Geri Dön

Detection and classification malicious URLS on social media using machine learning

Makine öğrenmeyi kullanarak sosyal medyadaki kötü amaçlı URL'leri tespit ve sınıflandırma

  1. Tez No: 673181
  2. Yazar: AHMED IDAN HALYOUT SALEEM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET DEMİRCİ

  2. Machine learning algorthims for URLs classification

    Başlık çevirisi yok

    NAGHAM AMJED ABDULZAHRA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ

  3. 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

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU

  4. 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

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NESLİ ERDOĞMUŞ

    PROF. DR. YUSUF MURAT ERTEN

  5. Behavior based malicious software detection and classification

    Davranış tabanlı zararlı yazılım tespiti ve sınıflandırılması

    ABDURRAHMAN PEKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANKUT ACARMAN