Machine learning algorthims for URLs classification
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746951
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 56
Özet
Kimlik avı, bir kullanıcıdan (şifre veya kredi kartı) hassas verileri toplamak için kullanılan bir tekniktir. bilgi) güvenilir bir kaynak olarak göstererek gelecekte kötüye kullanım için. Çoğu zaman yararlanır Kullanıcının ilk bakışta algılayamayacağı şekilde kullanıcının saflığı ve en kötü senaryoda, saldırgan, kullanıcının bilgisi olmadan kullanıcının verilerini korur. Genellikle URL, bir web sitesi hakkında bildiğimiz ilk ve en basit bilgi parçasıdır. Olarak Sonuç olarak, zararlı URL'leri iyi huylu URL'lerden ayırt etmek için algoritmalar tasarlamak mantıklıdır. Ek olarak, web sitesinin materyallerine erişmek ve bunları indirmek zaman alıcı olabilir ve potansiyel olarak tehlikeli bilgilerin indirilmesi tehlikesini içerir. Makine Öğrenimi teknikleri, bir küme olarak belirtilen bir URL koleksiyonu üzerinde bir modeli eğitmek için kullanılır. ve ardından URL'leri iyi huylu veya tehlikeli olarak tahmin edin ve kategorilere ayırın. Bu teknoloji, yakın gelecekte olası tehlikeli URL'leri belirlememizi ve bunlardan kaçınmamızı sağlar. Makine öğrenimi yaklaşımlarını kullanarak kötü amaçlı URL'leri tespit etme zorluğuna odaklandık tezimizde.
Özet (Çeviri)
Phishing is a technique used to collect sensitive data from a user (password or credit card information) for future misuse by posing as a trustworthy source. It often takes advantage of the user's gullibility in ways that the user will not detect at first look and, in the worst-case scenario, the attacker maintains the user's data without the user's awareness. Typically, the URL is the first and simplest piece of information we know about a website. As a result, it is logical to design algorithms for distinguishing harmful from benign URLs. Additionally, accessing and downloading the website's material may be time-consuming and involves the danger of downloading potentially hazardous information. Machine Learning techniques are used to train a model on a collection of URLs specified as a set of characteristics and then predict and categorize the URLs as benign or dangerous. This technology enables us to identify and avoid possibly dangerous URLs in the near future. We concentrated on the challenge of detecting malicious URLs using machine learning approaches in our thesis.
Benzer Tezler
- Phishing saldırılarının sınıflandırılmasında makine öğrenmesi algoritmalarının kullanılması
The use of machine learning algorithms in the classification of phishing attacks
EMİN CENGİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIsparta Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ALİ SÜZEN
- 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
- New Machine Learning Classification Algorithm For Phishing Urls Detection
New Machine Learning Classification Algorithm For Phishing Urls Detection
ABDALRAOUF ALMAHDI MOHAMMED ALARBI
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZAFER ALBAYRAK
- Kötü amaçlı URL adreslerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile tespiti
Detection of malicious URL addresses using machine learning methods
DENİZ KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT OSMANOĞLU
- Machine learning for malicious URLs
Kötü amaçlı URL'ler için makine öğrenimi
ABDULRAHMAN ALI MOHAMMED ALRUBAYQI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GALİP CANSEVER