Geri Dön

Enhancing cybersecurity: A machine learning-driven filter method for detecting phishing and malicious urls in online environments

Cyber güvenliğini geliştirmek: Online ortamlarda fişleme ve kötücül url'leri tespit etmek için makine öğrenmesi tabanlı bir filtre yöntemi

  1. Tez No: 859494
  2. Yazar: SYED MUHAMMAD IFTIKHAR MEHDI
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ASLI BAY
  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: 2024
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Antalya Bilim Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Dijital çağda, finansal ve kişisel bilgilerimize internet üzerinden kolayca erişilebilir. Bu uygun olsa da, herkesin bilgilerimizi elde edebileceği ve yasa dışı yollardan yararlanmak için dolambaçlı yollar kullanabileceği siber suçlar için bir fırsat yaratır. Bu araştırmanın amacı, popüler bir internet dolandırıcılığı olan kimlik avını tanımlayabilen akıllı bir sistem geliştirmektir. Amaç, en son teknolojiyi kullanarak insanların kişisel bilgilerini bu dolandırıcılık işlemlerinden koruyarak interneti daha güvenli bir yer haline getirmektir. Çalışmanın amacı, herkesin daha güvenilir ve güvenli bir dijital deneyime sahip olabilmesi için internet güvenliğini artırmaya yönelik pratik tavsiyeler sunmaktır. Yaratıcı özellik mühendisliğini kullanan araştırmamız, kimlik avı algılama etkinliğini artırmaya çalışır. Yaklaşımımız, ilgili özellikleri seçerek, model doğruluğunu optimize ederken işleme taleplerini kasıtlı olarak azaltır. Stratejimizi, geçmiş kimlik avı modellerinden alınan dersler ışığında değiştirerek saldırı stratejileri geliştirmenin bir adım önünde olabiliriz. Algılama performansı ve işleme ekonomisi arasında dengeli bir denge sağlamak, araştırmamızın ana odak noktasıdır. Kimlik avı tespitini büyük ölçüde iyileştiren önemli özellikleri, hedeflenen özellik alt kümesi analizi ile belirliyoruz. Şaşırtıcı derecede kısa bir 37,27 saniyede elde ettiğimiz %99,01'lik en yüksek topluluk doğruluk puanımızla özellikle gurur duyuyoruz - hem artan doğruluk hem de azalan işleme ihtiyaçlarının bir kanıtı

Özet (Çeviri)

In the digital age, our financial and personal information is easily accessible on the internet. While this is convenient, it also creates an opportunity for cybercrime, where anyone may obtain our information and employ devious means to benefit illegally. The goal of this research is to develop an intelligent system that can identify phishing, a popular internet fraud. The intention is to make the internet a safer place by shielding people's personal information from these fraudulent operations through the use of cuttingedge technology. The goal of the study is to offer practical advice for enhancing internet security so that everyone may have a more reliable and safe digital experience. Using creative feature engineering, our research attempts to improve phishing detection effectiveness. By choosing relevant characteristics, our approach deliberately reduces processing demands while optimizing model accuracy. We can stay ahead of developing attack strategies by modifying our strategy in light of lessons from historical phishing patterns. Securing a balanced trade-off between detection performance and processing economy is the main focus of our research. We pinpoint the crucial characteristics that greatly improve phishing detection by targeted feature subset analysis. We are particularly proud of our highest ensemble accuracy score of 99.01%, which we attained in an astoundingly brief 37.27 seconds—a testament to both increased accuracy and decreased processing needs.

Benzer Tezler

  1. Design of an emotion recognition system using machine learning for maritime operations: Development of a cognitive interface with psychophysiological data analysis

    Denizcilik operasyonları için makine öğrenmesiyle duygu tanıma sistemi tasarımı: Psikofizyolojik veri analiziyle bir bilişsel arayüzün geliştirilmesi

    ABBAS ALIPANAH KORDLAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Denizcilik Çalışmaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEYLA TAVACIOĞLU

    PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK

  2. Cyber resilience ability control assessment on a risk centric and persona based ZTNA approach

    Risk odaklı ve kişi tabanlı ZTNA yaklaşımında siber dayanıklılık yetenek kontrolü değerlendirmesi

    YAPRAK KURTLUTEPE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Yönetim Bilişim SistemleriKadir Has Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN DAĞ

  3. Mil-Std 1553 tabanlı sistemler için yeni bir saldırı tespiti yaklaşımı

    A new intrusion detection approach for Mil-Std 1553 based systems

    YUNUS EMRE ÇİLOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞERİF BAHTİYAR

  4. Kimlik kartı biyometrik fotoğraf ve telefon kamerası özçekim ile yüz tanıma, veri toplama, test, değerlendirme ve karşılaştırma

    Face recognition, data collection, testing, evaluation and comparison with id card biometric photo and phone camera selfie

    MURAT SEKMEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL BIÇAKCI

  5. Cybersecurity communication policies: Effective methods for communicating cyber threats to the public

    Siber güvenlik iletişim politikaları: Siber tehditlerin kamuya aktarılması için etkili yöntemler

    UBEYD TALHA SARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Siyasal BilimlerAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Güvenlik Çalışmaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH CEMİL ÖZBUĞDAY