Bugün size Bayes Teoremi'nden ve elektronik güvenlik tasarımından bahsedeceğiz.
İlk bakışta karmaşık gibi görünebilir, ama endişe etme, birlikte adım adım ilerleyeceğiz!
Bayes Teoremi Nedir?
Bayes Teoremi, olayların olasılıklarını güncellemek için kullanılan bir matematiksel formüldür.
Büyük şirketler risk analizi için kullanır iyide yaparlar (ama artık yz var)
formülü bu şelikdedir ;
Çok basit bir örnekle anlatalım. Diyelim ki, hava durumu ile ilgili bir tahmin yapıyorsun. Sabah güneşli olduğunu düşündük, ancak öğleden sonra gökyüzü kapalı. Bayes Teoremi, sabahki tahminimizi öğleden sonraki gerçeklere göre güncellememize yardımcı olur.
Önce, bazı terimleri tanımlayalım:
[imath]A[/imath]: Sabah güneşli olduğunu biliyoruz (Başlangıç Tahmini)
[imath]B[/imath]: Öğleden sonra gökyüzünün kapalı ihtimali (Yeni Veri)
[imath]P(A∣B)[/imath]: Öğleden sonra gökyüzünün kapalı olduğu bilgisine göre sabah güneşli olma olasılığı (Güncellenmiş Tahmin)
[imath]P(B∣A)[/imath]: Sabah güneşli olması durumunda öğleden sonra gökyüzünün kapalı olma olasılığı (Bağlantılı Olayın Olasılığı)
[imath]P(A)[/imath]: Başlangıçta sabah güneşli olma olasılığı (Başlangıç Tahmini Olasılığı)
[imath]P(B)[/imath]: Öğleden sonra gökyüzünün kapalı olma olasılığı (Yeni Veri Olasılığı)
Diyelim ki [imath]P(A)=0.7[/imath], yani başlangıçta sabahın genellikle güneşli olduğunu düşünüyoruz.
Ve [imath]P(B∣A)=0.2[/imath], yani sabah güneşli olduğunda öğleden sonra gökyüzünün kapalı olma olasılığı.
Bu değerleri kullanarak Bayes Teoremi formülünü uygulayabilir ve sabahki tahminimizi öğleden sonraki gerçeklere göre güncelleyebiliriz.
Bu durumda, öğleden sonra gökyüzü kapalı olduğu bilgisi sabah güneşli olma olasılığına karşı yaklaşık 0.233 olarak hesaplanmıştır.
Elektronik Güvenlik Tasarımı
Elektronik güvenlik tasarımı, bilgisayarlarımızı ve diğer elektronik sistemleri kötü niyetli saldırılardan koruma sürecidir. Şimdi bu tasarımın nasıl çalıştığını anlamaya çalışalım.
Tehditleri Tanımla: İlk adım, hangi tür saldırılarla karşılaşabileceğimizi belirlemektir. Virüsler, kötü amaçlı yazılımlar gibi.
Olasılıkları Değerlendir: Her bir tehdidin gerçekleşme olasılığını değerlendiririz. Bayes Teoremi, bu olasılıkları güncellememize yardımcı olur.
Koruma Yollarını Belirle: Hangi güvenlik önlemlerini alacağımızı planlarız. Güçlü şifreler, güvenlik duvarları gibi.
Güvenlik Sistemini Uygula: Belirlediğimiz önlemleri uygularız ve sistemimizi güvenli hale getiririz.
Sürekli Güncelleme: Bayes Teoremi'ni kullanarak, yeni tehditlere karşı sürekli olarak güvenlik sistemimizi güncelleriz.
gerçek hayattan bir örnek ile devam edelim isterseniz sayfalarca matematiksel formülde yazabiliriz ama dün aldığım tavsiye üzerine ve pythonun felsefesinden ötürü en basit en güzeldir
Bir şirket, bilgisayar ağlarına zarar verebilecek kötü amaçlı yazılımları tanımlamak istiyor. Bu durumda, A olayı, kötü amaçlı yazılımın bilgisayar ağlarına sızma olasılığını temsil eder.
geçmiş verileri ve analizler üzerinden kötü amaçlı yazılımın genel olasılığını belirleyebilir. Bu, başlangıçta P(A) olarak ifade edilen değeri sağlar.
güvenlik uzmanları tarafından yapılan değerlendirmeler sonucunda belirli bir güvenlik önleminin, örneğin güncel antivirüs yazılımının, kötü amaçlı yazılımın tespitinde ne kadar etkili olduğunu belirler. Bu, P(B∣A) değerini temsil eder.
güncel antivirüs yazılımını tüm bilgisayarlarına yükler. Bu durumda, antivirüs yazılımının uygulanmasından sonra kötü amaçlı yazılımın bilgisayar ağlarına sızma olasılığı, P(A∣B) olarak ifade edilir.
