18 Ocak 2014

Yeni İnternet Yasası, 5651 Sayılı İnternet Kanunu


Yeni Torba Yasa ile 5651 sayılı  internet kanunda yapılması düşünülen değişiklikler, gerek T.C. Anayasası’nın 26. maddesine gerek ise Evrensel İnsan Hakları Bildirisi’nin 19. maddesine ters düşmektedir. Yeni tasarı, internet ortamında anti-demokratik hükümet sansürünü güçlendirmektedir.

2007 yılında kabul edilen 5651 sayılı «İnternet ortamında yapılan yayınların düzenlenmesi ve bu yayınlar yoluyla işlenen suçlarla mücadele edilmesi hakkında kanun» ve uygulamalarının yarattığı sorunlar konusunda bir önceki yazıma buradan ulaşabilirsiniz.

Yürürlükte olan 5651 sayılı internet kanunu; içerik sağlayıcı (web sitesi), yer sağlayıcı (host-server şirketleri) ve erişim sağlayıcı (TTNET, Türksat Kablo v.s.) gibi internet mimarisindeki kuruluşların sorumluluklarını düzenleme ve bilişim suçlarını önlemeye yönelik olarak tedbirler almayı amaçlamaktadır. Kanun maddesinin mahkeme kararı ile site erişimini engellenmesi ise, internet kullanım özgürlüğüne karşıt hukuki müdahaleler olarak tartışılmakta idi. 5651 sayılı kanun, yasa uygulayıcı olarak Ulaştırma Bakanlığı ve ona bağlı Telekomünikasyon İletişim Başkanlığı’nı (TİB) görevlendirmiştir.

Yeni Yasa Tasarısı Neler Getirecek

Yeni internet kanuna göre; Bakanlık ve ona bağlı kurumlar, yargıdan bağımsız yani mahkeme kararı olmadan sakıncalı, suç isnat edilen siteleri "24 saat içinde" kendi kararları ile engelleyebilecekler. Yeni yasa tasarısına göre TİB, istediği site ve içeriği mahkeme kararı olmadan servis sağlayıcılar üzerinden engelleyebilecek, suç unsuru içerik hakkında mahkeme yolu ile işlem devam etse dahi hukuki süreç tamamlanmadan engelleme uygulayacak. TİB, Ulaştırma Bakanlığı'nın direktiflerini dikkate alacağı için yeni düzenleme, olası bir takım anti-demokratik uygulamaları beraberinde getirecek. Yeni yasa servis sağlayıcıların, kullanıcı IP bilgilerini veri olarak 6 ay saklama zorunluluğunu en az 2 yıla çıkarıyor. 

Erişim Sağlayıcılar Birliği

Ankara merkezli kurulması düşünülen Erişim Sağlayıcılar Birliği'nin tüm servis sağlayıcıları koordine edip, direktif ile yönlendirileceği belirtiliyor. Erişim Sağlayıcılar Birliği, ayrıca siteye erişimi engellemek için ek önlemler olarak alternatif erişim yollarını engelleyici tedbirleri almakla da yükümlü olacak. Bir diğer çalışma ise, Bakanlık, TİB ve ESB’nin koordinasyonunda Siber Güvenlik Kurulu’nun kurulması ve resmiyet kazanması olacak.

Filitre Sistemi

2011 yılındaki kanuni düzenleme ile Türkiye’de filitre uygulamasına başlanmıştı. Bu durum bazen sakıncalı olmayan siteleri veya sosyal medya ağlarını dahi servis sağlayıcı üzerinden engelliyordu. Yeni tasarıda, danışma organı olarak kabul edilen İnternet Geliştirme Kurulu’nun hiçbir yetki ve önerisi bulunmuyor.

24 Saat İçinde Erişim Engelleme Kararı

Ceza Kanunun kamusal suçları önlemeye yönelik ilgili maddelerini dikkate alan 5651 sayılı kanun, suç unsuru taşıyan içeriğin engellenmesi biçiminde uygulanıyor. İçerik engellenmesi, suç unsuru durum ve eylemleri ortadan kaldırmaya yönelik değil, bu yöntem kanunun asıl amacını yerine getirmeyi bir kenara bırakıp, kişisel hak ve ifade özgürlüğünü tehdit eden denetimler üretmesine neden oluyor. Suçu kesinleşmiş içeriğin ortadan kaldırılmasına dair yeterli bilişim eylemi bulunmuyor, bu da farklı ağlar üzerinden belirtilen suç unsurlarının gelişimini engellemiyor. Yeni tasarı ile mahkemeye iletilen suç duyurusunun “24 saat içinde sonuçlandırması” gerektiği belirtiliyor. Bu durum, mahkemenin bilirkişi ve delil incelemesi yapmadan karar vermesi hatta savcılık isteğini koşulsuz onaylaması anlamına geliyor.

DNS, Proxy ve VPN Alternatiflerine Erişimleri Engelleme

Yeni tasarı, servis sağlayıcı üzerinden engellemeyi daha da güçlendirecek donanımsal tedbirleri de gündeme getiriyor. Ek tedbirlerle, düzenlemeyi bir adım öteye taşıyıp, web sitelerinin host-server-IP ana kaynağı üzerinden engellenmesi hedefleniyor. Ek tedbirler, erişim sağlayıcının TİB'in direktifi dahilinde; DNS, Proxy ve VPN gibi tünel sistemler üzerinde blokaj uygulaması anlamına geliyor.  

Ocak 2014 
Ahmet Usta

7 Ocak 2014

Gelişmiş Arama (Google) Parametreleri



İnternet üzerinde arama yapmanın verimliliği, kullanılan arama parametrelerine bağlı olarak değişmektedir. Online dünyanın karmaşık veri ve görselleri içinde kullanıcının aradığı konu veya kelime için kullandığı parametreler, sonuçların verimliliğini belirlemektedir.

