OSN (online social network): Preventive measures to protect cyber threat
OSN (çevrimiçi sosyal ağı): Siber güvenliği korumak için önleyici tedbirler tehdit
- Tez No: 940638
- Danışmanlar: PROF. DR. NURI BINGOL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 70
Özet
Online Social Networks (OSNs) influences how individuals exchange information, create organizations, and communicate. But there are serious cybersecurity dangers associated with this widespread networking as well. This thesis examines the complex interplay between several attack routes and harmful with regard to cyberthreats such as Fake Profile Detection in OSNs. Through a review of prior studies on well-known security breaches, phishing schemes, and malware dissemination inside of OSNs, the project seeks to identify trends and weaknesses that enable such dangers. This thesis aims to enhance comprehending of the dynamic threat landscape in online social networks (OSNs) by examining“Fake Profile Detection on Instagram”. False profiles frequently have generic bios, repeated or poor-quality photographs, and arbitrary login details. Further improvement in detection is achieved through training artificial learning as well as NLP (natural language processing) tools by looking at patterns in behavior and identifying replies from machines. Despite these advancements, problems like privacy protection, compensating for unreal benefits and drawbacks, and creating evasion techniques persist. Verification procedures and user notifications are crucial because those who have been authenticated and shown responsibility are less likely to commit fraud. Users can help by verifying persona details, keeping an eye on the authenticity of engagements, and reporting suspicious accounts to appear. Combining these methods enhances both the dependability and security of Instagram users. The ultimate objective is to support the creation of stronger defenses and safer internet experiences for people all around the entire globe.
Özet (Çeviri)
Çevrimiçi Sosyal Ağlar (OSN'ler), bireylerin bilgiyi nasıl paylaştıklarını, örgütleri nasıl oluşturduğunu ve iletişim kurduğunu etkiler. Ancak bu yaygın ağla ilgili ciddi siber güvenlik tehlikeleri de var. Bu tez, birkaç saldırı rotası arasındaki karmaşık etkileşimleri ve OSN'lerde sahte profil tespiti gibi siber tehditler açısından zararlı olanları inceliyor. Proje, OSN'ler içinde bilinen güvenlik ihlalleri, sahtekarlık programları ve kötü amaçlı yazılım yayılma konusundaki önceki çalışmaların incelenmesiyle, bu tür tehlikeleri sağlayan eğilimler ve zayıflıkları belirlemeye çalışıyor. Bu tez,“Instagram'da Sahte Profil Tanımı”adlı çalışmada, çevrimiçi sosyal ağlarda (OSN) dinamik tehdit manzarasının anlayışını artırmayı amaçlıyor. Sahte profiller genellikle genel biyolojiler, tekrarlanan veya düşük kalitede fotoğraflar ve rastgele giriş ayrıntıları içerir. Yapay öğrenme ve NLP (doğal dil işleme) araçlarının eğitiminin yanı sıra davranış şekillerine bakarak ve makinenin yanıtlarını tespit ederek tespitinde daha fazla gelişme sağlanıyor. Bu gelişmelere rağmen, gizlilik koruması, gereksiz faydaları ve dezavantajları telafi etmek ve kaçakçılık teknikleri yaratmak gibi sorunlar devam ediyor. Doğrulama prosedürleri ve kullanıcı bildirimleri çok önemlidir, çünkü doğrulanmış ve sorumluluk göstermiş olanlar sahtekarlık yapma olasılığı daha azdır. Kullanıcılar kişisel ayrıntıları doğrulamak, ilişkilerin doğruluğunu izlemek ve şüpheli hesapların ortaya çıkmasını bildirmekle yardım edebilirler. Bu yöntemlerin birleştirilmesi Instagram kullanıcılarının güvenilirliğini ve güvenliğini artırır. Nihai amacımız, dünyanın her yerindeki insanların daha güçlü savunmaları ve daha güvenli internet deneyimlerini yaratmalarını desteklemektir.
Benzer Tezler
- An intelligent model for vulnerability analysis of social media user
Sosyal medya kullanıcı güvenlik açığı analiz için akıllı modeli
FIRYA RASHID ABUBAKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR BÖLÜK
- A framework of privacy preserving services for distributed online social networks
Başlık çevirisi yok
SANAZ TAHERI BOSHROOYEH
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKoç ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPTEKİN KÜPÇÜ
PROF. DR. ÖZNUR ÖZKASAP
- Argumentation for protecting users' privacy in online social networks
Çevrimiçi sosyal ağlarda kullanıcıların mahremiyetinin münakaşa ile korunması
NEFİSE GİZEM YAĞLIKÇI
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR YOLUM BİRBİL
- Shared data granularity: a latent dimension of privacy scoring over online social networks
Paylaşılan verinin öge boyu: çevrimiçi sosyal ağlarda gizlilik skorlamanın örtük kalmış bir boyutu
YASİR KILIÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ İNAN
- Wireless Social Sensor Networks
Kablosuz Sosyal Sensör Ağlar
KARDELEN ÇEPNİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mühendislik BilimleriKoç ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZGÜR BARIŞ AKAN