Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
733527		Makine öğrenmesi algoritmalarının KAD/QKD artık bit'lerinin geri kazanımında kullanımı / Use of machine learning algorithms in recovery of KAD/QKD article bits Yazar:FARUK TAKAOĞLU Danışman: PROF. DR. NAIM MAHMOOD MUSLEH AJLOUNI ; PROF. DR. ALİ GÜNEŞ Yer Bilgisi: İstanbul Aydın Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Kuantum anahtar dağıtımı = Quantum key distribution ; Makine öğrenmesi = Machine learning	Onaylandı Doktora Türkçe 2022 157 s.
Tez çalışmamızda kuantum anahtar dağıtımı protokollerinde görülen anahtar paylaşımı esnasında kaybedilen bit miktarlarında azaltma bir başka deyişle iyileştirme yapılması amaçlanmıştır. Geçen 2 yıllık süreçte kuantum anahtar dağıtımı algoritmaları ayrıntılı bir şekilde incelenmiştir. Seçilen protokollerin kuantum anahtar dağıtımında karşılaştıkları kayıp ya da artık diye adlandırılabilecek bitleri hesaplanmış ve bunların yapay zekâ algoritmalarıyla azaltılması, iyileştirilmesi amaçlanmıştır. Makine öğrenmesi algoritmaları tez çalışması sürecinde tek tek incelenmiş ve kuantum anahtar dağıtımı protokollerine uygulanmıştır. Elde edilen sonuçlar tezimizin ilgili bölümlerinde paylaşılmıştır. Uyumsuz olan makine öğrenmesi algoritmaları sebepleriyle birlikte paylaşılmıştır. Olumlu sonuçlar elde edilen algoritmalar ve başarı yüzdelerine göre daha iyi olanları ön plana çıkartılmış ve paylaşılmıştır. Ayrıca tez çalışmamızda blokzincir teknolojisi de dikkate alınmıştır. Artık bitlerin geri kazandırılmasında makine öğrenmesi algoritmalarının yanı sıra yenilikçi çözümlerden de faydalanılmıştır. Blokzincir teknolojisi kuantum anahtar dağıtımı protokollerinde görülen veri iletim kanalı olarak kullanılmış ve hattan kaynaklanan kayıpların önüne geçilmiştir. Bu sayede tezimizde makine öğrenmesi algoritmaları sayesinde daha verimli ve iyileştirilmiş sonuçlar elde edilirken blokzincir teknolojisinin kullanılması durumunda da artık bitlerde daha da iyileştirme elde edildiği görülmüştür.
In our thesis, it is aimed to reduce the amount of bits lost during key sharing seen in quantum key distribution protocols, in other words to improve. In the last 2 years, quantum key distribution algorithms have been studied in detail. The bits that can be called lost or residual that the selected protocols encounter in quantum key distribution are calculated and it is aimed to reduce and improve them with artificial intelligence algorithms. Machine learning algorithms were examined one by one during the thesis work and applied to quantum key distribution protocols. The results obtained are shared in the relevant sections of our thesis. Incompatible machine learning algorithms are shared with their reasons. Algorithms with positive results and better ones according to their success rates were highlighted and shared. In addition, blockchain technology was also taken into account in our thesis. In addition to machine learning algorithms, innovative solutions have also been used to recover bits. Blockchain technology was used as the data transmission channel seen in quantum key distribution protocols and the losses caused by the line were prevented. In this way, while more efficient and improved results are obtained thanks to machine learning algorithms in our thesis, it has been seen that further improvement in bits is achieved in the case of using blockchain technology.