Oltalama saldırılarının makine öğrenmesi ile tespitinde kullanılan özniteliklerin analizi
Analysis of the features used in detecting phishing attacks by machine learning
- Tez No: 666881
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ EFNAN ŞORA GÜNAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Osmangazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Oltalama saldırısı teknik altyapısı olan sosyal mühendislik saldırısıdır. Oltalama saldırılarının teknik altyapısını, yasal web sitelerinin kopyalanması ile oluşturulan oltalama web siteleri oluşturur. Oltalama saldırılarının yaygınlaştığı günümüzde, oltalama web sitelerinin tespiti için liste veya sezgisel yöntemler tercih edilmektedir. Liste yöntemleri, sıfır gün saldırılarında etkili olmadığından, sezgisel yöntemler oltalama web sitelerinin tespitinde tercih edilmektedir. Bu çalışmada oltalama web sitelerinin tespitinde kullanmak için yeni bir veri kümesi toplanmıştır. Sunulan veri kümesi 25 öznitelik içermektedir. Bu veri kümesinde HTTP yanıt geçmişi yeni bir öznitelik olarak literatüre sunulmuştur. Öznitelikler URL, HTML ve HTTP yanıtları olarak 3 gruba ayrılmıştır. Oltalama web sitelerinin tespitinde farklı gruplara ait özniteliklerin etkileri araştırılmıştır. Deneylerde Destek Vektör Makinesi, Stokastik Gradyan İnişi, Perseptron, Naïve Bayes, Çok Katmanlı Perseptron, k-En Yakın Komşu ve Karar Ağacı makine öğrenmesi sınıflandırıcıları kullanılmıştır. Deney sonuçları incelendiğinde URL ve HTTP yanıtları gruplarına ait özniteliklerin, tüm özniteliklerin kullanılmasına kıyasla zaman ve başarım oranları açısından daha iyi sonuçlar verdiği görülmüştür. Karar Ağacı sınıflandırıcısı 0,99'lık F1-skor oranı ile URL ve HTTP yanıtları özniteliklerini kullanarak en iyi başarım oranına sahiptir.
Özet (Çeviri)
Phishing attack is a social engineering with a technical infrastructure. The technical infrastructure of phishing attacks consists of phishing websites created by copying legitimate websites. Nowadays when phishing attacks are widespread, list or heuristic methods are preferred to detect phishing websites. Since list methods are not effective in zeroday attacks, heuristic methods are preferred for detection of phishing websites. In this study, a new data set has been collected to be used in detecting phishing websites. The presented data set contains 25 attributes. In this dataset, HTTP response history is presented to the literature as a new feature. Attributes are divided into 3 groups as URL, HTML and HTTP responses. The effects of features belonging to different groups were investigated in the detection of phishing websites. Support Vector Machine, Stochastic Gradient Descent, Perceptron, Naïve Bayes, Multi-layer Perceptron, k-Nearest Neighbors and Desicion Tree machine learning classifiers were used in the experiments. When the results of the experiment were examined, the attributes belonging to the URL and HTTP responses groups gave better results in terms of time and performance rates compared to the use of all attributes. Decision Tree classifier has the best success rate using URL and HTTP responses features with a F1-score rate of 0.99.
Benzer Tezler
- Oltalama saldırılarında kullanılan URL'lerin makine öğrenmesi teknikleri ile tespit edilmesi
Phishing URL detection with machine learning techniques
EBUBEKİR BÜBER
- Obfuscated JavaScript detection using syntactically and lexically enhanced machine learning
Perdelenmiş JavaScript kodlarının sözdizimsel ve anlamsal yönden iyileştirilmiş makina öğrenmesi ile tespiti
EREN KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
İstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- The ransomware detection and prevention tool design by using signature and anomaly based detection methods
İmza ve anomali tabanlı tespit yöntemlerini kullanarak fidye yazılımı tespit ve önleme aracı tasarımı
BARIŞ ÇELİKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
İstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Content-based spam detection in Twitter
Twitter'da içerik bazlı spam tespiti
İLKE YURTSEVEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Early detection of distributed denial of service attacks
Dağıtık hizmet engelleme saldırılarının erken tespiti
KAĞAN ÖZGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