Aşağıda açıklaması yapılacak gelişkin arama parametreleri her ne kadar Google dikkate alınarak düzenlenmiş olsa da, Bing, Yahoo ve Yandex gibi arama motorlarının da benzer algoritmalar kullanması sebebiyle yakın sonuçlar vermektedir. Tabi ki kelime bazlı çalışan arama motorlarının sorgu doğrulukları, hem arama motorlarının yazılım yapısı, hem de web içerik karmaşası nedeniyle kesinlik taşımamaktadır.
Arama motoru denildiğinde ilk akla gelen Google başta olmak üzerine, birçok arama motoru kelime bazlı algoritmalarla çalışmaktadır. Hala çalışmaları devam eden Semantik Web ya da Web 3.0 algoritmalarına geçilene kadar kelime bazlı aramalar devam edecektir. Semantik web ile yeni nesil arama motorlarının dili ve tekniği hakkında, bir başka yazıma buradan ulaşabilirsiniz.

Temel Arama Parametreleri


Tırnak İşareti “”

Aradığınız konu veya kelime hakkında web ortamında "tam eşleşme sonuçları" almak istiyorsanız, aramanızı tırnak işareti içinde yazmalısınız.

Örneğin; ekran kartı incelemesi 2013 için arama yaptığınızda eğer tırnak işareti kullanmaz iseniz, ekran kartı incelemesinin yanında firmalar, satış siteleri, ürün tanıtımları yada başka verileri arama motoru sonuçlarının ilk sırasında görebilirsiniz. Bunu için sorgu sekmesine tırnak işareti ile
“ekran kartı incelemesi 2013”
yazarak arama yapmak daha doğru sonuç verecektir. Tırnak işareti, iki ya da üçlü kelime öbeği ile arama yapıldığında, kelimelerin tümünü içeren içerikleri sorgu sonuçlarına yansıtır ve benzerlik taşıyan sonuçlarını devre dışı bırakır. Genel kullanımı çok çeşitli alanlara yayılmış konu, olay ve aktivite kelimelerinin sorgularında oluşan veri düzensizliğinin önüne geçmek için en etkin çözüm, tırnak işareti içinde arama öbeği oluşturmaktır.
Tırnak işareti ile benzerlik ve sapmaların etkisini azaltmış olursunuz.

Dik Çizgi |

Eğer arama kelimeniz eş anlamlı sözcüklerle birarada kullanılıyor ise; dik çizgi kullanarak benzer kelime veya öbeklerinin aynı arama sonucunda görüntülenmesini sağlayabilirsiniz. Dik çizgi klavye yapısına göre değişe de, genellikle klavyede Z harfinin yanında bulunan büyüktür-küçüktür (< >) işaretleri ile birlikte kullanılan tuşta bulunur ve Alt Gr tuşuna aynı anda basıldığında yazılan bir karakterdir. Örneğin aradığımız kelime, imla kuralları ise eş anlamlı olarak yazım kelimesini de aramak daha çok sayıda sonuç verecektir.
İmla kuralları | yazım kuralları

İki eş anlamlı kelimeyi aralarına dik çizgi koyarak tek sorguda yazdığınızda, imla yada yazım kelimelerini içeren sonuçlar aynı anda listelenecektir. Sorgunun başına ve sonuna tırnak işareti koyarak aramayı daha da spesifikleştirebilirsiniz.

Benzer İçerikleri Bir Arada Arama: OR

Eğer aradığınız konu ile ilgili olan başka önemli kelime var ise, bu kelimelerin bir arada dökümünü içeren arama yapabilirsiniz. Bunun için İngilizce Or yani veya eki ile ortak içerik sonuçlarını aratabilirsiniz. Örneğin aktör Harrison Ford’un birçok filmi içinden özellikle Blade Runner hakkında arama yapmak istiyorsanız;
Harrison Ford or Blade Runner
yazarak sadece iki kelime öbeğinin bir arada olduğu başlık ve içerikleri sorgulayarak oyuncunun diğer filmlerini arama dışında tutabilirsiniz.

İstemediğiniz Kelimeler için Eksi İşaretinin Kullanımı –

Eksi işareti kullanarak arama sonuçlarınızı belirli kelimeleri sorgunun dışında tutabilirsiniz. Örneğin soyadı Yılmaz olan sanatçı ve ünlü kişilerin listesini yapmak ama Cem Yılmaz’ı listenin dışında tutmak istiyorsunuz, bunun için arama sorgusuna
–Cem Yılmaz
yazdığınızda Cem ismini dışarıda bırakıp, soyadı Yılmaz olan popüler insanların sorgusu ekran gelecektir.

Bitişik Kullanılan Eksi İşareti –

Aynı içeriğe sahip kelime öbekleri veya kavramlar arasında bir arama yapıyorsanız iseniz, eksi işaretini bitişik kullanarak aradığınız kelime gruplarının farklı versiyonlarını aynı arama sonucunda toplayabilirseniz.
uzay-zaman
yazdığınızda, boşluk bırakmadan konulan eksi işareti ile uzay-zaman, uzay zaman ve uzayzaman gibi farklı versiyonlar arama sonuçlarına yansıtılır.

Google Gelişmiş Arama Sekmesi

https://www.google.com.tr/advanced_search
                                                                   https://www.google.com.tr/advanced_search

Ayrıca Google gelişmiş sayfa araması sekmesini kullanarak aramanızı geliştirebilirsiniz. Bu ara yüzey sayesinde istediğiniz dil ve bölge içinde ve istediğiniz zaman dilimi zarfında arama yapabilir, arama sorgunuzu sadece içerik başlıklarıyla sınırlayabilir veya sadece pdf, world gibi dosya türlerinin biri üzerinden arama yapabilirsiniz.

