İzin tabanlı statik analiz yöntemi ile android uygulamaların sınıflandırılması
Classification of android applications with permission based static analysis methods
- Tez No: 449478
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. İBRAHİM ALPER DOĞRU
- 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: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Günümüz teknolojisinde kullanılan akıllı cihazlar mobil işletim sistemlerine sahiptir. İstatistiksel verilere göre açık kaynak kodlu ve Linux tabanlı bir mobil işletim sistemi olan Android halen en popüler işletim sistemi olduğu görülmektedir. Android'in popüler olması, açık kaynak kod yapısı ve sınırlı sayıda koruyucu yazılımların olması bu işletim sistemini kötücül yazılım geliştiricilerin ve saldırganların başlıca hedefi haline getirmiştir. Android marketler üzerinden indirilen uygulamaların kötücül amaçlı mobil yazılımların yayılımında önemli bir yer tuttuğu düşünülmektedir. Android uygulamaların sayısı ve çeşitliliği göz önünde bulundurulduğunda, kötücül uygulamaların tespiti ve önlenmesi oldukça zordur. Bu tezde, mobil cihazlarda kötücül uygulama tespiti yapmak amacıyla izin ve api çağrı tabanlı olarak uygulamaları inceleyen bir yapı oluşturulmuştur. İncelemede Drebin veri seti üzerinde statik analiz yöntemi kullanılmış, inceleme neticesinde de farklı sınıflandırma algoritmaları kullanılarak uygulamalar sınıflandırılmış ve sınıflandırma işlemini en performanslı şekilde yapan algoritma tespiti gerçekleştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
The smart devices used in today's technology have mobile operating systems. Statistically, Android, which is an open source and Linux based mobile operating system is still the most popular operating system in the market. The popularity of Android, its open source code structure and the availability of a limited number of preventive software have made this operating system the primary target of malware developers and attackers. Applications downloaded from the Android market are thought to have an important place in the spread of malicious mobile software. When considering the number and variety of Android applications, detection and prevention of malicious applications is very difficult. In this thesis, a structure that permits the applications and APIcall-based has been formed in order to detect malicious applications on mobile devices. This thesis, static analysis method was used on the Drebin dataset and applications were classified by using different classification algorithms and the detection of algorithm which performed the classification process in the most efficient way were carried out.
Benzer Tezler
- Android yazılımlarda yapay zeka destekli zararlı yazılım tespiti ve performans analizi
Ai-assisted malware detection and performance analysis in android software
FATİH BULDUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYalova ÜniversitesiDisiplinlerarası Adli Bilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT GÖK
- Beton barajların dinamik özelliklerinin deneysel ve teorik olarak incelenmesi
Investigation of the dynamic properties of roller compacted concrete dams by experimental and numerical methods
MUHİTTİN SELÇUK GÖKSU
Doktora
Türkçe
2022
İnşaat MühendisliğiManisa Celal Bayar Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ALİ YURDUSEV
- The complex network analysis of the education network of employees
Çalışanların eğitim ağının karmaşık ağ analizi
CEYDA KOCAMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilim ve TeknolojiGalatasaray ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜNCE KEZİBAN ORMAN
- Modulation options for OFDM-based waveforms
OFDM tabanlı dalga biçimleri için modülasyon seçenekleri
AHMAD MOHAMMAD ABD-ALGHANI JARADAT
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Medipol ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği ve Siber Sistemler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ARSLAN
- An analytical approach for determination of optimal stator/rotor saliency number of a switched reluctance motor
Anahtarlamalı relüktans motorun optimal stator/rotor kutup sayısını belirlemek için analitik bir yaklaşım
CEM ERKAN KILINÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EMİNE BOSTANCI
PROF. DR. HULUSİ BÜLENT ERTAN