Ağ teknolojilerindeki hızlı gelişmeler ve ağlar üzerinde aktarılan verilerin miktarı ve kapsamı her geçen gün artmaktadır. Bu duruma bağlı olarak siber tehdit ve saldırıların yoğunluğu ve karmaşıklığı da genişlemektedir. Sürekli artan ağ yoğunluğu, siber güvenlik uzmanlarının ağdaki her hareketi izlemesini zorlaştırıyor. Daha sık ve karmaşık siber saldırılar, ağ olaylarındaki anormalliklerin tespitini ve tanımlanmasını daha karmaşık hale getiriyor. Makine öğrenimi, siber saldırıların algılanmasını otomatikleştirmek ve saldırı türlerini hızlı bir şekilde tahmin etmek ve analiz etmek için çeşitli araçlar ve teknikler sunmaktadır. Bu çalışma, siber saldırıları tespit etmek için makine öğrenimi algoritmaları ile log kayıtlarını kullanmayı amaçlamaktadır. Saldırıları tespit etmek için kullanılan makine öğrenimi yöntemlerine yönelik yaklaşımları tartışmaktadır. Veri madenciliği yöntemleri kullanılarak web loglarının 3 aşamada analizi yapılmıştır. Birinci aşamada genel istatistiksel analiz, ikinci aşamada web robotlarının isteklerinin temizlenmesiyle sadece kullanıcılara ait logların analizi ve son aşamada da saldırı tespit edilmesine yönelik analiz yapılmıştır. Yapılan analizler sonucunda, sistem bant genişliğinin daha verimli kullanılması ve olası siber saldırıların önceden tahmin edilerek önlenmesi hedeflenmektedir.

Otizm Spektrum Bozukluğu (OSB), genellikle çocukluk döneminde başlayan ve yaşam boyu süren, sosyal iletişim ve etkileşimde zorluklarla karakterize edilebilen gelişimsel bir sorundur. OSB, tekrarlayan davranışlar ve dar ilgi alanları ile de kendini gösterebilir. Bireyler arasında belirtilerin şiddeti ve türü farklılık gösterdiğinden "spektrum" terimi kullanılmaktadır. Otizmin nedenleri tam olarak bilinmese de genetik ve çevresel faktörlerin etkili olduğu düşünülmektedir. OSB’nin erken tahmin edilmesi ve müdahale, OSB'li bireylerin sosyal, iletişimsel ve eğitimsel becerilerini geliştirmede kritik öneme sahiptir. Proje, yapay zeka (YZ) tekniklerinin potansiyelini kullanarak, OSB belirtilerini daha erken ve objektif bir şekilde ele almaya çalışmaktadır. Proje, özgün bir veri seti oluşturarak ilerleyecektir. Otizm spektrum bozukluğuna sahip olan ve olmayan, eşit sayıda ve yüzlerce birey ile direkt temasa geçilip, bireylerden elde edilen bilgiler kullanılarak detaylı bir veri seti hazırlanacaktır. Bu veri seti, bireylerin sosyal etkileşimlerini ve davranışsal örüntülerini içerecek şekilde düzenlenecektir. Yapay zeka modelleri, bu gerçek dünya verileri üzerinde eğitilerek, OSB’nin erken tahmini için gerekli örüntüleri belirlemeye çalışacaktır. Bu projenin sonuçları, OSB teşhisi için yeni standartlar belirleyebilir ve erken müdahale olanaklarını artırarak OSB'li çocukların gelişimine katkı sağlayabilir. Ayrıca sağlık bilimleri ile yapay zeka arasındaki işbirliğini pekiştirerek, bu alanlarda yapılan araştırmalara yenilikçi bir bakış açısı getirecektir.