Önemli Arama Anahtar Kelimeleri


Best of, en iyi, review, incelemesi, eleştirisi, analiz, how to make, tutorial, değerlendirmesi gibi çok kullanılan kelime ve tanımlamaları aradığınız içeriğinize uygun olarak sorguya eklemeniz arama sonuçlarınızı zenginleştirecektir.

Ahmet Usta

13 Kasım 2013

İnternet Güvenliği ve Sosyal Medya Önlemleri - 2



Sosyal Medya Hesaplarında Güvenlik Önlemleri

Sosyal medya ve sosyal ağlar geliştikçe buna bağlı olarak güvenli internet kullanımı da yeni sorunlarla karşılaşıyor. 2000’li yıllarda e-posta üzerinden geliştirilen hack saldırıları, artık sosyal medya ağları üzerinden insanları yakalamayı hedefliyor. Yüzde yüz internet güvenliği hiç kimse için mümkün değil (IT uzmanları dahil) ama bir dizi basit işlem ile sosyal medya hesaplarınızı daha güvenli hale getirebilirsiniz. İlk ve en önemli önlem, “güçlü parola kullanımı” olmalıdır.

İşletim Sistemi Güncellemesi

İşletim sisteminiz güncel değil ise, diğer internet koruma önlemleriniz yetersiz kalacaktır. Güncel olmayan bir işletim sistemi çökmeye ve saldırıya çok açıktır. Windows gibi işletim sistemine sahip iseniz, legal kurulum ve resmi web kaynağı üzerinde düzenli güncellemeler yaparak bilgisayarınızın “güvenlik kalkanı”nı güncel tutmalısınız. Diğer işletim sistemleri (MacOs, Linux) içinde “güncelleme” temel güvenlik önlemidir.

Güçlü Şifre Kullanımı

En çok kullanılan sosyal ağlar, yani Facebook ve Twitter için kesinlikle “güçlü şifre” kullanımı en önemli tedbir olacaktır. Güçlü şifre ve düzenli olarak şifre değişimi (örneğin 6 ayda bir ) en uygun çözümdür.

Siber korsanlar, casus yazılımlar (spyware, spam, worm, keylogger saldırıları) ile hesap şifrelerinize erişmeye çalışırlar. 123456, 1453, 1907 gibi bildik ve basit şifreler bu tarz “keylogger” yazılımları için en kolay saldırı şifreleridir. Bu sebeple ilk önce yapılması gereken şifrenizde mail adresinizin kelimelerini, isim ve doğum tarihi gibi bilgileri az yada karmaşık olarak kullanmaktır. Örneğin “1923” gibi basit bir şifreleme casus yazılımlar için otomatik algoritma denemeleri ile kolayca ele geçirilebilir. Bu şifreyi güçlü kılmak için yapılması gereken basit ve açıktır.

Güçlü şifre için büyük harf, küçük harf, rakam ile birlikte “altçizgi, tırnak işareti, nokta” gibi özel karakterler kullanmak, hesabınızı daha güvenli kılacaktır. Şifrede isminiz yerine çağrışım ile size özel kelimeler kullanmanız önemlidir. Örneğin: “Ahap_1923”TR-” gibi görüldüğü üzere şifre, hem büyük ve küçük harf hem de rakam ve özel karakterlere sahip olabilir. Şifrenin en az 16 karakter ile oluşturulması, casus yazılımların deneme-yanılma faktörünü zorlayacaktır.

Gelişkin bir şifre oluşturduktan sonra, bir süre hiç bir yere not almadan şifrenizi kullanmalısınız. Şayet gelişkin şifreyi, “not tutucu” üzerinden kullanmaya devam ederseniz, notun kaybolması durumunda kendinizi hacklemiş olursunuz.

Diğer önemli bir konu, her sosyal ağ için aynı mail ve şifreyi kullanmamaktır. Şayet Facebook mail ve şifreniz Twitter içinde aynı ise, bir hack durumunda tüm hesaplarınızı kaybedilirsiniz, bu sebeple kullandığınız her ağ için ayrı şifre geliştirmek doğru bir yöntemdir.

HTTPS Ağından Olmayan Güncellemeleri Kullanmayın

Chrome, Adobe Flash gibi güncellemelerinizi yaparken dikkatli olmalısınız. Bu güncellemeler sisteminiz için gereklidir ama aynı zamanda çok sık kullanılan bir crack-spam tekniği de bu alanda gerçekleşmektedir. Birçok casus yazılım, kendini Google Chrome eklentisi ya da Adobe Flash güncellemesi olarak sahte arayüz ile size tanıtmaktadır. Bu sebeple bu tarz ileti aldığınızda kaynağın internet güvenlik protokolü “HTTPS” ön tanımlı resmi site olmasına dikkat edin. https, güvenli internet iletişim katmanıdır, web sitesinin "resmi" olarak güvenli olduğunu belirtir. htpps sahibi sitelerin URL çubuğunda, “yeşil güvenlik barı” bulunur. Bu bara sahip olmayan sitelerden gelen iletileri dikkate almayın, tıklamayın.

Bilinmeyen Dosyaları İndirmek

Güvenli olmayan kaynaklardan gelen “plug-in indir, eklenti yükle” gibi uyarılar tehlikeli olabilir. Güvenliği konusunda fikir sahibi olmadığınız bu iletileri tıkladığınızda, bilmeden bir crack dosyasını bilgisayarına indirebilir ve kişisel bilgilerinizi kaybedebilirsiniz. Farklı sahte arayüz ve içerik ile sosyal medya üzerinden size ulaşan casus uygulamalara karşı dikkatli olmalısınız.

