Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Sunum yükleniyor. Lütfen bekleyiniz

Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı Serkan SAVA Ş, Nurettin TOPALO Ğ LU Adnan Menderes Üniversitesi XVIII. AKADEMİK BİLİŞİM KONFERANSI.

Benzer bir sunumlar


... konulu sunumlar: "Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı Serkan SAVA Ş, Nurettin TOPALO Ğ LU Adnan Menderes Üniversitesi XVIII. AKADEMİK BİLİŞİM KONFERANSI."— Sunum transkripti:

1 Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı Serkan SAVA Ş, Nurettin TOPALO Ğ LU Adnan Menderes Üniversitesi XVIII. AKADEMİK BİLİŞİM KONFERANSI 30 Ocak - 5 Şubat 2016 / AYDIN

2 SUNUM İÇERİĞİ Sosyal Medya İ stihbaratı İ stihbarat İ stihbaratın Tarihçesi Büyük Veri Büyük Verinin Özellikleri Sosyal Medya Verileri Sosyal Medya Analizinde Kullanılan Programlar Sonuç ve Öneriler Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 2

3 Sosyal Medya İstihbaratı Sosyal Medya kullanımı günümüzde internet kullanımının en temel amaçları arasına yerle ş mi ş tir. Facebook, Twitter, Instagram, Linked-in, Google+ vb. pek çok sosyal a ğ, milyonlarca kullanıcı tarafından günlük olarak, aktif bir ş ekilde kullanılmaktadır. Kullanıcıların internete yükleyerek payla ş tıkları metin, görüntü, video ve ses verileri aynı zamanda bilgi de ğ eri olan pek çok verinin de internet ortamında dola ş ması anlamına gelmektedir. Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 3

4 Sosyal Medya İstihbaratı Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 4 Bu veri yı ğ ınları arasından amaca uygun bilgilere ula ş abilmek için verilerin i ş lenmesi gerekmektedir. İş te bu noktada büyük veri disiplinine ihtiyaç duyulmu ş tur. Büyük veri ayrıca farklı amaçlarla pek çok farklı disiplinlerle de ortak çalı ş maktadır. Bu amaçlardan bir tanesi istihbarattır. Ş irketlerin ihtiyaçları do ğ rultusunda istihbarat faaliyetleri yapmalarının yanında artık devletler de güvenlik amaçlı istihbarat faaliyetleri yapmaktadır. Bu yeni istihbarat kavramı “siber istihbarat”, sosyal medyada yapılan istihbarat ise “sosyal medya istihbaratı” olarak adlandırılmaktadır.

5 İstihbarat Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 5 Türkiye Milli İ stihbarat Te ş kilatı sitesinde istihbarat, "Devlet İ stihbaratı, devletin bütünlü ğ ünü, rejimin emniyetini sa ğ lamak için, millî politika ile tespit edilen millî hedefleri elde etmek üzere devlet organlarının yaptı ğ ı istihbaratın tümüdür. Ba ş ka bir ifadeyle, Millî Güvenlik Politikaları'nın olu ş turulması için gerekli bilgileri sa ğ layan ve ilgili bütün devlet istihbarat kurulu ş larının i ş birli ğ i ve koordinasyonu ile üretilen istihbarattır" ş eklinde tanımlanmı ş tır.

6 İstihbaratın Tarihçesi Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 6 İ stihbarat alanında, 2. Dünya Sava ş ı sürecinde önemli de ğ i ş imler ya ş anmı ş tır. Teknolojinin geli ş mesine paralel olarak, insan istihbaratının yanında sinyal istihbaratı, görüntü istihbaratı gibi konularda önemli geli ş meler kaydedilmi ş tir. 20. Yüzyılda; İ ngiliz istihbaratının Amerika Birle ş ik Devletleri’ni I. Dünya Sava ş ı’na dâhil etmesi (Zimmerman Telegram olayı), Amerika Birle ş ik Devletleri’ni II. Dünya Sava ş ı’na sürükleyen istihbarat zafiyeti (Pearl Harbor), Kriptolojinin II. Dünya Sava ş ı üzerindeki dramatik etkisi (Enigma geli ş mesi), İ ngiliz istihbaratının Hitler’in casuslarını kendi amaçları için kullandı ğ ı istihbarata kar ş ı koyma ba ş arısı (the Doublecross – aldatma operasyonu) ulusal güvenlik için istihbaratın önemini ortaya koyan ba ş lıca geli ş melerdendir.

