Detection and classification malicious URLS on social media using machine learning
Makine öğrenmeyi kullanarak sosyal medyadaki kötü amaçlı URL'leri tespit ve sınıflandırma
- Tez No: 673181
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Recently, the variety and size of malware on the social networks has increased dramatically, bearing phrases and headings aimed at attracting attention and pushing them to enter the link that contains malicious software, causing theft (bank accounts, financial transactions, installing malicious software) and therefore it is necessary to discover These risks and threats are addressed. The purpose of this thesis is to discover malware and classify it into benign or malicious URLs using a machine learning algorithm called Support vector machine, which is used in binary classification and the algorithm was utilized for creating a model for malware detection. This study is conducting comprehensive experiments for the purpose of comparing and verifying the suggested method's results with the ones of other techniques. The experimental results are showing that the presented approach is achieving strong detection and high accuracy of up to 93%, and it is a method that achieves strong detection compared to other results for detecting malware.
Özet (Çeviri)
Recently, the variety and size of malware on the social networks has increased dramatically, bearing phrases and headings aimed at attracting attention and pushing them to enter the link that contains malicious software, causing theft (bank accounts, financial transactions, installing malicious software) and therefore it is necessary to discover These risks and threats are addressed. The purpose of this thesis is to discover malware and classify it into benign or malicious URLs using a machine learning algorithm called Support vector machine, which is used in binary classification and the algorithm was utilized for creating a model for malware detection. This study is conducting comprehensive experiments for the purpose of comparing and verifying the suggested method's results with the ones of other techniques. The experimental results are showing that the presented approach is achieving strong detection and high accuracy of up to 93%, and it is a method that achieves strong detection compared to other results for detecting malware.
Benzer Tezler
- Sözcüksel analiz kullanarak kötü niyetli URL'leri derin öğrenme teknikleri ile tespit etme
Detecting malicious URL's using lexical analysis with deep learning techniques
CEMİLE SARICAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DEMİRCİ
- Machine learning algorthims for URLs classification
Başlık çevirisi yok
NAGHAM AMJED ABDULZAHRA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Zararlı web sayfalarının tespiti ve sınıflandırılması için yeni bir sistem önerisi
A new method for detection and classification of malicious web pages
CANSU KADI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU
- Accuracy and efficiency analysis for deep learning based intrusion detection systems
Derin öğrenme tabanli saldiri tespit sistemleri için doğruluk ve verimlilik analizi
SERHAT CANER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESLİ ERDOĞMUŞ
PROF. DR. YUSUF MURAT ERTEN
- Behavior based malicious software detection and classification
Davranış tabanlı zararlı yazılım tespiti ve sınıflandırılması
ABDURRAHMAN PEKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TANKUT ACARMAN