Sosyal Medya Uygulamaları (Aplikasyonlar)

Başta Facebook ve Twitter olmak üzere sosyal ağlar, birçok uygulamayı sistemlerine entegre etmektedir. “3. parti yazılımlar” diyebileceğimiz bu uygulamalar, sizin sosyal medya ve kişisel bilgilerinize, e-mail listenize erişim talep etmektedir. Tabi ki Facebook üzerinde bildiğiniz kurumsal bir firmanın uygulaması güvenilir olabilir ama bilmediğiniz, test edilmemiş uygulamalar hem Facebook için yazılım açığıdır, hem de kişisel hesabınızı yöneltebilecek fake (sahte) içerikler ile arkadaş listenize sızmaya çalışabilir. Bu konuda yapılacak en doğru çözüm, sosyal medya ağları üzerinde bilmediğiniz uygulamaları kapamak hatta Facebook gibi yazılım açığına teknik olarak müsait medyalarda hiç uygulama kullanmamaktır.

İnternet güvenliği için Anti-Logger

Güncel ve tam donanımlı bir anti-virüs programı bilgisayarınızı belli bir noktaya kadar koruyacaktır. Buna ek olarak, spyware, spam, worm, keylogger saldırılarına karşı bir “anti-logger” yazılım kullanmanız gerekebilir.

Ekran kaydını koruma ve klavye vuruşlarını şifreleme teknolojisi ile çalışan başarılı bir anti-logger yazılımı, şifre ve mail bilgilerinizi siz yazarken dönüştüreceği için etkin bir koruma yöntemidir. Güncel bir anti-virüs ve anti-logger programını bir arada kullanmak, internet güvenlik optimizasyonu için yeterlidir.


Ahmet Usta

2 Kasım 2013

Konuşmayı Tanıma Ve Yazıya Çevirme Teknolojisi - 5




ASR Teknolojisinin Kullandığı Bilimsel Teknikler


ASR  (Automatic Speech Recognition) teknolojisi bir takım teknik modelleri bir arada kullanır. Ses tanımada kullanılan temel modeller şunlardır:

Örüntü Tanıma
            Gizli Markov (Hidden Markov) Modeli
            Dinamik Zaman Sıkıştırması
      Sinir Ağları

SR ve TTS uygulamaları arasındaki fark


Makine ile konuşarak iletişim kurmak, yüksek teknolojinin yıllardır hedefidir. Bu hedef doğrultusunda “konuşma tanıma” (speech recognition) teknolojisi doğmuştur. Konuşmayı tanıma teknolojisi; yapay zekâ, makine öğrenmesi, matematik ve dilbilimin entegre olarak kullanıldığı işlevsel bir disiplindir. ASR teknolojisi ikiye ayrılır. Ses tanıma ve algılama sistemleri (Speech Recognition) bilgisayar tarafından insan sesinin tanınmasıdır.  Text to Speech ise, yazılı metnin (text) bilgisayar tarafından dijitalize edilip ses fonetiği olarak dönüştürülmesidir. Yeni nesil cep telefonlarındaki sesli arama (voice call) uygulamaları, aslında “text to speech” teknolojisinin altyapısı üzerine kuruludur.


Ses Tanıma Sistemlerinin İşleyişi


1-Ses Tanıma

Ses tanıma, mikrofon ile alınmış sinyalin kelimelere çevrilmesidir. Tabi ki, bu tanımlamanın gerçekleşmesi için ses kaydının, ortam gürültüsünden asgari izole edilmesi ve sonrasında sistemin algoritmasındaki ses değerlerine eşlenebilmesi gerekir. Kayıt edilen ses biriminin doğru işlenebilmesi için sistem, veri havuzundaki “eşleştirme veritabanı”nı kullanmaktadır. Eşleştirme işlemi, İngilizce’de %90’ların üzerinde başarı gösterirken, semantik ve gramer yapısı farklı dillerde doğruluk oranı düşmektedir.

2- İfadenin saptanması

Sesi tanımlamada ikinci önemli işlem, kayıt edilen ses sinyali öbeği içindeki seslerin, tekil parçalar olarak bitiş ve başlangıç noktalarının belirlenmesidir. Bu aşamada; ses verilerinin kayıt koşullarının optimal değerlerde ulaşması gerekir.

“Ortam gürültüsü” ve “toplu insan kalabalığı sesi” gibi ses sinyalleri, ses dalgasının başlangıç ve bitiş noktalarını belirsizleştireceği için sistem tarafından verimli olarak işlenemez. Bu sebeple, sistem yazılımı ile birlikte özel olarak geliştirilmiş ses kartı, işlemci ve mikrofon ürünleri kullanılarak, kayıt değerleri optimize edilmelidir.

3- Sesin işlenmesi

Tanınmış ve algoritma olarak saptanmış ses verisi, üçüncü aşamada sistem tarafından ASR algoritmalarıyla değerlendirilir. Bu aşamada, bir dizi algoritma ile eşleştirme, normalleştirme ve frekans analizleri gerçekleştirilir. ASR sürecinde, sesin ön tanımlarla uyumu ve tanımlanması amacıyla birçok teknik kullanılır. (filtreler bankası, delta modülasyonu spektrum analizleri, algısal düzlem öngörümü v.b.)

