A comparative analysis of transfer learning approaches for malware classification using convolutional neural networks
Evrişimsel sinir ağları kullanılarak kötü amaçlı yazılım sınıflandırması için transfer öğrenme yaklaşımlarının karşılaştırmalı analizi
- Tez No: 1005243
- Danışmanlar: DOÇ. ABDUL HAFEZ ABDUL HAFEZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Üsküdar Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kötü amaçlı yazılımlar, trojanlar, solucanlar, casus yazılımlar, fidye yazılımları, virüsler ve donanımlar gibi çeşitli kötü amaçlı yazılımları kapsayan bilgisayar sistemlerinin güvenilirliği ve emniyeti için önemli bir tehlike oluşturur. Bu çalışma, evrişimli sinir ağları (CNN'ler) kullanarak kötü amaçlı yazılımları aileye göre gruplandırmak için transfer öğrenme yaklaşımlarının karşılaştırmalı analizini araştırdı. EfficientNetB0, ResNet50, DenseNet169 ve InceptionResNetV2 gibi en iyi performans gösteren mimarilerden transfer öğrenmesi kullanılarak. MalImg ve MaleVis eğitim verileri, kötü amaçlı yazılım analiz alanında tanınmış ölçütler olan CNN modellerini eğitmek ve doğrulamak için kullanıldı. Kapsamlı deneyler ve değerlendirmeler yoluyla, önerilen yaklaşım sınıflandırmadan sonra %77 ile %96 arasında değişen etkileyici doğruluklara ulaştı. Sonuçlar, çeşitli mimarileri kullanan transfer öğrenmesinin doğruluk tabanlı kötü amaçlı yazılım sınıflandırma görevlerinde CNN'lerin performansını iyileştirme kapasitesini gösterdi.
Özet (Çeviri)
Malware presents a considerable danger to the reliability and safety of computer systems, covering a diverse array of malicious software, comprising trojans, worms, spyware, ransomware, viruses and hardware. This study explored the comparative analysis of transfer learning approaches for grouping malwares by family using convolutional neural networks (CNNs). By employing transfer learning from top-performing architectures, such as EfficientNetB0, ResNet50, DenseNet169, and InceptionResNetV2. MalImg and MaleVis training data were employed to train and validate the CNN models, which are renowned benchmarks in the malware analysis field. Through extensive experimentation and evaluation, the suggested approach achieved impressive accuracies, ranging from 77% to 96% after classification. The results demonstrated the capacity of transfer learning employing various architectures to improve the performance of CNNs in accuracy-based malware classification tasks
Benzer Tezler
- 1985-1986 yıllarında Polatlı Devlet Hastanesine kaza nedeniyle başvuranların incelenmesi
Başlık çevirisi yok
FERHAN ŞENOL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
İlk ve Acil YardımGazi ÜniversitesiKazaların Çevresel ve Teknik Araştırması Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. HİKMET PEKCAN
- Devrelerin büyük işaret cevaplarının bilgisayar yardımıyla bulunması
Başlık çevirisi yok
NÜKHET GÜNEYİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiUludağ ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERGÜR TÜTÜNCÜOĞLU
- Ulaş Sağlık Ocağı merkezinde nüfusun bazı niteliklerine ve konutların durumuna ilişkin bir çalışma
An Investigation carried out at the Ulaş Public Health Centre concerning some characteristics of the population and housing conditions in the district of Ulaş
EROL ŞANLI
Doktora
Türkçe
1985
Halk SağlığıCumhuriyet ÜniversitesiHalk Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERVET ÖZGÜR
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