Zararlı android yazılımlarının makine öğrenmesi ile ailelerine göre sınıflandırılması
Android malware family classification with machine learning
- Tez No: 589234
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET BURAK CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Android mobil işletim sisteminin oldukça popüler olması bu sistemin kullanıcılarına zarar vermek amacıyla geliştirilen yazılımların sayısında artışa sebep olmaktadır. Bu nedenle zararlı Android yazılımlarının tespit edilmesi amacıyla birçok çalışma yapılmıştır. Android yazılımlarının zararlı ya da zararsız olarak sınıflandırılması dışında, zararlı olduğu bilinen yazılımların ait oldukları ailelere göre sınıflandırılması da Android işletim sisteminin güvenliği kapsamında oldukça önemlidir. Bu çalışmada zararlı Android yazılımlarını analiz ederek bu yazılımların ait olduğu aileyi tahmin eden makine öğrenmesi tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sistem, zararlı Android yazılımlarının talep ettiği izinleri ve yaptığı API çağrılarını tespit ederek bunları makine öğrenmesi algoritmalarında öznitelik olarak kullanmakta ve farklı sınıflandırma algoritmaları ile zararlı yazılımların sınıflandırılmasına imkan tanımaktadır. Sistemin performansı çeşitli veri kümelerinde yapılan deneylerle incelenmiş ve deney sonuçlarında tüm sınıflandırma algoritmalarının zararlı yazılımları yüksek doğruluk değerleriyle sınıflandırdığı görülmüştür. Bu çalışmaya ek olarak, daha önce karşılaşılmamış bir zararlı yazılım ailesine ait zararlı yazılımın bilinmeyen olarak tespit edilebilmesi için de çalışma yapılmış ve bu yazılımlar yüksek oranda başarıyla tespit edilmiştir.
Özet (Çeviri)
As the popularity of Android mobile operating system grows, the number of software developed to harm the users of this system increases. Therefore, many studies have been done to detect malicious Android software. Apart from the classification of Android software as malicious or benign, classification of the malicious software into their families is also very important in terms of the security of the Android operating system. In this study, a machine learning based classification system is developed that analyzes malicious Android software and estimates the family of them. The developed system detects the requested permissions and API calls of the malicious Android software and uses them as features in machine learning algorithms to classify malwares. The performance of the system is investigated using various data sets and the evaluation results show that all classification algorithms classified the malware with a high accuracy. In addition to this work, a study of detecting an unknown malware which belongs to a family that had never seen before is made and these unknown malwares are classified with a high success rate.
Benzer Tezler
- Kötü amaçlı android yazılımların makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti
Detection of android malware with machine learning methods
ABDULLAH BATUHAN YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT KÖKLÜ
- Android zararlı yazılım tespit sistemi
Android malware detection system
TÜLAY AVAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA NERGİS YOLAÇAN
- Hibrit analiz kullanarak android kötücül yazılım aile sınıflandırması
Android malware family classification by using hybrid analysis
ÖMER FARUK TURAN CAVLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEVİL ŞEN AKAGÜNDÜZ
- Android sistemlerde derin öğrenme tabanlı kötü amaçlı yazılım tespit sistemi
Deep learning based malware detection system on android systems
ESRA ÇALIK BAYAZIT
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BUKET DOĞAN
PROF. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
- Android platformunda zararlı yazılım analizi için hibrit kum havuzu geliştirilmesi
Implementing hybrid android sandbox for malware analysis on android platform
MERT CAN COŞKUNER
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT İSKEFİYELİ