışmada SQL enjeksiyon açığı bulunan sistemlerin tespitine dair sızma yöntemleri ve alınabilecek güvenlik önlemleri sunulmuştur. ASP.NET platformu MSSQL tabanlı SQL enjeksiyon açığı bulunan bir web projesi üzerinde saldırı örneği ve analizi gösterilmiştir. Ayrıca web tabanlı uygulamalarda alınabilecek güvenlik önlemleri ve çözüm önerileri sunulmuştur.
Sakarya University Journal of Science
INTERNATIONAL REFEREED JOURNAL OF HUMANITIES AND ACADEMIC SCIENCES, 2016