Jaya optimizasyon algoritması tabanlı metamorfik kötücül kod tespiti
Metamorphic malware detection based on jaya optimization algorithm
- Tez No: 555783
- Danışmanlar: PROF. DR. SEZAİ TOKAT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Pamukkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
İnternet kullanımının yaygınlaşması ve bilginin daha kolay ulaşılabilir hale gelmesi ile birlikte zararlı kodlar ve bu kodları otomatik üreten araçlar her seviyeden virüs üreticisinin rahatlıkla ulaşabileceği hale gelmiştir. Günümüzde az bir bilgiyle, etkili ve güçlü kötücül kodlar kolaylıkla kullanılabilir ve üretilebilir durumdadır. Kötücül yazılımların, günümüzde ekonomiye, insan emeğine, zamana, bilgi güvenliğine zararı olduğu bilinmektedir. Bu nedenle, kötücül yazılımların tespit edilmesi bu zararların ortadan kalkmasına veya azalmasına yardımcı olmada oldukça önemlidir. Metamorfik virüsler, son zamanların tespiti zor olan zararlı yazılımlarındandır. Bu durum önemli bir siber güvenlik problemi oluşturmaktadır. Metamorfik virüsleri tespit etmek için genellikle sezgisel tespit yöntemleri kullanılmaktadır. Bu çalışmada metamorfik virüsleri tespit edebilmek için yöntem olarak, çalıştırılabilir dosyalarından elde edilen, assembly dosyalarından çıkarılan yerel ve harici fonksiyonları kullanılmıştır. Bu fonksiyonlardan oluşturulan grafların benzerlik oranı ve bu fonksiyonlara ait opcode dizilerinin benzerliği en uzun ortak küme (longest common subsequence) algoritması kullanılarak ölçülmüştür. Opcode benzerlik oranında en uygun çözümü bulmak için Jaya optimizasyon algoritması kullanılmıştır. Bir metamorfik virüsün iki farklı varyantı arasındaki benzerliği bu yöntem ile ölçülerek metamorfik virüs tespiti için yüzdelik şüphe oranı bulunmuştur. Bu çalışmanın ve çalışma sonucu ortaya çıkan uygulamanın metamorfik kötücül yazılımlar alanında çalışma yapan bilim insanlarına ve uygulayıcılara faydalı olması ve daha farklı çalışmaların önünü açması beklenmektedir.
Özet (Çeviri)
With the widespread use of the Internet and making information more easily accessible, malicious codes and the tools that produce these codes automatically become easily accessible to virus producers of all levels. Today, with untutored information, effective and powerful malicious codes can be easily used and produced. Metamorphic viruses are malicious software that is difficult to detect recently, which is an important cyber security problem. Heuristic methods are often used to detect metamorphic viruses. Malware is known to be harmful to today's economy, human labor, time, and information security. Therefore, it can be stated that the detection of malware is very important in helping to eliminate or reduce these damages. In this study, local and external functions extracted from the assembly files obtained from executable files were used as a method for detecting metamorphic viruses. The similarity ratio of the graphs generated from these functions and the similarity of the opcode sequences of these functions were measured using the longest common subsequence algorithm. Jaya optimization algorithm was used to find the most appropriate solution in the opcode similarity ratio. The similarity between two different variants of a metamorphic virus was measured by this method. It is expected that this study and the resultant application will be useful to researchers and practitioners working in the field of cyber security and malware, and paving the way for different studies.
Benzer Tezler
- Ayrık optimizasyon problemlerinin çözümü için Jaya algoritması tabanlı yeni yaklaşımlar
Jaya algorithm based new approaches for solving discrete optimization problems
MURAT ASLAN
Doktora
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MESUT GÜNDÜZ
- PM10 verisi kullanılan rüzgâr gücü tahmini için jaya optimizasyon algoritması tabanlı hibrit yapay sinir ağı modelinin geliştirilmesi ve performans analizi
Development and performance analysis of a jaya optimization algorithm-based hybrid artificial neural network model for wind power forecasting using PM10 data
BAHTİYAR TAŞDEMİR
Doktora
Türkçe
2026
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYozgat Bozok ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA YAZ
- Yapay alg algoritması tabanlı dağıtık iş atölyesi çizelgeleme problemlerinin optimizasyonu
Optimization of distributed job shop scheduling problems based on artificial algae algorithm
OKAN UZUNOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET AKİF ŞAHMAN
- Çok katmanlı yapay sinir ağı eğitimi için yeni bir hibrit meta sezgisel yaklaşım (salp sürü-jaya algoritması)
A new hybrid meta heuristic approach to multilayer artificial neural network training (salp swarm-jaya algorithm)
ERKAN ERDEMİR
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM ALPASLAN ALTUN
- Optimized random forest model for prediction solar irradianceand photovoltaic total power energy by using JAYA algorithm
JAYA algoritması kullanılarak güneş ısınımı ve fotovoltaik toplam güç enerjisinin tahmin için optimize edilmiş random forest modeli
MARIAM KENAWY
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykoz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İNAL BEGÜM TURNA DEMİREL