Geri Dön

Content-based spam detection in Twitter

Twitter'da içerik bazlı spam tespiti

  1. Tez No: 720304
  2. Yazar: İLKE YURTSEVEN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Siber saldırganlar, günümüzde sosyalleşme için önemli bir kullanıma sahip olan sosyal medya platformlarını yaygın olarak kullanmaktadır. Özellikle Twitter, milyonlarca aktif kullanıcısı ile yazılı paylaşım için kullanılan en yaygın sosyal medya platformlarından biri olduğu için spam ve oltalama gibi saldırılar için uygundur. Bu nedenlere ek olarak 2019 yılının sonundan itibaren Covid-19 virüsü insanlığın hayatını derinden etkilemiştir. Oluşan boş zaman nedeniyle sosyal medya kullanımı artarken siber saldırıların sayısı da artmıştır. Sosyal medyada yer alan zararlı içeriklerin tespiti bu faaliyetleri önlemek için önemli bir aşamadır. Bu nedenle, bu tezin temel amacı, bu alanda kullanılan algoritmaları test etmek, değerlendirmek ve karşılaştırmak, sosyal medyada spam ve dolandırıcılığı etkili bir şekilde tespit etmek için AI algoritmalarının katkısını anlamak ve son olarak zararlı içeriklerin tespitindeki literatür çalışmalarını incelemektir. Bu amaçla Doğal Dil İşleme algoritmaları kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Cyber attackers widely use social media platforms which have significant usage to socialization nowadays. Especially, Twitter is suitable for malicious activities such as spam and phishing, because it is one of the most common social media platforms for microblogging with millions of active users. In addition to these causes, since the end of 2019, the Covid-19 virus has affected the lives of humanity deeply. While social media usage increased due to free time, the number of cyber-attacks soared too. Detection is a key phase to prevent these activities. Thus, the main goal of this thesis is to review the state-of-art in the detection of malicious content with the contribution of AI algorithms for detecting spam and scams effectively in social media, while testing, evaluating, and comparing these algorithms. For this purpose, Natural Language Processing algorithms were used.

Benzer Tezler

  1. Metin verilerinde içerik tabanlı spam tespiti

    Content based spam detection in text data

    HAMDULLAH KARAMOLLAOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU

  2. Yaygın sınıflandırıcıların Scikit-learn, Weka ve Matlabaraçları ile Twitter spam tespitinde karşılaştırılması

    Comparing common classifiers for twitter spam detection in Scikit-learn, Weka and Matlab

    ANIL DÜZGÜN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FECİR DURAN

    DR. ATİLLA ÖZGÜR

  3. Twitter tabanlı duygu analizi

    Sentiment analysis based on twitter

    ABDULLAH TALHA KABAKUŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RESUL KARA

  4. Metin sınıflandırma teknikleri ile türkçe twitter duygu analizi

    Turkish twitter sentiment analysis using text classification techniques

    ÖNDER ÇOBAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞAH TÜMÜKLÜ ÖZYER

  5. Comparison of pattern-matching algorithms on spam email detection

    Spam emaıl tespiti üzerinde pattern-matchıng algoritmalarının karşılaştırılması

    HEZHA M.TAREQ ABDULHADI ABDULHADI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN VAROL