Geri Dön

Kötü amaçlı yazılımların tespiti için makine öğrenmesi modeli geliştirilmesi

Development of a machine learning model for detecting malware

  1. Tez No: 801740
  2. Yazar: DERYA ÇAKICI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT GEZER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 79

Özet

Bu tez çalışmasında Microsoft'un windows işletim sistemine sahip makinelerden telemetrik verileri toplayarak oluşturduğu“Malware Prediction 2018”veri kümesi kullanılarak makinelerde zararlı yazılım bulunup bulunmadığına yönelik tahmin yapılmıştır. Programlama dili olarak Python kullanılmıştır. Veri seti öncelikle gerekli ön işleme adımlarından geçirilmiştir. Sonrasında Dask kütüphanesi ve içerisinde bulunan algoritmalar kullanılmıştır. Bu algoritmalar öznitelik önem değerlerine göre seçilen 10 öznitelik, 20 öznitelik, 40 öznitelik ve tüm özniteliklerin dahil edildiği uygulamalarda çalıştırılmıştır. Bunun sonucunda 6 algoritmada tüm özniteliklerin kullanıldığı uygulama en yüksek başarım değerini vermiştir. Kullanılan algoritmalar içerisinde de en yüksek başarım değeri BaggingClassifier algoritması ile elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, by collecting telemetric data from machines with Microsoft's windows operating system, using the“Malware Prediction 2018”dataset, it was estimated whether there was malicious software on the machines. Python was used as the programming language. The data set was first processed through the necessary pre-processing. Later, the Dask library and its contents were used. It was run in which 10 attributes, 20 attributes, 40 attributes and all attributes were included, classified according to the attribute importance values of these values. As a result, the application used of all the features in 6 studies of this gave the highest başarım value. Among the contents used, the highest başarım value was obtained with BaggingClassifier.

Benzer Tezler

  1. Android sistemlerde derin öğrenme tabanlı kötü amaçlı yazılım tespit sistemi

    Deep learning based malware detection system on android systems

    ESRA ÇALIK BAYAZIT

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BUKET DOĞAN

    PROF. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ

  2. Androıd kötücül yazılımlarından koruma sistemlerinin değerlendirilmesi ve görüntü işleme algoritmalarını yapay zekâ teknikleri ile melezleştirerek yeni bir algılama yaklaşımının geliştirilmesi

    Evaluating the robustness of android anti-malware systems and developing a novel detection approach based on hybridizing image processing algorithms with artificial intelligence techniques

    HALİT BAKIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HALİL MURAT ÜNVER

  3. Derin öğrenme yaklaşımı kullanan android uygulamaların güvenlik incelemesi

    Using deep learning approach security review of android applications

    YUNUS EMRE BALTACI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL TOPKAPI ÜNİVERSİTESİ

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ARİF YELĞİ

  4. Malware detection using machine learning and evolutionary algorithms

    Makine öğrenmesi ve evrimsel algoritmalar kullanılarak zararlı yazılım tespiti

    GÜLSADE KALE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH VEHBİ ÇELEBİ

    DOÇ. DR. GAZİ ERKAN BOSTANCI

  5. Kötü amaçlı yazılımların derin öğrenme yöntemi ile tespit edilmesi

    Detection malicious software with deep learning method

    ÜMİT KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REFİK SAMET