Erişime Açık Terörizm Veri Kümeleri Kullanarak Makine Öğrenmesi ve Büyük Veri Mimarileri ile Terörle Mücadeleye Yönelik Tahminleme Yaklaşımları

Yıl 2022, , 119 - 154, 02.11.2022

Fatih Adıgüzel , Caner Dereli , Pınar Karagöz

https://doi.org/10.17134/khosbd.1031843

Cited By: 1

Öz

Terör yüzyıllardır insanlığın mücadele içinde bulunduğu bir güvenlik problemi olarak devam etmektedir. Son yıllarda yapay zekâ, makine öğrenmesi ve büyük veri teknolojilerinin gelişmesi ve farklı alanlarda giderek artan kullanımı ile paralel olarak terörle mücadelede de bu teknolojilerinin kullanıldığını görmekteyiz. Bu çalışmada, terörizmle mücadele için makine öğrenmesi ve büyük veri teknolojilerinin kullanımı incelenmiştir. Makalede ilk önce terör konusunda erişime açık veri kaynakları hakkında bilgi sunulmaktadır. Daha sonra literatürde son yıllarda bu veri kaynaklarını kullanan makaleler için yapılan tarama sonucu paylaşılmıştır. Oldukça fazla sayıda makale tespit edilmiş olmakla birlikte bunlardan sadece belirli sayıda çalışma yapay zekâ ve büyük veri teknolojilerinin kullanımına odaklanmıştır. Özellikle bu konulara odaklanan çalışmalar detaylı olarak incelenerek, ele alınan problemler, kullanılan çözüm yaklaşımları ve alınan sonuçlar karşılaştırmalı olarak sunulmaktadır.

Anahtar Kelimeler

Terörle Mücadele, Erişime Açık Veri Kümesi, Yapa Zekâ, Makine Öğrenmesi, Büyük Veri Mimarileri

Kaynakça

• AOAV, Action on Armed Violence, www.aoav.org.uk, son erişim: Eylül 2021
• Atsa’am, D. D., Wario, R., & Okpo, F. E. (2020). A new terrorism categorization based on casualties and consequences using hierarchical clustering. Journal of applied security research, 15(3), 369-384.
• Azarmi, B. (2016). Scalable big data architecture. A Practitioner’s Guide to Choosing Relevant Big Data Architecture. Apress, Berkeley.
• Bhatia, K., Chhabra, B., & Kumar, M. (2020). Data analysis of various terrorism activities using big data approaches on global terrorism database. In 2020 Sixth International Conference on Parallel, Distributed and Grid Computing (PDGC) (pp. 137-140). IEEE.
• Çıtak, E. (2021). Terörle Mücadelede İstihbarata Başvuru: Açık Kaynak İstihbaratının Kullanımı. Pamukkale Üniversitesi Sosyal Bilimler Enstitüsü Dergisi, (46), 163-179.
• Data.world, https://data.world/, son erişim: Eylül 2021
• Dittrich, J., & Quiané-Ruiz, J. A. (2012). Efficient big data processing in Hadoop MapReduce. Proceedings of the VLDB Endowment, 5(12), 2014-2015.
• Fetzer, J. H. (1990). What is Artificial Intelligence?. In Artificial Intelligence: Its Scope and Limits (pp. 3-27). Springer, Dordrecht.
• GTD, Global Terrorism Database, www.start.umd.edu/gtd, son erişim: Eylül 2021
• Güçlü, İ. (2014). Terörle Mücadele Stratejileri, Harmancı, F. M; Gözübenli, M. ve Zengin, C. (Ed.),"Güvenlik Sektöründe Temel Stratejiler" içinde (s.99-120). Nobel Yayınevi, ISBN:978-605-133-960-3
• Han, J., Pei, J., & Kamber, M. (2011). Data mining: concepts and techniques. Elsevier.
• Huamaní, E.L., Mantari, A., & Roman-Gonzalez, A. (2020). Machine learning techniques to visualize and predict terrorist attacks worldwide using the global terrorism database. International Journal of Advanced Computer Science and Applications, 11. Kaggle, https://www.kaggle.com/, son erişim: Eylül 2021
• McCarthy, J., & Hayes, P. J. (1981). Some philosophical problems from the standpoint of artificial intelligence. In Readings in artificial intelligence (pp. 431-450). Morgan Kaufmann.
• Michalski, R. S., Carbonell, J. G., & Mitchell, T. M. (Eds.). (2013). Machine learning: An artificial intelligence approach. Springer Science & Business Media.
• Narula, M., Kumar, S., Kaul, S., & KS, S. (2020). Predictive analysis on global terrorism. In Proceedings of the International Conference on Innovative Computing & Communications (ICICC).
• Singh, K., Chaudhary, A. S., & Kaur, P. (2020). A machine learning approach for enhancing defence against global terrorism. In 2019 Twelfth International Conference on Contemporary Computing (IC3) (pp. 1-5). IEEE.
• TDK, Türk Dil Kurumu, Türkçe’de Batı Kökenli Kelimeler Sözlüğü (https://sozluk.gov.tr/)
• Thomas, R., Vaughan, I., & Lello, J. (2013). Data analysis with R statistical software. A guidebook for scientists. Eco-explore.
• Vaibhav, S. (2020). Predicting success of terrorist attack and extent of its economic impact using data mining. International Journal for Research in Applied Science & Engineering Technology, 8(5).
• Vikipedi, Terörizm, https://tr.wikipedia.org/wiki/Terörizm, son erişim: Eylül 2021