7 Büyük Veri Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 7 Büyük veri çok çe ş itli, yüksek hacimli ve yüksek hızda verilerin saklanması, içindeki bilgilere eri ş imi ve i ş lenmesi anlamına gelmektedir. Bu verilerin analiz edilmesi, içinden örüntü tanıma ve gizli ba ğ lantıları ortaya çıkarma gibi i ş lemler ise büyük veri analizi anlamına gelmekte olup günümüz dünyasında teknoloji ş irketlerinin gerek performans ve yönetim zorlu ğ undan ötürü gerekse de rekabet avantajı yaratmak için gündem maddelerinin ba ş ında gelmektedir.

8 Büyük Verinin Özellikleri Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 8 Hacim: Genellikle büyük hacimde veri zorunlu ş arttır. Çünkü bu özellik ile birlikte veri, kolay yönetilemez hale gelmektedir. Hız: E ğ er veriler hızlı depolanıyor ve veri i ş leme elemanları bu hızlı yüklemeye yeti ş emiyorsa, sistem verimsiz hale geliyor veya veri kayıpları ba ş lıyor. Çe ş itlilik: Ço ğ u büyük veri uygulamasında, tek bir veri kayna ğ ı veya türünden daha fazla kaynak veya tür vardır. Örne ğ in ço ğ u firma, reklam kampanyaları için hedefledi ğ i kitleye ait bilgileri sosyal medya payla ş ımları, yorumları gibi yerlerden almakta ve kampanyaları ki ş iselle ş tirmektedir. Yapılandırılmı ş ve yapılandırılmamı ş veri bir araya getirilmektedir. Gerçeklik: Veri hacmi artarken, veri kalitesinin de korunması gerekmektedir. Özellikle veri i ş lenmeden önce algılayıcı türü tespit edilmesi ve verinin türünün do ğ rulanması gerekmektedir.

9 Sosyal Medya Verileri Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 9 Yıllara göre günlük tweet sayısı tablosu Sosyal medya sistemleri, de ğ erli bilgileri içermektedir. Bu sistemler içerisindeki veriler de ğ erini, ki ş isel bilgileri içermesine borçludur. Sosyal medya bilgileri i ş dünyasınca, hükümetlerce, akademik çalı ş malar vb. i ş lemler için kullanılmaktadır.

10 Büyük Veri Analizinde Kullanılan Programlar Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 10 NodeXL: Açık kaynak kodlu bir excel temasıdır. Microsoft Excel ve 2013 üzerinde çalı ş abilmektedir ve a ğ grafiklerini görselle ş tirebilen, analiz eden bir temadır. Metrik Grafik Hesaplamaları Esnek İ çe Alma ve Dı ş a Aktarma Sosyal A ğ lara Do ğ rudan Ba ğ lantılar Yakınla ş tırma ve Ölçeklendirme Esnek Düzen Kolay Görünüm Ayarları Dinamik Filtreleme Güçlü Vertex Gruplama Otomatik Görevler

11 NodeXL Grafik Örnekleri Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 11

12 Büyük Veri Analizinde Kullanılan Programlar Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 12 Pajek: Sosyal a ğ analizinde kullanılan ücretsiz bir yazılımdır. Pek çok farklı program ile uyumlu çalı ş abilmekte, analiz sonuçları görsel olarak elde edilebilmektedir. R: Son zamanlarda giderek yaygınla ş an açık kaynak kodlu, veri analiz ve görselle ş tirme programıdır. Robert Gentleman ve Ross Ihaka tarafından geli ş tirilen R programlama dili, çok büyük ölçekli veri kümelerini, kısa sürede i ş leyerek etkili sonuçlar ortaya koyabilmektedir. Açık kaynak kodlu olması sonucunda pek çok ki ş i tarafından yeni eklentiler ve sayısız kütüphanelerle kullanım alanı gittikçe yaygınla ş maktadır. Google, Facebook ve Linked In gibi pek çok önemli firma tarafından, veri analizinde kullanılmaktadır. Hazır Büyük Veri analiz algoritmaları ile, büyük miktarda verileri etkili bir ş ekilde analiz etmek mümkündür.

