Modeling human smartphone usage pattern via generative adversarial networks for sandboxes
Kum sandığı için çekişmeli üretici ağlar ile akıllı telefon kullanım kalıplarının modellenmesi
- Tez No: 917059
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET AMAÇ GÜVENSAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Mobil cihazlar, gündelik yaşamda iletişim amacıyla sıklıkla tercih edilmektedir. Bu cihazlar erişilebilir yapıları ve geniş veri depolama özellikleri nedeniyle siber saldırganlar için başlıca hedefler haline gelmektedir. Güncel kum havuzu ve sanal alan oluşturma teknikleri gelişmiş zararlı yazılımların etkilerinden korunabilmek için yeterli değildir. Bu çalışma, mobil güvenliği artırmak amacıyla zararlı yazılımların kaçınımlarını önleyebilecek yeni bir paradigma önermektedir. Literatürde taranan çalışmalar zararlı yazılımların sanal ortam özelliklerini algılayarak kum havuzu veya anti-virüs yazılımı tarafından tespit edilmeden önce kötü amaçlı etkinliklerini durdurabildiğini göstermektedir. Birçok çalışma daha gelişmiş zararlı yazılım algılama araçları geliştirmeye odaklanırken, bir zararlı yazılımın sanal ortam ya da kum havuzu algılama sürecini analiz etmek, daha güvenli mobil ortamlar oluşturmamıza yardımcı olabilir. Bu çalışma, gerçek kullanıcıların mobil cihazlarını taklit eden bir kum havuzu oluşturarak zararlı yazılımların kaçınmalarını önlemek için yeni bir yaklaşım önermektedir. Bu çalışmanın temel amacı, mobil zararlı yazılımların doğasını araştırmak, sık kullanılan kum havuzu kaçınma yöntemlerine odaklanmak ve GAN algoritmalarıyla mobil sensör verileri oluşturmaktır. İnsan aktivitelerinin tanınmasına yönelik teknikler, kullanıcılara ait aktivitelerin taklit edilebilmesi için göz önünde bulundurulmaktadır. Bu çalışma, sanallaştırma karşıtı yöntemler ve sentetik mobil sensör verilerinin üretilmesi hakkında birçok araştırmayı bir araya getirmektedir. Bu analiz, zararlı yazılım kaçınımlarını önlemek için birçok sanal ortama özgü donanım özelliğinin gizlenebileceğini ortaya koymaktadır. Ayrıca GAN algoritmalarının sentetik mobil sensör verilerini verimli bir şekilde üretebildiği gösterilmektedir. Bulgular, sanal ortama özgü özelliklerin gizlenmesinin ve sanal ortamların sentetik verilerle zenginleştirilmesinin, zararlı yazılımların sanal ortamı algılamasını zorlaştırabileceğini belirtmektedir. Çalışma kapsamında, en iyi sınıflandırma sonucu %89.18 olarak WGAN algoritması ile geliştirilmiş, 3 saniye uzunluğundaki veri penceresi ve 200 epoch ile Gradient Boosting algoritması ile ölçülmüştür. 3 saniye uzunluğundaki veri penceresi ile CGAN modeli için %93.68 ağırlıklı genel doğruluk oranı Random Forest algoritması ile elde edilmiştir. Sonuçlar, GAN algoritmalarının, sanal ortam kaçınma yöntemlerini önlemek için gerçek kullanıcı davranışını taklit edecek sentetik sensör verileri oluşturmada yüksek doğrulukta sonuçlar elde ettiğini doğrulamaktadır. Bu çalışmada önerilen kum sandığı mimarisi zararlı yazılım kaçınım risklerini minimize etmek ve gerçek kullanıcı cihazını taklit edebilmek için tasarlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Mobile devices are widely preferred for daily communication and they are becoming prime targets for cyber attackers due to their accessible nature and large data storage. Current sandboxing and malware detection mechanisms are notcapable of providing a secure system against advanced malware. In order to prevent malware evasions, this study proposes a new paradigm by building a sandbox that mimics real user mobile device features. Analyzed literature shows that mobile malware can detect virtual environment features and halt their malicious activities before it can be detected by sandbox or antivirus software. While many studies focused on developing more advanced malware detection tools, understanding the sandbox detection process of a malware could help us build more secure mobile environments. The main objective of this study was to explore the nature of mobile malware, focus on frequently used sandbox evasion methods and generate mobile sensor data with GAN algorithms. Human activity recognition techniques were also considered to generate real user mobile phone usage patterns that mimic users' preferences. This study gathered information from many researches about anti-virtualization methods and generation of synthetic mobile sensor data. The analysis revealed that many emulator specific hardware features can be cloaked to prevent malware evasions. It was also shown that GAN algorithms can efficiently generate synthetic mobile sensor data. The study achieves the best classification result with weighted overall accuracy rates of 89.18% for the WGAN model with 3 seconds long data window along with 200 epochs by Gradient Boosting algorithm and 93.68% for the CGAN model with a data window of 3 seconds with Random Forest algorithm. The results confirm that GAN algorithms achieved high accuracy results to generate synthetic sensor data to mimic real user behavior in order to prevent sandbox evasions. Our sandbox architecture is designed to minimize the risk of sandbox evasions and help build a more secure sandbox that pretends like a real user mobile device.
Benzer Tezler
- Dijitalleşme ve hibrit çalışmanın karbon ayak izi etkisine yönelik bir model önerisi
Digitalisation and the impact of hybrid work on carbon footprint: A model proposal
MÜGE YALÇIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA PINAR ÇAKMAK
- Sosyetelizme neden olan faktörlerin yapısal eşitlik modeli kullanılarak incelenmesi
Understandig factors affecting phubbing with structural equation modelling
CİHAT İLHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY
- Ergenlerde ve ergen ebeveynlerinde problemli telefon kullanımını yordayan etmenler
The factors of the problematic usage of mobile phone among adolescents and their parents
ŞEYMA BERKİL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
PsikolojiÜsküdar ÜniversitesiKlinik Psikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÖNEN ÜNSALVER
- Üniversite öğrencilerinin mobil uygulamaları kabulünü etkileyen faktörlerin belirlenmesine yönelik bir araştırma: Sakarya Üniversitesi örneği
Determining the factors affecting college students' acceptance of mobile applications: A case study of Sakarya University
NACİYE GÜLİZ UĞUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Bilim ve TeknolojiSakarya ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYKUT HAMİT TURAN
- Usability of mobile applications: A conceptualization and instrument development study based on Apple human interface guidelines
Mobil uygulamaların kullanılabilirliği: Apple insan arayüzü yönergelerine dayalı bir kavramsallaştırma ve enstrüman geliştirme çalışması
KÜBRA ÇETİN YILDIZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM ALTIN GÜMÜŞSOY