Uygulama programlama arayüzü (UPA) çağrılarının kullanılmasına dayalı makine öğrenmesi yöntemleriyle zararlı yazılım tespiti
Malware detection with machine learning methods based on application programming interface (API) calls
- Tez No: 668747
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ YILMAZ AR
- 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: Ankara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Günümüzde internet ve bilgi sistemleri her yerdedir ve insan hayatının ayrılmaz bir parçası haline gelmiştir. Hükümetler, ordular ve her türlü kuruluşlar günümüzde internete eskisinden çok daha fazla bağımlıdır. Bu durum da kolaylıkların yanı sıra beraberinde potansiyel olarak yıkıcı güvenlik açıklarını da beraberinde getirmektedir. Bu tür riskler için sayısız çözümler bulunmaktadır ve bu çözümlerin güvenliğe büyük ölçüde katkıda bulunduğu mutlak bir gerçektir, ancak Sıfırıncı Gün zararlı yazılımlarına karşı henüz etkin bir çözüm bulunmuş değildir. Birçok alanda gerçekten iyi işler çıkaran makine öğrenme yöntemleri, Sıfırıncı Gün tehlikelerine karşı da potansiyel bir çözümdür. Bu tezde, her türlü kötü amaçlı yazılımın üstesinden gelebilmek için geleneksel yöntemlerin dışında kararlı bir çözüm araştırılmıştır. Literatürdeki çeşitli kaynaklarda olduğu gibi karmaşık, zaman maliyetli ve heterojen özelliklerden oluşan çözümler yerine; basit, zaman maliyeti düşük ve homojen yapıdaki özellikler ile kararlı bir çözüm elde edilmiştir. Bu yöntemle elde edilen %98.04 doğruluk yüzdesi, yöntemin oldukça başarılı olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Today, internet and information systems are everywhere and have been an inseperable part of human life. Governments, armies, all kinds of organizations now depend on Internet very much. This brings out not only easiness, but also potentially-catastrophic security vulnerabilities. There are innumerous solutions for these kinds of risks and it's an absolute reality these solutions contribute very much to security, but there haven't been any efficient solutions found against Zero-Day malicious softwares yet. Machine learning methods which does a really good job on a lot of domains, is also a potential antidote against Zero-Day venom. Throughout this thesis, a stable solution other than traditional methods has been investigated in order to overcome all kinds of malwares. Instead of solutions consisting of complex, time-costly and heterogeneous features, as in various papers in the literature, a stable solution has been obtained with simple, low time cost and homogeneous properties. The 98.04% accuracy percentage obtained with this method shows that the method is quite successful.
Benzer Tezler
- Object grasping of an emg-controlled prosthetic hand by visual feedback
Emg denetımlı protez elde görsel gerıbesleme ıle nesne kavrama
AHMAD SOLIMAN MASRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGaziantep ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGAY KARA
- Control of virtual staubli RX160 manipulator by phantom premium haptic device
Sanal staublı RX160 manipülatörün phantom premıum haptıc cihaz ile kontrolü
AYKUT GÖREN
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEKİ YAĞIZ BAYRAKTAROĞLU
- Audio visual attention for robots from a developmental perspective
Gelişimsel perspektiften robotlar için görsel ve işitsel diıkkat
NADA AL AZZAWI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Yüksek binaların kent silüetine etkisinin değerlendirilmesi için CBS tabanlı bir yöntem: Zincirlikuyu-Maslak hattı örneği
A GIS method for analysing the effects of high rise buildings on city skylines
SUZAN GİRGİNKAYA AKDAĞ
- A home networking application for controlling household appliances
Ev cihazlartının bır ev ağı uygulamasıyla yönetilmesi
OLGUN ÜNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
ÖĞR.GÖR. MALİK KEMAL ŞİŞ