4-Karsılaştırma ve Gizli Markov Modeli

Karşılaştırma aşamasında sistem, işlenmiş olan ses verisini “kaynak ortamlar” ve veri tabanındaki ses dataları ile karşılaştırıp, doğruluk değerlendirmesi yapar. Ses tanımlamanın en önemli aşaması olan karşılaştırma ve doğruluk işlemlerinde, çok fazla teknik bulunmaktadır. Bu tekniklerden en önemlisi Gizli Markov Modeli olarak bilinen “Hidden Markov Mode” (HMM) tekniğidir.

Markov Modeli, tüm dünyada ses tanıma teknolojisinin temel modelidir. Bu model ayrıca, “Dynamic Time Warping (DTW) gibi bir dizi lineer cebir tekniklerini ek olarak işlemlerinde kullanmaktadır. Markov doğrulama teknikleri, bir taraftan “olasılık” ihtimallerini değerlendirirken, diğer taraftan çözümleme amacıyla “normalleştirme” yöntemlerini içerir.

5- İşlemin Sonuçlanması

Ses tanıma sürecinde en son aşama, sonuçlandırmadır. Sonuç aşamadaki işlem; kullanılan yazılım,  veri tabanı ve algoritma tekniklerine göre değişiklik gösterecektir. Örneğin, platform bir “Dikte” yazılımı ise, tanımlanan sesin eşleştiği kelime, metin düzenleyicisine metin (tex)  olarak işlenir veya başka dile çevrilir. Eğer kullanıcı, “Speech Recognition” bir yazılım ile PC kullanıyor ise, işlem sonucunda tanımlanan komut ile işletim sistemini yönetilir ya da web tarayıcısını ses ile komuta edebilir. Ya da “Voice Dictationbir uygulama ise, internet araması, sesli mesaj atma veya ses ile ajanda kaydına ulaşma benzeri işlemler yapacaktır.

Gizli Markov Modeli ile Konuşmayı Tanıma


Saklı Markov Modeli, Markov zincir modellerinin bütününü ifade eder. HMM; işaretlenmiş sesi işleme, tanıma ve sınıflandırma çalışmalarında kullanılmaktadır. HMM modeli ile yapılan çalışmalarda, çoklu katılım ile geliştirilmiş HMMTK (Hidden Markov Model Tool Kit) aracı kullanılır. HMMTK sistemi, ses sentezi, karakter tanıma ve sıralaması alanlarında kullanılır.

HMM ilk olarak Cambridge Üniversitesi Makine Zekâsı Laboratuarı (Machine Intelligence Laboratory)  tarafından geliştirilmiş, 1999 yılında Microsoft tarafından satın alınmıştır. Modelde, kullanıcı tarafından girilen ses verisinin ilk önce HMM aracı kullanılarak akustik özellikleri çıkarılır. Akustik sesler, daha sonra önceden eğitilmiş ve ön tanımlı Saklı Markov Modelleri sayesinde kelime olarak tanınır ve metne dönüştürülür.

Sonuç Olarak: Yapay Sinir Ağları Tekniği

Normalleştirme ve kesinlik işlemlerinin, olasılık farklarını “görmezden” geldiği bilindiği için son yıllarda Markov Modeli ile birlikte “Yapay Sinir Ağları” tekniği kullanılmaya başlanmıştır. Yapay sinir ağları, sibernetik gelişimin en son halkası olarak semantik yapıdaki insan bilincine ve diline “en yakın eşleştirme” amacı ile geliştirilmiş karma tekniklerdir.

“Markov Modeli ” ile birlikte kullanılan  “Yapay Sinir Ağları” tekniği ile yaratılan “Hibrit Modeller” sayesinde, istatistik ve “ortalama değerler” gibi normalizasyon işlemlerinin getirdiği hatalar en aza indirilmektedir. Yapay Sinir Ağları tekniği, ses tanıma teknolojisinin “gerçek” anlamda verimliliğini ve işlevini sağlayacak modeldir. Makine algısının dil karşısında yetersizliğini kapatacak ve gelecek yıllarda tüm dünyada bu teknolojinin kullanım penetrasyonunu arttıracak asıl model, Yapay Sinir Ağları olacaktır.

Bu konudaki diğer yazılarımı aşağıdaki için linklerden okuyabilirsiniz


Konuşmayı Tanıma ve Yazıya Çevirme Teknolojisi - 1
Konuşmayı Tanıma ve Yazıya Çevirme Teknolojisi - 2
Konuşmayı Tanıma ve Yazıya Çevirme Teknolojisi - 3
Konuşmayı Tanıma ve Yazıya Çevirme Teknolojisi - 4

Ahmet Usta

10 Ekim 2013

Mayalanma (Fermantasyon) ve Prebiyotik Beslenme

Mayalanma (fermantasyon) bir maddenin bakteriler, mantarlar ve mikroorganizmalar yoluyla, çoğunlukla ısı değişimi ile kimyasal olarak çürümesidir. Kimyager Louis Pasteur 1857 yılında fermantasyonu gerçekleştirenin, canlı maya hücreleri olduğunu keşfetmiştir. Madde ve besinde mayalanma (fermantasyon) çeşitleri çok fazladır. Başta sütün ekşimesi ve sütten yoğurt, peynir yapılması, üzüm şırasının şaraba dönüşmesi, üzümün sirkeye dönüşmesi, hamurun mayalanması ve ekmeğe dönüştürülmesi farklı mayalanmaya çeşitleridir.


Maya içeren besinler, protein, vitamin ve mineral açısından zengindir. Mayalı besinlerin enerji salınımı, metabolizmayı hızlandırır. Geleneksel fermantasyonlu gıdalar içerisinde en önemlileri; süt, yoğurt, turşu, şirke, kefir, tam buğday unlu ekmektir.

