Derin öğrenme yöntemi kullanarak web tabanlı kimlik avı saldırılarının sınıflandırılması
Classification of web-based phishing attacks using deep learning method
- Tez No: 615279
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET BEDRİ ÖZER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 59
Özet
Web tabanlı kimlik avı saldırıları, çevrimiçi bir ortamda kullanıcıların kandırılarak bilgilerini istekleri dışında paylaşmalarını sağlamak amacıyla saldırganlar tarafından kullanılan bir yöntemdir. Bu saldırı türü kullanıcıları yanıltmak amacıyla web sitelerin taklit edilmesi ile gerçekleştirilir. Aracı olarak reklam ya da e-posta gibi yöntemler kullanılmaktadır. Mevcut bulunan web sitelerinin kimlik avı olup olmadığının ayrımını yapmak büyük bir problemdir. Bu nedenle kimlik avı web sitelerinde kullanıcıların / müşterilerin hassas bilgilerine farklı kişilerin yetki dâhilinde olmadan erişmesini engellemek ve bu durumu tespit etmek için başarılı sınıflandırma yöntemlerini kullanmak bu problemin çözümünde önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, yıllara göre artış gösteren web tabanlı kimlik avı saldırılarının önüne geçmek ve kullanıcıların bu saldırı türlerinden etkilenmesini engellemek amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, sınıflandırma işlemi için derin öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem, bilinen verilerin çok katmanlı yapay sinir ağı ile eğitilerek bilinmeyen verilerin sınıflandırılmasını ve analizini yapma imkânı sağlayan bir yaklaşımdır. Sınıflandırma işlemi için 5000 meşru ve 5000 kimlik avı web sitesi bulunan veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti kullanılarak eğitilen model ile sınıflandırma yapılmıştır. Sonuç olarak bu sınıflandırma işleminde yüksek doğruluk değerleri elde edilmiş olup derin öğrenme yönteminin başarılı sonuçlar sergilediği görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Web-based phishing attacks are a method used by attackers to attain their important information and to trick users in an online media. This type of attack is accomplished by emulating websites to mislead users. Means such as advertising or e-mail are used as mediators. It is a big problem to distinguish whether a website is phishing. Therefore, phishing web sites, users or customers to prevent theft of personal information and to use the classification methods to detect this situation plays an important role in solving the problem. In this study, it is aimed to prevent web-based phishing attacks that increase in years and to prevent users from being affected by these types of attacks. For this purpose, deep learning method was used for classification process. This method is an approach that allows the classification and analysis of unknown data by training the known data with a multi-layer artificial neural network. For the classification process, a data set with 5000 legitimate and 5000 phishing websites was used. Using this data set, classification was made with a trained model. As a result, high accuracy values were obtained in this classification process and it was seen that deep learning method showed successful results.
Benzer Tezler
- Sensor-based activity recognition and authentication using deep learning
Derin öğrenme yöntemleri ile sensör tabanlı sistemlerde aktivite ve kimlik tanıma
NİLAY TÜFEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZEHRA ÇATALTEPE
- Yapay zekâ tabanlı görüntü işleme yöntemleri ile COVID-19 tahmini
COVID-19 prediction with artificial intelligence based image processing methods
BURAK YAĞIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMEK GÜLDOĞAN
- Ai-based visual odometry implementation on an embedded system
Yapay zeka tabanlı görsel odometrinin gömülü bir sistemde gerçeklemesi
OĞUZHAN BÜYÜKSOLAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECE OLCAY GÜNEŞ
- Beynin beyaz cevher bölgesindeki yüksek yoğunluklu alanların oluşum ve yayılımına yönelik uzman sistem tasarımı ve gerçeklenmesi
Expert system design and implementation for the occurrence and spread of hyperintense areas in the white matter region of the brain
İZZET ÖZEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEKİR TEVFİK AKGÜN
- Zaman serileri tahmininde melez bir yaklaşım
A hybrid approach to time series forecasting
NURBANU IŞIK DELİBALTA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFatih Sultan Mehmet Vakıf ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURHANETTİN CAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖNÜL ULUDAĞ