A novel two-tier machine learning framework for adversarial phishing detection
Düşmanca kimlik avı saldırılarını tespit etmek içın yeni bir iki aşamalı makine öğrenme çerçevesi
- Tez No: 1006334
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CANER ÖZCAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Kimlik avı ve istenmeyen e-postalar siber güvenlik için önemli bir risk oluşturmaya devam ederek para kayıplarına, bilgi hırsızlığına ve bireyin itibarına zarar vermeye neden olmaktadır. Geleneksel e-posta filtreleme teknikleri, siber suçluların sürekli değişen stratejilerine, özellikle de kimlik avı saldırılarının artan karmaşıklığına ayak uydurmakta zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu çalışma, kimlik avı ve spam tespitinin doğruluğunu artırarak e-posta sistemlerinin güvenliğini artırmak için özel olarak geliştirilmiş yenilikçi bir çift katmanlı mimari sunmaktadır. Tasarım, birlikte çalışan iki makine öğrenme modelinin bir kombinasyonunu kullanmaktadır. Kimlik avı, spam ve gerçek e-postalar da dahil olmak üzere etiketlenmiş e-postalardan oluşan kapsamlı bir veri kümesi, e-postaların içeriğini ve yapısını incelemek için ilk katmandaki bir modeli eğitir. İkinci katman, gömülü ekleri analiz etmeye odaklanır ve bunların gerçekliğini değerlendirmek için benzersiz bir modeli eğitir. Yaklaşım, metin analizi ve ek değerlendirme olmak üzere her iki katmandan gelen bilgileri entegre ederek e-postanın doğası hakkında daha kapsamlı bir bilgi edinmeyi amaçlamaktadır. Çift katmanlı bir strateji kullanmak, öncelikle e-posta içeriğine güvenmenin dezavantajlarını giderdiği ve zararlı web sitelerine karşı ekstra bir koruma derecesi eklediği için tek katmanlı yaklaşımlara kıyasla potansiyel faydalara sahiptir. Çalışma, önerilen mimarinin makine öğrenimi modellerini, eğitim prosedürlerini ve değerlendirme ölçütlerini kapsayan kapsamlı bir tanımını sunmaktadır. Çift katmanlı tasarımın geleneksel tek katmanlı modellere kıyasla dolandırıcılık ve kötü niyetli e-postaları tespit etmedeki gelişmiş etkinliğini doğrulayan ön bulgular sunuyoruz. Son olarak, daha fazla çalışma için kısıtlamalara ve potansiyel yönlere değineceğiz.
Özet (Çeviri)
Phishing and spam emails continue to pose a substantial risk to cybersecurity, resulting in money losses, information theft, and harm to an individual's reputation. Conventional email filtering techniques face difficulties in keeping up with the ever-changing strategies of cybercriminals, especially the growing complexity of phishing attacks. This study presents an innovative two-tier framework specifically developed to increase the security of email systems by boosting the accuracy of phishing and spam detection. The design utilizes a combination of two deep learning models operating together. An extensive dataset of tagged emails, including phishing, spam, and genuine emails, trains a model in the first layer to examine the content and structure of emails. The second layer focuses on analyzing embedded attachments, training a unique model to assess their authenticity. The approach seeks to get a more thorough knowledge of the email's nature by integrating information from both layers: text analysis and attachment evaluation. Utilizing a two-tiered strategy has potential benefits compared to single-layer approaches, as it addresses the drawbacks of relying primarily on email content and adds an extra degree of protection against harmful websites. The study provides a comprehensive description of the proposed architecture, encompassing the machine learning models, training procedures, and assessment measures. We provide preliminary findings confirming the enhanced efficacy of the two-tier design in identifying fraud and malicious emails relative to conventional single-layer models. Lastly, we will address the restrictions and potential directions for further study.
Benzer Tezler
- A comparative analysis of the two Turkish translations of Chinua Achebe's Things Fall Apart within the framework of Paul Bandia's approach to postcolonial translation
Chinua Achebe'nin Things Fall Apart adlı romanın iki ayrı çevirisinin Paul Bandia'nın sömürgecilik sonrası yazın çevirisine yaklaşımı çerçevesinde karşılaştırmalı analizi
ÖZGE ALTINTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mütercim-TercümanlıkHacettepe ÜniversitesiMütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ASALET ERTEN
- A comparative study on Nadine Gordimer's“None To Accompany Me”and its Turkish translation in terms of postcolonial themes and language
Nadine Gordimer'ın“None To Accompany Me”adlı eseri ve Türkçe çevirisinin postkolonyal tema ve dil bağlamında karşılaştırmalı çalışması
ELİF CEYLAN YAĞIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Mütercim-TercümanlıkAtılım ÜniversitesiMütercim Tercümanlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NÜZHET BERRİN AKSOY
- Coverage and energy efficiency optimization for randomly deployed multi-tier wireless multimedia sensor networks
Rasgele yerleşmiş çok katmanlı kablosuz multimedya algılayıcı ağlar için kapsam ve enerji verimliliği optimizasyonu
ALEX GUNAGWERA
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. TANER ÇEVİK
- A new wave of“High-Skilled”migration from Türkiye: Call centre workers in Athens
Türkiye'den yüksek nitelikli göçün“Yeni Dalgası”: Atina'daki çağrı merkezi çalışanları
HELİN KARDELEN KAVUŞ
Doktora
İngilizce
2025
SosyolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSosyoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BESİM CAN ZIRH
- Optimization and orchestration in multi-tier edge computing
Çok katmanlı uç hesaplamada eniyileme ve düzenleme
AHMET CİHAT BAKTIR
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEM ERSOY
DR. ÖĞR. ÜYESİ BAHRİ ATAY ÖZGÖVDE