Konu hakkındaki diğer yazımı okumak için aşağıdaki linki tıklayınız. Probiyotik Beslenme ve Yaşam Süresi

Gerçek Ekmek Ve Ekşi Maya

Ekmek, 19. yüzyıla kadar öğütülmüş tahılın suyla karıştırıp bekletilmesi (mayalanma) sonucu pişirilerek yapılıyordu. 19. yüzyılda rafine edilmiş beyaz buğday unun kullanılması ile birlikte, ekmekte endüstriyel üretime geçildi. Rafine un, yağ, şeker ve yapay maya; ekmeğin besin değerinden azalttı. Gerçek ekmek ise, tam buğday ununda yapılmış ekmekten alınmış "ekşi maya" üretilir. Ekşi maya ile mayalanmış ekmek hamuru, mayalanma sırasında probiyotik (faydalı bakteriler) üretir. Ekşi maya ile mayalanmış hamur, eğer doğru zamanda pişirilir ise gözenekli olur, ki bu doğal fermantasyon belirtisidir. Ve ekşi maya ile yapılmış ekmeğin raf ömrü daha uzundur.

Probiyotik Olmayan Endüstriyel Süt ve Yoğurt

Endüstriyel olarak üretilen süt ve yoğurt, daha çok ve uzun tüketilmesi için ekşime engelleyici olarak, pastörize edilmektedir ve içeriklerine antibiyotik katılmaktadır. Bu kimyasal müdahale, “doğal prebiyotik besin” kaynakları olan süt ürünlerinin, bağışıklık sistemini güçlendirici yapısını yok etmektedir.

Prebiyotik Gıda Takviyeleri


Kefir ve Yoğurt

İnsan bedenine faydalı doğal "fermante" gıdaların en önemlilerinden biri de kefirdir. Kefirin sindirimi ve kan dolaşımını düzenleyici etkisi vardır. Kefir, yoğurt gibi sütün mayalanması ile oluşur fakat biyolojik etkisi farklıdır. Yoğurt, prebiyotiktir yani probiyotiklerin üremesini artırır. Kefir ise, probiyotiktir; yani kefirin kendisi yararlı mikroorganizmadır, anti-toksidandır.

Fermantasyonlu Besinler ve Pastörizasyon

“Faydalı bağırsak mikropları” olarak tanımlanan probiyotikler, metabolik faydalarının yanında dış ortamdan gelen zehirli maddelerin kana geçmesini engelleyen koruyucu bir bağırsak tabakası oluştururlar. Fermantasyon besinler, bağırsak florasında bulunan probiyotikleri sayıca artırırlar. Pastörizasyon işlemi ise, gıdalardaki probiyotik canlıları büyük ölçüde yok eder.  Günümüzde probiyotik besinler, çoğunlukla probiyotik kültürleri içeren fermante yoğurt ve süt ürünleri ile sınırlıdır. Probiyotik yönünden en zengin gıdalar, anne sütü ve yoğurttur. Uzun raf ömrü olan homojenize (Pastörize) market ürünlerinin metabolizmaya faydası, işlem gördüğü için çok azdır. Ekşiyen süt ve yoğurttan sağlıklı besindir. Probiyotik besin olarak, ev yapımı yoğurt bu alanda en uygun çözümdür.
Fermante Süt ve Süt Ürünleri

Prebiyotik Beslenme

Prebiyotik beslenme, doğal besin kaynakları ile olur. Ekşi mayadan yapılmış karbonhidratlı besinler, lifli sebzeler ve fermante süt ürünleri en önemli prebiyotik besin kaynaklarıdır.


Doğal prebiyotik besin alamadığımız şehir yaşamında, doktor kontrolü altında "prebiyotik besin takviyeleri" alınmalıdır. Prebiyotik beslenmenin temel kuralı, besinlerin doğal üretim ve tüketim şartlarında gerçekleşmesidir. Bu anlamda başta sebze ve meyveler doğal şartlarında ve mevsiminde tüketilmelidir. Prebiyotik besinler, antitoksidan özelliği olan metabolik bakterilerdir. Prebiyotik besinler, zararlı bakteri oluşumunu engelleyerek, hastalıklar ile mücadele eder. Düzenli doğal mayalı besinlerin tüketimi, iyileştirici etkisini kan ölçümlerinde göstermektedir.

Doğal Yoğurt

Doğal ev yoğurdu, bilenen en faydalı probiyotik ve protein besin kaynağıdır. Yoğurdun, anti-kanserojenik (kanseri tedavi edici) etkisi kanıtlanmıştır. Yoğurdun sağlığa yararlı etkisi, mayasındaki “Laktobasil” adı verilen maya bakterilerine dayanmaktadır. Bu bakteri, insan bağışıklık sistemine en faydalı bakteridir.

Prebiyotik Gıda Takviyesi Pazarı

Türkiye'de “prebiyotik gıda takviyesi” pazar hacmi, 2013 yılı sonunda 10 milyon dolara ulaşmıştır. Tablet şeklinde ve doktor kontrolünde alınan prebiyotik besin takviyeleri, belli bir sağlık desteği sağlar iken; “prebiyotik yoğurt” tanıtımları gerçeklikten uzaktır. Bu alanda sektörel sağlık manipülasyonu yaşanmaktadır. Çünkü prebiyotik takviye besinlerin etiketlerinde belirtilen prebiyotik maddelerin yüzde %80’i mide asidi tarafından yok edildiği için "katkılı" besin takviyelerinin birçoğu bağırsaklara dahi ulaşamamaktadır.

Ahmet Usta

5 Ekim 2013

Prebiyotik, Doğru Beslenme, Probiyotik, Yaşam Süresi


Probiyotik

İnsan sağlığını olumlu yönde etkileyen mikroorganizmalara, probiyotik denir. Probiyotikler, yararlı bağırsak bakterileridir. Sindirim sistemimizde beş yüzün üzerinde bakteri türü vardır ve bir kısmı metabolik, faydalı bakteridir. 

Yetişkin bir insanda faydalı bakterler ve mantarlar, bağırsak florasını oluşturur. Probiyotikler, bakteri havuzunun dengesini koruyarak bağışıklık sistemini güçlendirirler. Antibiyotikler, ilaç tedavisi olarak zarar verici bakterileri öldürerek vücudu enfeksiyonlardan korur fakat aynı zamanda yararlı bakterileri de öldürür. Probiyotikler, ayrıca antibiyotiklerin yan etkilerini yok eder. Probiyotikler, ekşi mayalı besinlerde ve doğal süt ürünlerinde yoğun olarak bulunur.

Probiyotiklerin metabolizmadaki temel görevleri şunlardır: Bağışıklık sistemini güçlendirmek, zararlı maddelerin (toksinler) kan dolaşımına geçmesini engellemek, sistem enfeksiyonlarını azalmak, kanserojen oluşumu önlemek, iltihabi hastalıkların oluşumunu engellemek, hastalık yapan bakterilerin mukozaya yapışmasının engellemek, idrar yolu iltihaplarını önlemek, kabızlığı engellemek.

Prebiyotik

Prebiyotik, Yunanca’da “yaşam için” anlamına gelen bir kelimedir. Bağırsaklardaki bazı mikroorganizmaların (probiyotik bakterilerin) çoğalmasını sağlayan, aktivitesini uyaran ve insan sağlığını olumlu yönde etkileyen maddelere (yoğurt, besinli lifler v.s.) prebiyotik denir. Kısaca, probiyotik bakterilerin gelişimini sağlayan besin ve takviyelere prebiyotik denir. Prebiyotiklerin birçoğu, patojen olmayan mikro organizmalardır  Prebiyotik besinlerin en önemlisi başta doğal üretilmiş yoğurt olmak üzere, soğan, sarımsak, turşu, sirke ve kepekli buğdaylardır.

İşlenmiş ve Doğal Yoğurt

Doğru Beslenme

İşlenmiş un, tuz ve şeker besinlerinin tüketiminin azaltıldığı; doğal sebze, meyve, et ve süt ürünlerinin  dengeli alındığı bir beslenme, doğru beslenmedir. Prebiyotik bakteri ve besin eksikliği; diyabet, romatizma ve yüksek tansiyonun önemli sebeplerinden biridir. Uzun yaşamın sırrının, fazla miktarda fermante süt ürünleri (yoğurt, süt, peynir v.b.) tüketimine bağlı olduğu kutsal kitaplarda, “Hazreti İbrahim” kıssasında dahi anlatılmıştır.

“Prebiyotik Besin” Sektörü

Doğal prebiyotikler besinlere ulaşılamadığı durumlarda, doktor kontrolünde "tablet" veya besin takviyesi olarak alınmalıdır. Medikal destek alınıyor ise, doz aralığının kontrol edilmesi, keyfi kullanılmaması gerekir. Prebiyotiklerin fizyolojik etkisi doğal bileşenlerine ve doza bağlı olduğu için, “prebiyotik besin” sektöründe satışa sulan ürünlerdeki “canlı prebiyotik mikroorganizma sayısı” çok önemlidir.
En önemli sorun, “organik” veya “prebiyotik” diye satışa sunulan besin maddelerinin içeriklerinin güvenilirliğidir. Ambalaj açıklamalarında ‘’prebiyotik’’ içerik ve maddeler olduğunu söyleyen birçok ürün, aslında prebiyotik değildir.

Ortalama Yaşam Süresi

İnsan yaşam süresinin “iki katına çıktığı” bilgisi gerçeklik taşımamaktadır. Bu bağlamda tıp dünyasının verileri görecedir. Gerçekte insan ömrü, 20. yüzyılda ortalama 5 yıl uzamıştır. 1900’lerde ortalama yaşama süresinin 40-45 yaş civarı olmasının nedeni, yeni doğan çocuk ölümlerindeki yüksek sayılardır. Erken çocuk ölümlerinin modern devlet yapısında azalması sonucu; ortalama insan ömrü uzamıştır. Ortalama insan ömrü, 1900’lerde 65 iken, şimdilerde 70 yaşı bulmuştur. 

Ahmet Usta

29 Ağustos 2013

Konuşmayı Tanıma Ve Yazıya Çevirme Teknolojisi - 4


Ses Tanıma Sistemlerinin Yapısı

Ses tanıma sistemlerinin çalışma prensibi, insanlar arası sesli iletişim sürecinde dinleyicinin yaptığı eylemi simüle etmeye (taklit etme) dayanır. Sistem, dinleyici olarak sesi kayıt eder, sesin dil olarak kodlanması için sistemin algoritmalarıyla eşleştirir ve karşılaştırıp, yorumlayamaya gider.

Ses Tanıma Ve Algılama (Speech Recognition)

Speech Recognition, bilgisayar tarafından sesin algılanması, tanımlanması, metne dönüştürülüp yorumlanması eylemidir. Ses tanıma teknolojisinden beklenen; ses komutları vererek bilgisayarı komuta etmek, programları yönetmek, internette gezinmek ve bilgisayara konuşma sesi ile metin yazdırmaktır. Bu alanda en büyük ihtiyaç sahibi kitle tabi ki, görme engelli insanlardır.

