Deniz Balta

Dr. Deniz Balta

orcid

Research Focus & Metrics

Academic Career Length

15Years (2012-Present)

(Calculated once Scilit publication data is synced: current year − year of first publication + 1)

Representative Publications

View All Publications
9 May 2023 in Computers in Biology and Medicine
Verified
Journal Article
Closed access
NONurbanu Ogur
Nurbanu Ogur
MKMuhammed Kotan
Muhammed Kotan
DBDeniz Balta
Deniz Balta
BYBurcu Çarklı Yavuz
Burcu Çarklı Yavuz
YOYavuz Selim Oğur
Yavuz Selim Oğur
EYEsra Yazıcı
Esra Yazıcı

13 December 2024 in Applied Soft Computing
Verified
Journal Article
Closed access
DBDeniz Balta
Deniz Balta
SBSeda Balta
Seda Balta
MBMusa Balta
Musa Balta
NONur Banu Oğur
Nur Banu Oğur
SESüleyman Eken
Süleyman Eken

9 May 2024 in Applied Soft Computing
Verified
Journal Article
Closed access
SBSeda Balta
Seda Balta
SESüleyman Eken
Süleyman Eken
DBDeniz Balta
Deniz Balta
MBMusa Balta
Musa Balta
MIMurat İsKefiyeli
Murat İsKefiyeli
IÖİbRahim Özçelik
İbRahim Özçelik


1 October 2012 in Procedia - Social and Behavioral Sciences
Verified
Journal Article
Open access
PDF file
UKUmit Kocabicak
Umit Kocabicak
DBDeniz Balta
Deniz Balta
Distance education's popularity is increasing day by day and has become one of the most preferred methods for obtaining information. It provides great facilities in many aspects according to traditional education. With these improvements, many requirements have appeared in this area. First of all, keeping to one electronic platform began to be insufficient for users and they need to access other platforms for obtaining more information. This means that e-learning platforms of universities may work together. In this study, through advantages of web service technology, security problems of interoperable e-learning platforms could be solved with the designed framework.

7 December 2023 in Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi
Verified
Journal Article
Closed access
DBDeniz Balta
Deniz Balta
ÜÇÜNAL ÇAVUŞOĞLU
ÜNAL ÇAVUŞOĞLU
MBMusa Balta
Musa Balta
Günümüzde iletişim teknolojilerinin gelişmesi birçok farklı alanda değişimlere neden olmaktadır. Bu alanlardan biri de VANET (Araç Alan Ağı) uygulama alanıdır. VANET alanında kullanım alanlarının artmasıyla birlikte VANET ağ güvenliğinin sağlanması daha kritik hale gelmiştir. VANET ağlarına yapılan saldırıları tespit etmek için birçok farklı sistem geliştirilmiştir. Makine öğrenimi tabanlı sistemler, bu saldırı tespit sistemlerinin (STS- Intrusion Detection Systems IDS) geliştirilmesinde en yaygın kullanılan yöntemlerden biridir. Bu makalede literatürde son dönemde yapılan makine öğrenmesi tabanlı VANET IDS üzerine araştırmalar yapılmıştır. Öncelikle VANET mimarisi ve güvenlik gereksinimleri sunulmuş, ardından kapsamlı bir literatür özeti verilmiş ve farklı parametreler üzerinden karşılaştırmalar yapılmıştır. Sonuç olarak, saldırı tespit sistemlerinde birçok farklı makine öğrenmesi modelinin kullanıldığı ve yüksek performanslı tespit gerçekleştirdiği tespit edilmiştir. STS'nin performansında kullanılan makine öğrenmesi algoritmasının yanı sıra birçok farklı parametrenin de performansta kritik rol oynadığı gösterilmiştir. Makale, literatür karşılaştırması (makine öğrenme modeli, simülasyon araçları, veri seti, makine öğrenme algoritması ve performans kriterleri gibi kriterler dikkate alınarak) sayesinde saldırı tespit sistemlerinin performansını artıracak kazanımlarla bu alanda yapılacak yeni çalışmalara rehberlik etmeyi amaçlamaktadır.