Detecting malicious tweets in twitter using runtime monitoring with hidden information
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 403167
- Danışmanlar: Dr. DORON DRUSINSKY, Dr. MAN-TAK SHING
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Savunma ve Savunma Teknolojileri, Defense and Defense Technologies
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: The Naval Postgraduate School
- Enstitü: Yurtdışı Enstitü
- Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Although there is voluminous data flow in social media, it is still possible to create an effective system that can detect malicious activities within a shorter time and provide situational awareness. This thesis developed patterns for a probabilistic approach to identify malicious behavior by monitoring big data. We collected twenty-two thousand tweets from publicly available Twitter data and used them in our testing and validation processes. We combined deterministic and nondeterministic approaches to monitor and verify the system. In the deterministic part, we determined assertions by using natural language (NL) and associated formal specifications. We then specified visible and hidden parameters, which are used for subsequent identification of hidden parameters in Hidden Markov Model (HMM) techniques. In the nondeterministic part, we used probabilistic formal specifications with visible and hidden parameters, used in HMM, to monitor and verify the system. An important contribution of the work is that we specified some event patterns indicating malicious activities. Based on these patterns, we obtained output to indicate the possibility of each tweet being malicious.
Benzer Tezler
- Misinformation detection by leveraging user communities on social media
Sosyal medyadaki kullanıcı topluluklarından yararlanılarak yanlış bilgilerin tespiti
OĞUZHAN ÖZÇELİK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FAZLI CAN
- Sözcüksel analiz kullanarak kötü niyetli URL'leri derin öğrenme teknikleri ile tespit etme
Detecting malicious URL's using lexical analysis with deep learning techniques
CEMİLE SARICAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DEMİRCİ
- Detecting malicious behavior in binary programs using dynamic symbolic execution and API call sequences
Dinamik sembolik uygulama ve API çağrı sıralamaları kullanarak ikili programlarda zararlı davranış tespiti
FATİH TAMER TATAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYSU BETİN CAN
- Kötü Amaçlı URL'leri makine öğrenme teknikleriyle tespit etme
Detecting Malicious URLs Through Machine Learning Techniques
MHD RAJA ABOU HARB
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
- Detecting malicious activity inside of the network
Ağ içerisindeki kötü niyetli aktivitelerin tespiti
AYŞENUR KUMBASAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENVER ÖZDEMİR