Phishing attacks detection using deep learning approach
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 826070
- Danışmanlar: PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- 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: 80
Özet
uygulamasında her geçen gün büyük adımlar atıldığını görüyoruz. teknolojik sorunların çözümü için hesaplamalı modeller ve algoritmalar. yüzünden Bu, makine öğrenimi ve yapay zeka alanlarında araştırmaların çoğalmasına neden oldu. zekanın etkinliğini analiz etmek bu çalışmanın temel amacıdır. farklı öznitelik çıkarıcılar ve sınıflandırıcılar birbiriyle kombinasyon halinde, toplanan özellikleri değerlendirmek için yöntem öğrenme yaklaşımlarını kullanmak spam mesajlardan. bu konumda, onları düzenlemek ve sınıflandırmak amacıyla. İçinde ek olarak, insanların etiketlemek için ihtiyaç duyduğu zaman ve çabayı azaltmak için veriler, daha az miktarda etiketli kullanma olasılığını araştırıyoruz. verileri aynı düzeyde kesinlik ve yürütme hızını korurken. Bu izin verecek zamandan ve emekten tasarruf etmemizi sağlar. daha fazla pratik yapmak amacıyla manuel olarak.
Özet (Çeviri)
We are seeing tremendous strides being made each and every day in the application of computational models and algorithms to the resolution of technological issues. Because of this, there has been a proliferation of research in the fields of machine learning and artificial intelligence, The fundamental objective of this study is to analyze the effectiveness of different feature extractors and classifiers in combination with one another, with the idea of using method learning approaches in order to assess the features that have been collected from spam messages. at this location, with the goal of arranging and classifying them. In addition, in order to cut down on the amount of time and effort required by humans to label the data, we are investigating the possibility of making use of a smaller quantity of labeled data while maintaining the same level of precision and speed of execution. This will allow us to save time and effort. manually with the purpose of getting more practice.
Benzer Tezler
- Deep learning approach for malicious URLs detection
Kötü amaçli URL tespiti için derin öğrenme yaklaşimi
AHMAD AL KURDI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. SERHAT ÖZEKES
- Sahte internet sitelerinin URL özellikleri temelinde tespit edilmesi amacıyla özellik seçme metotlarının ve öğrenme algoritmalarının analizi
Analysis of feature selection methods and learning algorithms for phishing websites detection based on URL
MUSTAFA AYDIN
Doktora
Türkçe
2022
Bankacılıkİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
PROF. DR. KUTLUK KAĞAN SÜMER
- Oltalama saldırılarının derin öğrenme tabanlı URL ve içerik analizi ile hibrit tespiti
Detection of phishing attacks by using deep learning based hybrid URL and content analysis
MEHMET KORKMAZ
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU DİRİ
PROF. DR. ÖZGÜR KORAY ŞAHİNGÖZ
- Derin öğrenme yöntem ve modelleri kullanılarak sosyal mühendislik saldırılarının tespitinde yeni yaklaşımların geliştirilmesi
Development of new approaches in detecting social engineering attacks using deep learning methods and models
ZEYNEP ASLANPENÇESİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilim ve TeknolojiFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUHAMMET BAYKARA
- Derin öğrenme ile içerik tabanlı siber tehdit tespiti
Content-based cyber threat detection with deep learning
EMRE KOÇYİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU DİRİ