Geri Dön

Intelligent techniques for wicked web sites discovery

Kötü amaçlı web sitelerinin akıllı yöntemlerle belirlenmesi

PDF İndir

  1. Tez No: 463766
  2. Yazar: DIDAR RASHAD QADR
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZKAN ATAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Web işçiliği, Siber terörizm, Naïve Bayes, Kürtçe kök kelime, sınıflandırma, içerik işçiliği, K-Nearest Neighbor, Cyber terrorism, Classification, Content mining, Kurdish stemming, K-Nearest Neighbor, Naive Bayes, Web mining
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Yüzüncü Yıl Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu yüz yılda, World Wide Web'de erişilebilen veri hacmi çok büyük olduğu için, bu verilere erişmek için üstün bir teknik gereklidir. Web madenciliği araştırması, web tarayıcıları tarafından büyük ilgi görmektedir. Son birkaç yılda Kürtçe verilerin miktarı hızla arttığından, bilgi alımı performans ve doğruluğunu artırmak için büyük gelişmelere ihtiyaç hissedilmektedir. Buna ek olarak, Kürtçe metinler üzerinde yapılan araştırma çalışmaları nispeten yok sayılabilir. Bu alandaki çalışmaların çoğu, İngilizce ve diğer dillerde (Çince, Türkçe, Arapça vb.) yapılmaktadır. Terörist grupların tüm web müşterileri için tehlike oluşturabilecek web ortamlarındaki görüntüleri, sesleri ve metinleri çeşitli türdeki bilgileri içerebileceği açıktır. Bu çalışmada, sitelerin zararlı içeriklerini tanımak için akıllı bir yaklaşım geliştirerek, terör tehditlerini önlemek için çalışılmaktadır. Bu çalışmanın nihai amacı ise, sistemin davranışını anlamak ve duyarlı kullanıcılar, devlet ve toplumun güvenliğini sağlamak için en iyi çözümü belirlemektir. Geleneksel yaklaşımın alternatifi olarak Naïve Bayes yaklaşımı (NB) ve K-Nearest Neighbor (K-NN) algoritmaları, çeşitli Sorani Kürtçesi veri setleri üzerinde araştırmalar yapılmaktadır. Duyarlılıkla ilgili olarak elde edilen sonuçlarda Naïve Bayes umut verici sonuçlar ortaya koyduğu gözlenmiştir. En zorlu görev Kürtçe kök ve birleşik kelimeler listesini Weka Yazılım Aracına (veri işçiliği için açık kaynaklı yazılım) entegre etmektir. Buna ek olarak, bu araştırma çalışması Kürtçe kök ve birleşik kelimeler listesi performansını test etmeye çalışılmış ve bu amaca ulaşmada zararlı ve zararlı olmayan web sitelerini sınıflandırma tanımlaması yapılmıştır. Metin sınıflandırması problemini çözmek için çeşitli algoritmaların uygulandığını belirtmek gerekir. Bu alandaki çalışmaların çoğu İngilizce metinli veriler üzerinde olup, Sorani Kürtçe metinleri için az sayıda araştırma çalışması yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

In this day and age, as the volume of information which is accessible on the World Wide Web is enormous, a superior technique to access this information is necessitated. The web mining research has been interested strongly by web browsers. During the last several years, information retrieval has required massive improvements regarding performance and accuracy as amount of KS document has escalated rapidly. In addition, the number of conducted research works on the Kurdish texts is relatively not established; most of these works in this area were performed on English and other languages like (Chinese, Turkish, Arabic ...etc.) texts. It is obvious that various web environments of terrorist groups might comprise various types of information like images, voice, texts which might be a danger for entire web costumers. The projected study tackles sites to prevent from terrorist threats via developing an intelligent approach to recognize the useful contents. Understanding the behaviour of system and determining the best solution for securing the susceptible users, state and society is the eventual aim of this investigation. The Naïve Bayes approach (NB) & K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithms are investigated on various Kurdish Sorani (KS) data sets as an alternative of traditional approach. In regards to precision, The Naïve Bayes demonstrated promising outcomes.

Geri Dön