13 Büyük Veri Analizinde Kullanılan Programlar Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 13 Hadoop: Sıradan sunuculardan (commodity hardware) olu ş an küme (cluster) üzerinde büyük verileri i ş lemek amaçlı uygulamaları çalı ş tıran ve Hadoop Distributed File System (HDFS) olarak adlandırılan bir da ğ ıtık dosya sistemi ile Hadoop MapReduce özelliklerini bir araya getiren, Java ile geli ş tirilmi ş açık kaynaklı bir kütüphanedir. Daha yalın bir dille anlatmak gerekirse, Hadoop, HDFS ve MapReduce bile ş enlerinden olu ş an bir yazılımdır. Onlarca büyük çaplı ş irket Hadoop ile veri analizi gerçekle ş tirmektedir.MapReduce Bu programlara ek olarak UCINET, Tableau, powerview, gephi gibi analiz ve görselle ş tirmeye yönelik programlar vardır.

14 Sonuç ve Öneriler Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 14 Bu çalı ş mada sosyal medyanın gücüne, etkisine ve potansiyellerine dikkat çekilmek istenmi ş tir. Sosyal medya analiz araçlarından bazıları tanıtılmı ş ve analiz yöntemlerinden bahsedilmi ş tir. Sosyal medyayı analiz etme amaçlarından bir tanesi de devlet güvenli ğ idir. Devlet güvenli ğ i amaçlı siber istihbarat faaliyetleri, sosyal medyanın gücünün artmasıyla birlikte sosyal medya üzerine yo ğ unla ş mı ş tır.

15 Sonuç ve Öneriler Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 15 Günümüzde bu konuda çalı ş malar yapılmaya ba ş lanmı ş tır. Ancak ülkemizde ço ğ unlukla insan gücüyle yapılan i ş lemlerden yararlanılmaktadır. İ stihbarat faaliyetlerini otomatikle ş tiren verimli algoritmaların tanımlanabilmesi, siber güvenlik alanında büyük imkânlar sunacaktır. Bu algoritmalar, olayların önceden tespitinde ve/veya analizinde pek çok fayda sa ğ layacaktır.

16 Sonuç ve Öneriler Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 16 Sosyal medya analizinde kullanılan ve çe ş itli istatistiksel sonuçlar veren bazı programlar ve web siteleri vardır. NodeXL, pajek, R, UCINET, Tableau, Powerview, Gephi, topsy.com, sentic.net, paterva.com, botego.com, palantir.com vb. program ve siteler, analiz ve görselle ş tirme için kullanılan bazı araçlardır. Bu araçlarla elde edilen bilgiler içerisinden istihbarat niteli ğ i ta ş ıyanlar, amaçlar do ğ rultusunda kullanılabilir. Bu amaçlar ticari olabilece ğ i gibi, güvenlik amaçlı da olabilir. Kurumsal istihbarat yapılabildi ğ i gibi devlet tarafından da istihbarat yapılabilmektedir.

17 Sonuç ve Öneriler Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 17 Siber güvenlik alanı, ça ğ ımızın en önemli konularından birisi olmu ş tur. Siber istihbarat faaliyetleri ise siber güvenlik alanının bir parçası haline gelmi ş tir. Sosyal medya kullanımının yaygınla ş masıyla birlikte, sosyal medya üzerinde siber istihbarat faaliyetlerine a ğ ırlık verilmeye ba ş lanmı ş tır. Sosyal medya istihbaratı, gelecekte de en önemli siber güvenlik unsurlarından bir tanesi olacaktır.

