Öğrencilerin Siber Güvenlik Farkındalık Düzeylerinin Makine Öğrenmesi Yöntemleri ile Belirlenmesi

OpenAlex Türkçe

Bilgi ve iletişim teknolojilerinin hızla gelişmesi ile birlikte teknoloji ve interneti kullanan cihaz sayısı artmış ve hayatın her alanına girmiştir. Teknolojideki gelişmeler kullanıcıların ve cihazların siber tehditlerle karşılaşma riskini de beraberinde getirmiştir. Bu çalışma; siber tehditlerle ilgili, öğrencilerin siber güvenlik farkındalık düzeylerini makine öğrenme yöntemleri ile tespit etmeyi amaçlamaktadır. Bu nedenle istatistiksel olarak lisans öğrencilerini temsil eden örnek bir kitleden anket tekniğiyle veri toplanmıştır. Elde edilen veriler, betimsel tarama modeli benimsenerek analiz edilmiş ve analiz sonuçları çalışmada ortaya konmuştur. Sonrasında anket verilerinden oluşturulan veri seti ile Naive Bayes, Karar Ağacı, Rastgele Orman, En Yakın Komşu, XGBoost, Gradient Boost, Destek Vektör Makineleri, Çok Katmanlı Algılayıcı algoritmaları kullanılarak öğrencilerin siber güvenlik farkındalık düzeylerinin tespiti yapılmıştır. Yapılan testler sonucunda 0.7-0.98 arasında değişen doğruluk değerleri, 0.7-0.96 arasında değişen F1 skorları elde edilmiştir. En başarılı performans metrikleri 0.98 doğruluk ve 0.96 F1-skoru ile Çok Katmanlı Algılayıcı algoritması ile elde edilmiştir.