Geri Dön

Ağ trafiği ve izinlere dayalı hibrit androıd kötücül yazılım analizi

Network traffic and permission-based hybrid android malware analysis

  1. Tez No: 672700
  2. Yazar: CEREN ASLANALP DİNÇER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Hızla gelişmekte olan mobil teknolojiler ile mobil cihazlar hem iş hem günlük hayatta yüksek oranda kullanılmaktadır. Kendi cihazını getir iş modeli ile beraber bu cihazlar iş ve kamu kurumları ağlarına bağlanarak, beraberinde kötücül yazılımların (malware) tüm risklerini organizasyona taşımaktadır. Kötücül davranış, bilgiye ve cihaza yetkisiz erişim dolayısıyla hem kurum hem kişiye karşı ciddi ölçüde tehdit oluşturmaya başlamıştır. Android, açık kaynak çekirdek politikasına sahip olması sebebiyle kötücül tehditlere çok daha fazla açık bir platformdur. Bu kötücül yazılımları tespit edip önlem almak için tespit mekanizmaları geliştirilmektedir. Bu çalışmada izin tabanlı ve paket analizini birlikte kullanan hibrit bir yaklaşım modeli uygulanmıştır. İzin tabanlı model ile %96,62 doğruluk oranı elde edilirken karma yaklaşım ile %97,26 doğruluk oranı elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Due to the rapid development of mobile technologies, mobile devices are highly used in both business and daily life. Together with the Bring Your Own Device business model, these devices connect to the networks of business and public institutions and carry all the risks of malware to the organization. Malicious behavior has become a serious threat to both the organization and the person due to unauthorized access to information and equipment. Android is a much more open platform for malicious threats due to its open-source core policy. Detection mechanisms are being developed to detect and take action against these malware. In this study, a hybrid approach model using permission-based and package analysis were applied. 96.62% accuracy rate was obtained with the permission-based model and a 97.26% accuracy rate was obtained with the hybrid approach.

Benzer Tezler

  1. Mobil tabanlı e-sağlık uygulamalarında mahremiyet analizi ve değerlendirilmesi

    Privacy analysis and evaluation in mobile based e-health applications

    ÇİĞDEM ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET FATİH TÜYSÜZ

  2. Hibrit analiz yöntemlerini kullanarak makine öğrenmesi yardımıyla android kötücül yazılımların tespit edilmesi

    Detection of android malware with the help of machine learning using hybrid analysis methods

    ABDURAHMAN AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ALPER DOĞRU

  3. Bayesian methods for network traffic analysis

    Ağ trafiği analizi için bayesçi metodlar

    BARIŞ KURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL

  4. Improving kernel performance for network sniffing

    Ağ koklaması için çekirdek performansının arttırılması

    MEHMET ERSAN TOPALOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. CEVAT ŞENER

  5. Network digital twins: Tackling challenges and enhancing wireless network management

    Ağ dijital ikizleri: Sorunları ele alma ve kablosuz ağ yönetimini geliştirme

    ELİF AK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BERK CANBERK