Yalova İli Bilişim Suç Türlerinin Yapay Zekâ Yöntemleriyle Tahmini

Çağımız dünyasında gelişen teknolojilerle birlikte meydana gelen bilişim suçu türlerinin de hızla arttığı gözlenmektedir. İşlenmekte olan suç çeşitliliğinin artması gerek hukuki altyapıyı gerekse kolluk birimlerinin işlerini zorlaştırmaktadır. Elde edilen dijital veri miktarının artması, analiz ve raporlama gibi süreçlerin uzamasına sebep olmaktadır. Çalışmada, 2020-2023 yılları arasında Yalova Cumhuriyet Başsavcılığı’na intikal etmiş bilişim suçlarının makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak yorumlanmaya çalışılmıştır. Aynı zamanda sonuçlar doğrultusunda, meydana gelmesi olası bilişim suçu türleri ile olaylara müdahil olan kişi profillerinin tespiti yapılmaya çalışılmıştır. Çalışma kapsamında toplam 2500 adet veri üzerinden 11 adet öznitelik belirlenmiştir. Kullanılan veri seti üzerinde Rastgele Orman (RO), Destek Vektör Makineleri (DVM), Çok Katmanlı Yapay Sinir Ağları (Çok Katmanlı YSA), K-En Yakın Komşular (IBK) gibi makine öğrenmesi algoritmaları kullanılarak performansları karşılaştırılmıştır. Kullanılan makine öğrenmesi algoritmalarının performans değerlendirmeleri karşılaştırıldığında bilişim suçu olaylarına karışan kişilerin müşteki (mağdur) mi yoksa şüpheli mi olduğuna karar verebilmek adına en iyi sonuç 0.83 doğruluk oranı ile DVM-Sigmoid algoritmasından alınmıştır. Bilişim suçu türlerine ait makine öğrenmesi algoritmalarının performans değerlendirmeleri karşılaştırıldığında en iyi sonucu değeri 0.85 doğruluk oranıyla RO algoritmasından alınmıştır