18 Kaynaklar Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 18 Omand, S.D., Bartlett, J. & Miller, C.(2012). Introducing Social Media Intelligence (SOCMINT). Intelligence and National Security. Avcı, G. (2004). İ stihbarat Teknikleri: Aktörleri - Örgütleri ve Açmazları. İ stanbul: Tima ş Yayınları. Özda ğ, Ü. (2010). İ stihbarat Teorisi. Ankara: Kripto Yayınları. Tılısbık, N., & Akbal, Ö. (2006). İ stihbarat ve Türkiye. Konya: Nüve Kültür Merkezi Yayınları. Özçoban, C. (2014). Uluslararası İ li ş kiler Ana Bilim Dalı Yüksek Lisans Tezi. 21. Yüzyılda Ulusal Güvenli ğ in Sa ğ lanmasında Siber İ stihbaratın Rolü. İ stanbul, Türkiye: T.C. Harp Akademileri Stratejik Ara ş tırmalar Enstitüsü tarihinde Milli İ stihbarat Te ş kilatı: adresinden alındı. Taylor, S. A. (2007). The Role of Intelligence in National Security. New York: Contemporary Security Studies, Oxford University Press. Yılmaz, S. (2001). 21. Yüzyılda Güvenlik ve İ stihbarat. İ stanbul: Milenyum Yayınları. Polat, İ. (2006). Yüksek Lisans Tezi. 11 Eylül Terör Saldırıları ve Amerika Birle ş ik Devletleri’nin Afganistan Müdahalesi. Isparta, Türkiye: Süleyman Demirel Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, Uluslararası İ li ş kiler Ana Bilim Dalı. Taylor, S. A., & Goldman, D. (2004). Intelligence Reform: Will More Agencies, Money and Personnel Help? Intelligence and National Security, tarihinde ORGNET: adresinden alındı. Setty, K., & Bakhshi, R. (2013). What is Big Data and What Does It Have to do With It Audit? ISACA Journal, Sa ğ ıro ğ lu, S., & Sinan, D. (2013). Big data: A review International Conference on Collaboration Technologies and Systems (CTS), Jacobs, A. (2009). The Pathologies of Big Data. Data – ACM Queue,, Halaç, İ. R. (2014). Yüksek Lisans Tezi. Büyük veri analizinde da ğ ıtık makine ö ğ renmesi algoritmalarının kullanılması. Elazı ğ, Türkiye: Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Zikopoulos, P. C., Eaton, C., deRoos, D., Deutsch, T., & Lapis, G. (2012). Understanding Big Data. IBM. Asadoorian, M. O., & Kantarelis, D. (2005). Essentials of Inferential Statistics. University Press of America, 2. Nelles, O. (2011). Nonlinear System Identification. Springer. Berners-Lee, T., Hendler, J., & Lassila, O. (2001). The Semantic Web. Scientific American, 284(5), , Çetin, Y. (2014). Yüksek Lisans Tezi. Mapreduce Kullanarak RDFS Üzerinde Da ğ ıtık Çıkarsama. Ankara, Türkiye: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. Dean, J., & Ghemawat, S. (2004). MapReduce: Simplied Data Processing on Large Clusters. Google Inc. White, T. (2012). Hadoop: The Definitive Guide. 3rd Edition, O'Reilly Media Yahoo Press. Gutermen, J. (2009). Release 2.0 Issue:11 Big Data. O'Reilly Media, Inc. Khalilov, M. C., & Gündebahar, M. (2014). Bankacılıkta Büyük Veri Uygulamaları: Bir İ nceleme. Akademik Bili ş im Konferansı Mersin: Akademik Bili ş im tarihinde internetlivestats: adresinden alındı tarihinde NodeXL Home: adresinden alındı tarihinde R: adresinden alındı. İ lter, H tarihinde Dev Veri: adresinden alındı tarihinde adresinden alındı.

19 Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı 19 TE Ş EKKÜR EDER İ M… SERKAN SAVA Ş


"Siber Güvenlikte Yeni Bir Boyut: Sosyal Medya İ stihbaratı Serkan SAVA Ş, Nurettin TOPALO Ğ LU Adnan Menderes Üniversitesi XVIII. AKADEMİK BİLİŞİM KONFERANSI." indir ppt

Benzer bir sunumlar


Google Reklamları