Content-based spam detection in Twitter
Twitter'da içerik bazlı spam tespiti
- Tez No: 720304
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Mühendislik Bilimleri, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- 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
- Metin verilerinde içerik tabanlı spam tespiti
Content based spam detection in text data
HAMDULLAH KARAMOLLAOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU
- 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
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FECİR DURAN
DR. ATİLLA ÖZGÜR
- Twitter tabanlı duygu analizi
Sentiment analysis based on twitter
ABDULLAH TALHA KABAKUŞ
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RESUL KARA
- Metin sınıflandırma teknikleri ile türkçe twitter duygu analizi
Turkish twitter sentiment analysis using text classification techniques
ÖNDER ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLŞAH TÜMÜKLÜ ÖZYER
- 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
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN VAROL