Ses tanıması, uygun ortam şartlarında kayıt edilmiş konuşmacı seslerinin makine tarafından kayıt edilip, işlenmesi ve veri tabanı ile karşılaştırıp metin ve komut haline dönüştürmesi işlemidir. Bu teknoloji kısaca, işitsel ses sinyallerinin linguistik ve anlamsal analiz teknolojisidir. Son yıllardaki ses kayıt teknolojisi ve bilgisayar donanım güçlerinde gelişmeler ile tanımlama sorunlarında büyük gelişme kaydedilmiştir.

ASR Teknolojisi (Automatic Speech Recognition)

İnsan sesinin, konuşmanın bilgisayar tarafından tanınması için kullanılan algoritmalara, otomatik ses tanıması (Automatic Speech Recognition) yani kısaca ASR teknolojisi de denmektedir.

Sesli tanıma tekniği, şu yöntemleri kullanmaktadır:

  • Örüntü Tanıma,
  • Hidden Markov Modeli
  • Dinamik Zaman Sıkıştırması
  • Sinir Ağları

Günümüze kadar “ses tanıma ve anlamlandırma” ile ilgili yapılan çalışmalar, büyük oranda İngilizce dili gramer özelliklerini temel almıştır. Geliştirim dili yani “kabuk dil” olarak İngilizcenin seçilmesi, Türkçe ve benzeri farklı sektans yapılarına sahip dillerin, bu teknoloji içinde kullanımın büyük oranda engellemektedir.

Microsoft SDK

Microsoft’un Speech Recognition (Ses Tanıma) açık kaynak programı, .Net Framework 3.0 versiyonundaki kütüphane ortamında tüm geliştiricilerin kullanımına açıktır. Microsoft firmasının sesli ifade tanımayla ilgili yıllar önce “açık kaynak” olarak sunduğu “SDK” tüm dünyada .Net geliştiricilerine açık olmasına rağmen, maalesef İngilizce gramer yapısında işlem görmektedir.

GVZ: İlk Türkçe ses tanıma programı

Ülkemizde TÜBİTAK ve bazı üniversitelerde devam eden projeler olmasına rağmen, son kullanıcı bazlı “ses tanıma ve sesli çeviri yazılımı” çok fazla bulunmamaktadır. Özel sektörde ise, SesTek firması 2009 yılı itibariyle ilk yerli firma hizmeti olarak, Türkçe ses tanıma yazılımı "GVZ"yi piyasaya sürmüştür.

Konuşmanın Yazıya Dönüşmesi

ASR programları ile sesinizi kullanarak; hem bilgisayarınızın işletim sistemini yönetebilir (commanding) hem de internet tarayıcınız üzerinden ses komutları ile sörf yapabilirsiniz. Aynı zamanda mikrofon üzerinden konuşarak, klavye kullanmadan Word dosyaları oluşturabilir (dictating) yazılar yazabilirsiniz.

İngilizce dilinde hizmet veren global ASR programları ile dijital yaşamınızı yönlendirmek mümkün iken, Türkçe gibi farklı ve sondan eklemeli dil grameri üzerinden ses tanıması yapabilen global ve yüksek verimlilikte yazılım henüz bulunmamaktadır.

Mobil Ses Tanıma ve Siri

SR teknolojisinin basit versiyonu olarak, akıllı telefonlardaki sesli arama (voice dictation - voice search) uygulamalarından bahsedebiliriz. Aklı telefonlardaki sesli arama yazılımları, örneğin iPhone – Siri uygulaması, ASR teknolojisi altyapısından faydalanan başarılı bir uygulamadır. ASR ve VD (voice dictation) yazılımlarının mobil uygulama ara yüzlerinin eskiye göre çok kullanışlı olması, tüm dünyada kullanıcı bazında büyük ilgi görmelerini sağlamaktadır.  

Sibernetik Teknoloji  ve Ses Tanıma

Sibernetik, İnsan ve makine sistemlerinin ortak ve etkileşimli çalışma prensipleri üzerinde araştırmalar yapan disiplinler arası faaliyet gösteren bilim dalıdır. Sibernetik bilim çalışanlarının "bilgisayar ile konuşarak iletişim kurma" projeleri insan-robot uyumunun dil üzerinden ulaşacağı son noktadır. Aynı zamanda modern dünyamızın insanı için, sesle makine kontrolü, çok uzun zamandır beklenen bir tekno-konfor, özlemdir. Sibernetik bilimin önderliğinde, özellikle soğuk savaş döneminde büyük araştırma ve yatırım yapılan ses tanıma teknolojisinde devlet kuruluşları ve özel şirketler ortak faaliyetlerine devam etmektedirler.

Diğer yandan bu teknoloji, "insanı, insan yapan asli unsur olan dil" üzerine faaliyet gösterdiği için insan sesi ve telaffuz işlemlerinde büyük zorluklar içermektedir. Ses tanıma teknolojisi araştırmaları, çok sayıda bilimsel disiplin ve teknolojinin bir arada kullanılmasını gerektirmektedir. Ayrıca bu teknoloji, dünyadaki dil çeşitliliği ve lehçe farklılıklarının tümünü tanıma ve analiz etme sürecinde henüz kesin başarıya ulaşamamıştır.

İnsanın işitme sisteminin makine tarafından simüle edilmesi kolay iken, insan topluluklarının coğrafyaya göre değişen  dil ve anlam yapısının psiko-fiziksel tanımlanma ve anlamlandırmasını makine üzerinden simüle etmek, bilim ve teknolojinin zorlandığı çalışma alanlarından biridir. Bilimsel anlamda üzerinde kesin kuralların konulamadığı “belirsiz” bir alan olan konuşmayı "semantik" olarak çözümleme ve dijitalize etme, bu teknolojinin kesin başarısını şimdilik gölgelemektedir.

Ahmet Usta