Ağ trafiği ve izinlere dayalı hibrit androıd kötücül yazılım analizi
Network traffic and permission-based hybrid android malware analysis
- Tez No: 672700
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU
- 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: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Adli Bilişim Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Mobil tabanlı e-sağlık uygulamalarında mahremiyet analizi ve değerlendirilmesi
Privacy analysis and evaluation in mobile based e-health applications
ÇİĞDEM ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET FATİH TÜYSÜZ
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgi Güvenliği Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ALPER DOĞRU
- Bayesian methods for network traffic analysis
Ağ trafiği analizi için bayesçi metodlar
BARIŞ KURT
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ TAYLAN CEMGİL
- Improving kernel performance for network sniffing
Ağ koklaması için çekirdek performansının arttırılması
MEHMET ERSAN TOPALOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. CEVAT ŞENER
- 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
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BERK CANBERK