Phishing website detection based on a novel artificial intelligence technique
Yeni bir yapay zeka tekniğine dayalı oltalama web sitesi tespiti
- Tez No: 841825
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH KILIÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Adana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 46
Özet
İnternet kullanımının artması nedeniyle araştırmacılar siber suçların önlenmesine yönelik geniş çapta çalışmalar yapmaktadır. Siber suçlardan biri de oltalama web siteleridir. Siber suçlular giderek daha karmaşık taktikler uyguladıkça, bu tehditleri tespit etmek ve önlemek için yenilikçi yaklaşımlara olan ihtiyaç da artıyor. Bu tezde BGWO, BPSO ve BHHO için zamanla değişen aynalı S-şekilli transfer fonksiyonu uygulanmış ve önerilen modeller oltalama web sitesi veri seti üzerinde test edilmiştir. Önerilen modeller, oltalama web sitesi veri kümesinde umut verici sonuçlara sahiptir
Özet (Çeviri)
Due to the increasing use of Internet, researchers widely study to prevent cybercrimes. One of the cybercrimes is phishing websites. As cybercriminals employ increasingly sophisticated tactics, there is a growing need for innovative approaches to detect and prevent these threats. In this thesis, the time-varying mirrored S-shaped transfer function is applied for BGWO, BPSO, and BHHO, and the proposed models are performed on the phishing websites dataset. The proposed models have promising results on the phishing websites dataset
Benzer Tezler
- A novel two phased approach combining deep learning and machinelearning classifiers for effective detection of turkish phishing web sites
Türkçe kimlik avı web sitelerinin etkin tespiti için derin öğrenme ve makine öğrenmesi sınıflandırıcılarını birleştiren yeni, iki aşamalı bir yaklaşım
İHSAN DENİZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇAĞATAY NEFTALİ TÜLÜ
- An attention based deep neural network architecture for identification of phishing URLS through character level n-gram embeddings
Kimlik avcısı URL tespitinde karakter n-gram düzeyinde özyerleşiklerden yararlanan dikkate dayalı bir derin sinir ağı mimarisi
FIRAT COŞKUN DALGIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT AYDOS
DOÇ. DR. AHMET SELMAN BOZKIR
- 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
- Öznitelik tabanlı oltalama tespit sistemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile değerlendirmesi
Evaluation of attribute based phishing detection systems with machine learning methods
SELAHATTİN ALİYAZICIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN
DR. ÖĞR. ÜYESİ EBU YUSUF GÜVEN