Web tabanlı oltalama saldırılarının makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti
Web-based phishing attacks detection with machine learning methods
- Tez No: 444224
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DAVUT HANBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 100
Özet
Bu tez çalışmasında öncelikle bilgi güvenliğine yönelik tehditler açıklanmış; bu tehditlere karşı savunma yöntemleri ve öneriler sunulmuştur. Oltalama web sitelerinin tespit edilmesine yönelik olarak iki uygulama gerçekleştirilmiştir. Birinci uygulamada Yapay Sinir Ağı modeli ile oltalama web sitelerinin tespit edilmesine yönelik sınıflandırma uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu uygulama ile oluşturulan ağlara 5-li çapraz geçerlilik testi uygulanmıştır. Ortalama sınıflandırma doğruluğu %90,61, en yüksek sınıflandırma doğruluğu ise %92,45 olarak ölçülmüştür. İkinci uygulamada ise Aşırı Öğrenme Makinesi modeli ile oltalama web sitelerinin tespit edilmesine yönelik sınıflandırma uygulaması gerçekleştirilmiştir. Bu uygulamada 10-lu çapraz geçerlilik testi uygulanmıştır. Ortalama sınıflandırma doğruluğu %95,05, en yüksek sınıflandırma doğruluğu ise %95,93 olarak ölçülmüştür.
Özet (Çeviri)
In this thesis, firstly the threats on information security are described; methods of defense against these threats, and recommendations are presented. Two applications in order to identify the phishing website were performed. In the first application, classification application has been performed for the detection of phishing website by Artificial Neural Network model. 5-fold cross-validation test has been applied to the created networks with the first application. The average classification accuracy was achieved as 90.61%, and the highest classification accuracy was achieved as 92.45%. In the second application, classification application has been performed for the detection of phishing website by Extreme Learning Machine model. In the second application, 10-fold cross-validation test has been applied. The average classification accuracy was achieved as 95.05%, and the highest classification accuracy was achieved as 95.93%.
Benzer Tezler
- Öznitelik tabanlı oltalama tespit sistemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile değerlendirmesi
Evaluation of attribute based phishing detection systems with machine learning methods
SELAHATTİN ALİYAZICIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBU YUSUF GÜVEN
- Obfuscated JavaScript detection using syntactically and lexically enhanced machine learning
Perdelenmiş JavaScript kodlarının sözdizimsel ve anlamsal yönden iyileştirilmiş makina öğrenmesi ile tespiti
EREN KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Detection of phishing urls with deep learning based on the GAN-CNN-LSTM network and swarm intelligence algorithms
GAN-CNN-LSTM ağı ve swarm zeka algoritmalarını tabanlı derin öğrenme ile phishing url'lerinin tespiti
ABBAS JABR SALEH ALBAHADILI
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankırı Karatekin ÜniversitesiElektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYHAN AKBAŞ
- Oltalama site engelleyici tarayıcı eklentisi
Phishing site blocker browser add-on
AHMET GÜREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TURGAY AYDOĞAN
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak kimlik avı saldırıları denetimi
Phishing attacks detection using deep learning methods
ÖZNUR ŞİFA AKÇAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADEM TEKEREK