Geri Dön

Feature selection for efficient classification of phishing website dataset

Phising web sitesi veri setinin etkili sınıflandırması için özellik seçimi

  1. Tez No: 458005
  2. Yazar: TWANA SAEED MUSTAFA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MURAT KARABATAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Internet, giderek insan hayatında önemli bir gerekli bir araç haline gelmiştir. Bununla birlikte, internet kullanıcılarının, farklı web tehditlerine karşı güvenlikleri oldukça yetersizdir. Çevrim için ticaret ve bankacılığa güvenmeleri, buradan doğabilecek web tehditlerine karşı daha riskli durumlar ortaya çıkarmaktadır. Phishing (Kimlik Avı), güvenli bir web sitesi görünümündeki bazı sitelerin, kişinin kullanıcı adı, şifre, sosyal güvenlik numarası ve kredi kartı numarası gibi gizli ve özel bilgilerini elde etmeyi amaçlayan bir yöntem olarak açıklanmaktadır. Çoğu kimlik avı saldırısını tespit etmek için genelde tek bir çözüm yolu yoktur ve çeşitli yöntemler gerekmektedir. Bu tezde, kimlik avı veri seti için özellik seçimi yöntemi ve sade bayes sınıflandırıcı tartışılmıştır. Bu çalışmada, UCI makine öğrenmesi deposundan alınan Phishing (Kimilik avı) veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti 11055 adet kayıt ve 31 adet özellikten oluşmaktadır. Tezde, bu veri setinin özellik sayısını azaltılması ve en iyi sınıflandırma performansı elde edebilmesi hedeflenmiştir. Veri setini indirgemek için ve iyi bir sistem performansı elde etmek için özellik seçimi algoritmaları kullanılmıştır. Ayrıca, özellik seçimi algoritmalarının performansı naive bayes sınıflandırıcı kullanılarak karşılaştırılmıştır. Son olarak, indirgenmiş veri seti üzerinde diğer sınıflandırma algoritmalarının performansı karşılaştırmalı olarak verilmiştir. Elde edilen bulgular, özellik seçimi ile kimlik avı veri setinin indirgenmesi sayesinde etkili bir kimlik avı tespiti yapılabileceği sonucunu ortaya çıkarmıştır.

Özet (Çeviri)

The Internet is gradually becoming a necessary and important tool in everyday life. However, Internet users might have poor security for different kinds of web threats, which may lead to financial loss or clients lacking trust in online trading and banking. Phishing is described as a skill of impersonating a trusted website aiming to obtain private and secret information such as a user name and password or social security and credit card number. However, there is no single solution that can prevent most phishing attacks. For phishing attacks, various methods are required. In this thesis, a feature selection method and the Navie Bayes classifier are presented for the phishing Websites dataset. In this study, phishing dataset retrieved from UCI machine learning repository is used. This dataset consists of 11055 records and 31 features. The research presented in this thesis aims at reducing the number of features of the used dataset as well as obtaining the best classification performance. Feature selection algorithms are used to reduce the dataset features and to obtain a high system performance. In addition, the performance of feature selection algorithms is compared using the Naive Bayes classifier. Finally, a comparative performance in reducing dataset features using the common classification algorithms is given. The results show that an effective phishing detection can be made with feature selection that reduces the dataset features.

Benzer Tezler

  1. Adolesan intihar girişimlerinin psiko-sosyal nedenleriyle ilgili araştırma

    Başlık çevirisi yok

    NAZMİYE YÜKSEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Psikolojiİstanbul Üniversitesi

    Aile Sağlığı Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYSEL EKŞİ

  2. Gazi tipi eksternal fiksatörlerle yapılan uygulamalarda kırık hattındaki kompresyonun biyomekanik olarak“strain gage”lerle tayini

    Başlık çevirisi yok

    HÜSEYİN ŞENGÜL

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Ortopedi ve TravmatolojiGazi Üniversitesi

    Ortopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ORHAN ASLANOĞLU

  3. 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi

    Başlık çevirisi yok

    VEFA AHSEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1984

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU

  4. Geleneksel Beypazarı konutlarında baş odanın günümüz ihtiyaçlarını karşılayacak düzende donatılması

    The Redecoration of the“Baş Oda”in Beypazarı traditional houses according to our today's needs

    AYNUR ÖZMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    MimarlıkGazi Üniversitesi

    Bina Bilgisi (mimari Tasarım) Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUAMMER HACIBALOĞLU

  5. The Effects of the chomskyan revolution in linguistics on language teaching

    Başlık çevirisi yok

    BANU KARAHAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1986

    DilbilimGazi Üniversitesi

    DR. ÇİĞDEM YILDIRIM