Multimodal android malware detection approach combining graph structures and image embeddings
Çizge yapıları ve imge özyerleşiklerini birleştiren yeni bir çok ortamlı android kötücül yazılım tespit yaklaşımı
- Tez No: 986201
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET SELMAN BOZKIR
- 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: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Android uygulamalarının yaygınlaşması, geleneksel kötü amaçlı yazılım tespit yöntemlerinin giderek daha karmaşık hale gelen tehditlere karşı yetersiz kalmasıyla birlikte benzeri görülmemiş güvenlik zorlukları yaratmıştır. Mevcut yaklaşımlar genellikle kod yapısını veya görsel kalıpları inceleyen tek modlu analize odaklanmakta, bu da kötü amaçlı uygulamaların kapsamlı davranışsal özelliklerini yakalama yeteneklerini sınırlamaktadır. Bu tez, gelişmiş Android kötü amaçlı yazılım tespiti için görsel ve yapısal bilgileri entegre eden yeni bir çok modlu derin öğrenme çerçevesi sunmaktadır. Önerilen yaklaşımımız iki tamamlayıcı veri temsilini birleştirmektedir: uygulamanın görüntü temsilinden çıkarılan görsel özellikler ve işlev çağrı grafiklerinden türetilen yapısal özellikler. Çerçeve, her iki modalitenin güçlü yönlerinden yararlanırken bireysel sınırlamalarını hafifleten sofistike bir füzyon metodolojisi kullanmaktadır. Bu araştırma, Android uygulamalarının hem görsel tezahürünü hem de yapısal özelliklerini dikkate alan daha kapsamlı bir analiz çerçevesi sunarak mevcut kötü amaçlı yazılım tespit metodolojilerindeki kritik boşlukları ele almaktadır. Çok ortamlı yaklaşım, görsel ve yapısal özelliklerin tamamlayıcı doğasından faydalanarak tek ortamlı tespit sistemlerinden kaçabilen sofistike kötü amaçlı yazılımların tespit edilmesinde faydalar barındırmaktadır.
Özet (Çeviri)
The proliferation of Android applications has created unprecedented security challenges, with traditional malware detection methods proving inadequate against increasingly sophisticated threats. Existing approaches typically focus on single-modal analysis, either examining code structure or visual patterns, which limits their ability to capture the comprehensive behavioral characteristics of malicious applications. This thesis presents a novel multimodal deep learning framework that integrates visual and structural information for enhanced Android malware detection. Our proposed approach combines two complementary data representations: visual features extracted from image representation of the application and structural features derived from function call graphs. The framework employs a sophisticated fusion methodology that leverages the strengths of both modalities while mitigating their individual limitations. This research addresses critical gaps in current malware detection methodologies by providing a more comprehensive analysis framework that considers both the visual manifestation and structural properties of Android applications. The multimodal approach enables the detection of sophisticated malware that may evade single-modal detection systems by exploiting the complementary nature of visual and structural features.
Benzer Tezler
- Deki: A multimodal image-to-code transformation and vision-based gui agents
Dekı: Çok modlu görüntüden koda dönüşüm ve görme tabanlı guı ajanları
RASUL OSMANBAYLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELÇUK ŞENER
- Kontrolsüz hipertansiyonu olan bireylerde integratif hemşirelik ilkelerine temellenen multimodal girişimlerin kan basıncı, stres ve tedavi uyum düzeylerine etkisi: Randomize kontrollü çalışma
The effect of multimodal interventions based on integrative nursing principles on blood pressure, stress, and treatment adherence in individuals with uncontrolled hypertension: A randomized controlled trial
AYŞE DAĞISTAN AKGÖZ
Doktora
Türkçe
2022
HemşirelikAkdeniz ÜniversitesiHalk Sağlığı Hemşireliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEBAHAT GÖZÜM
- Multimodal taşımalarda Taşıma Hukukuna ilişkin sorunlar
The Problems about Trasports Law in the multimodal transport
BİRGÜL SOPACI
- Multimodal speaker identification with audio-video processing
Çoklu-ortam ses-görüntü işleme ile biometrik konuşmacı tanıma
ALPER KANAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
BiyolojiKoç ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TEKALP
YRD. DOÇ. DR. ENGİN ERZİN
YRD. DOÇ. DR. YÜCEL YEMEZ
- Multimodal biometric verification and identification using face and hand
Yüz ve el kullanarak çoklu şekilde gerçekleme ve özdeşleştirme
ELİF SÜRER
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. LALE AKARUN