|
|
| YZT2000 | Yapay Zeka ve Güvenlik | 2+1+0 | AKTS:4 | | Yıl / Yarıyıl | Bahar Dönemi | | Ders Duzeyi | Ön Lisans | | Yazılım Şekli | Zorunlu | | Bölümü | BİLGİSAYAR TEKNOLOJİLERİ BÖLÜMÜ | | Ön Koşul | Yok | | Eğitim Sistemi | Yüz yüze | | Dersin Süresi | 14 hafta - haftada 2 saat teorik ve 1 saat uygulama | | Öğretim Üyesi | Öğr. Gör. Didem ÇAKIR | | Diğer Öğretim Üyesi | | | Öğretim Dili | Türkçe | | Staj | Yok | | | | Dersin Amacı: | | Yapay zeka teknolojilerinin siber güvenlikteki rolünü ve önemini öğretmektir. Ders, siber tehditlere karşı yapay zeka tabanlı çözümler geliştirme, veri mahremiyetini koruma ve dijital ortamda güvenliği sağlama konularında öğrencilere bilgi ve beceri kazandırmayı hedefler. |
| Öğrenim Kazanımları | PÖKK | ÖY | | Bu dersi başarı ile tamamlayan öğrenciler : | | | | ÖK - 1 : | Temel yapay zeka kavramları bilir
| 2,5 | 1, | | ÖK - 2 : | Siber Güvenlikte yapay zeka uygulamalarını kavrar
| 8 | 1, | | ÖK - 3 : | Siber savunmayı kavrar
| 8 | 1, | | ÖK - 4 : | Python programlama dilini kullanır | 5,8 | 1, | | PÖKK :Program öğrenim kazanımlarına katkı, ÖY : Ölçme ve değerlendirme yöntemi (1: Yazılı Sınav, 2: Sözlü Sınav, 3: Ev Ödevi, 4: Laboratuvar Çalışması/Sınavı, 5: Seminer / Sunum, 6: Dönem Ödevi / Proje),ÖK : Öğrenim Kazanımı | | |
| Yapay zeka teknolojileri, siber güvenlik de dahil olmak üzere birçok alanı kapsamaktadır. Siber güvenliğin temel amacı; bilişim sistemlerini bilgisayar korsanları tarafın dan gerçekleştirilebilecek yetkisiz erişim, verilerin silinmesi/değiştirilmesi gibi şantajlara karşı korumak ve siber saldırıları önlemektir. Bu çalışma da, yapay zeka teknolojilerinin temel çerçevesi ve kavramları vurgulanarak dijital ortamda siber güvenliğin sağlanması konusunda yapay zekanın rolü ve önemi anlatılmıştır. Sanal dünyada her geçen gün daha da karmaşıklaşan siber tehditler karşısında kullanıcıların mahremiyetini ve verilerini koruyabilmek için yapay zeka yöntemlerini kullanmanın gerekli olduğu sonucuna varılmıştır. |
| |
| Haftalık Detaylı Ders Planı | | Hafta | Detaylı İçerik | Önerilen Kaynak | | Hafta 1 | Temel Kavramlar, Yapay Zeka tarihi ve felsefesi | | | Hafta 2 | Siber Güvenlik | | | Hafta 3 | SİBER GÜVENLIK VE YAPA ZEKA | | | Hafta 4 | Siber Güvenlikte Yapay zeka kullanımı | | | Hafta 5 | Siber Savunmada yapay zeka kullanımı | | | Hafta 6 | Siber Savunma-Saldırı Dengesi | | | Hafta 7 | Python programlama diline giriş | | | Hafta 8 | Siber güvenlikte Derin Öğrenme | | | Hafta 9 | Arasınav | | | Hafta 10 | Derin Öğrenme ile Siber güvenlik uygulamaları | | | Hafta 11 | Saldırı Tespit/Engelleme Sistemleri - IDS/IPS | | | Hafta 12 | Zararlı Yazılım Tespiti | | | Hafta 13 | Ağ Trafik Analizi | | | Hafta 14 | Yapay Zekânın Siber Suçlularca Kötüye Kullanılması | | | Hafta 15 | Siber Güvenlikte Yapay Zeka Kullanımının Avantajlar | | | Hafta 16 | Bu ders için Ara Sınav, 9. ve 16. haftalar arasındaki bir tarihte yapılır. Sınavın yapıldığı tarihten itibaren konular bir hafta ileri alınır | | | |
| 1 | Nguyen, A., Yosinski, J., & Clune, J. (2015). Deep Neural Networks are Easily Fooled: High Confidence Predictions for Unrecognizable Images. IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR). | | | |
| 1 | IBM. (2023). AI and Cybersecurity: Enhancing Protection through Artificial Intelligence. IBM Security White Paper. | | | 2 | Gartner. (2023). AI in Security: Trends and Challenges. Gartner Insights. | | | |
| Ölçme Yöntemi | | Yöntem | Hafta | Tarih | Süre (Saat) | Katkı (%) | | Arasınav | 9 | | 1 | 50 | | Dönem sonu sınavı | 16 | | 1 | 50 | | |
| Öğrenci Çalışma Yükü | | İşlem adı | Haftalık süre (saat) | Hafta sayısı | Dönem toplamı | | Yüz yüze eğitim | 3 | 14 | 42 | | Sınıf dışı çalışma | 5 | 14 | 70 | | Arasınav için hazırlık | 2 | 14 | 28 | | Arasınav | 1 | 1 | 1 | | Dönem sonu sınavı için hazırlık | 2 | 14 | 28 | | Dönem sonu sınavı | 1 | 1 | 1 | | Toplam Çalışma Yükü | | | 170 |
|