İlk bakışta karmaşık gibi görünebilir, ama endişe etme, birlikte adım adım ilerleyeceğiz!
Bayes Teoremi Nedir?
Bayes Teoremi, olayların olasılıklarını güncellemek için kullanılan bir matematiksel formüldür.
Büyük şirketler risk analizi için kullanır iyide yaparlar (ama artık yz var)
formülü bu şelikdedir ;
Çok basit bir örnekle anlatalım. Diyelim ki, hava durumu ile ilgili bir tahmin yapıyorsun. Sabah güneşli olduğunu düşündük, ancak öğleden sonra gökyüzü kapalı. Bayes Teoremi, sabahki tahminimizi öğleden sonraki gerçeklere göre güncellememize yardımcı olur.
Önce, bazı terimleri tanımlayalım:
[imath]A[/imath]: Sabah güneşli olduğunu biliyoruz (Başlangıç Tahmini)
[imath]B[/imath]: Öğleden sonra gökyüzünün kapalı ihtimali (Yeni Veri)
[imath]P(A∣B)[/imath]: Öğleden sonra gökyüzünün kapalı olduğu bilgisine göre sabah güneşli olma olasılığı (Güncellenmiş Tahmin)
[imath]P(B∣A)[/imath]: Sabah güneşli olması durumunda öğleden sonra gökyüzünün kapalı olma olasılığı (Bağlantılı Olayın Olasılığı)
[imath]P(A)[/imath]: Başlangıçta sabah güneşli olma olasılığı (Başlangıç Tahmini Olasılığı)
[imath]P(B)[/imath]: Öğleden sonra gökyüzünün kapalı olma olasılığı (Yeni Veri Olasılığı)
Diyelim ki [imath]P(A)=0.7[/imath], yani başlangıçta sabahın genellikle güneşli olduğunu düşünüyoruz.
Ve [imath]P(B∣A)=0.2[/imath], yani sabah güneşli olduğunda öğleden sonra gökyüzünün kapalı olma olasılığı.
Bu değerleri kullanarak Bayes Teoremi formülünü uygulayabilir ve sabahki tahminimizi öğleden sonraki gerçeklere göre güncelleyebiliriz.
Bu durumda, öğleden sonra gökyüzü kapalı olduğu bilgisi sabah güneşli olma olasılığına karşı yaklaşık 0.233 olarak hesaplanmıştır.
Elektronik Güvenlik Tasarımı
Elektronik güvenlik tasarımı, bilgisayarlarımızı ve diğer elektronik sistemleri kötü niyetli saldırılardan koruma sürecidir. Şimdi bu tasarımın nasıl çalıştığını anlamaya çalışalım.
Tehditleri Tanımla: İlk adım, hangi tür saldırılarla karşılaşabileceğimizi belirlemektir. Virüsler, kötü amaçlı yazılımlar gibi.
Olasılıkları Değerlendir: Her bir tehdidin gerçekleşme olasılığını değerlendiririz. Bayes Teoremi, bu olasılıkları güncellememize yardımcı olur.
Koruma Yollarını Belirle: Hangi güvenlik önlemlerini alacağımızı planlarız. Güçlü şifreler, güvenlik duvarları gibi.
Güvenlik Sistemini Uygula: Belirlediğimiz önlemleri uygularız ve sistemimizi güvenli hale getiririz.
Sürekli Güncelleme: Bayes Teoremi'ni kullanarak, yeni tehditlere karşı sürekli olarak güvenlik sistemimizi güncelleriz.
gerçek hayattan bir örnek ile devam edelim isterseniz sayfalarca matematiksel formülde yazabiliriz ama dün aldığım tavsiye üzerine ve pythonun felsefesinden ötürü en basit en güzeldir
Bir şirket, bilgisayar ağlarına zarar verebilecek kötü amaçlı yazılımları tanımlamak istiyor. Bu durumda, A olayı, kötü amaçlı yazılımın bilgisayar ağlarına sızma olasılığını temsil eder.
geçmiş verileri ve analizler üzerinden kötü amaçlı yazılımın genel olasılığını belirleyebilir. Bu, başlangıçta P(A) olarak ifade edilen değeri sağlar.
güvenlik uzmanları tarafından yapılan değerlendirmeler sonucunda belirli bir güvenlik önleminin, örneğin güncel antivirüs yazılımının, kötü amaçlı yazılımın tespitinde ne kadar etkili olduğunu belirler. Bu, P(B∣A) değerini temsil eder.
güncel antivirüs yazılımını tüm bilgisayarlarına yükler. Bu durumda, antivirüs yazılımının uygulanmasından sonra kötü amaçlı yazılımın bilgisayar ağlarına sızma olasılığı, P(A∣B) olarak ifade edilir.
Son düzenleme:
