Yığın topluluk öğrenme temelli oltalama saldırıları tespit sistemi
Stack ensemble learning based phishing attacks detection system
- Tez No: 894450
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET HAŞİM YURTTAKAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Afyon Kocatepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Oltalama, masum web kullanıcılarını görsel olarak gerçek muadiline benzeyen sahte bir web sitesi ile tuzağa düşürmeyi amaçlayan bir siber suçtur. Başlangıçta, kullanıcılar çeşitli sosyal ve teknik yönlendirme metodları aracılığıyla oltalama web sitelerine yönlendirilir. Web sitesinin sahteliğinde habersiz olan kullanıcılar kullanıcı kimliği, parola, kredi kartı bilgileri veya banka hesap bilgileri gibi kişisel bilgilerini bu sitelere verebilir. Oltalama saldırganları bu tür bilgileri kullanır bankalardan para çalmak, bir markanın imajına zarar vermek ve hatta taahhütte bulunmak gibi ağır suçlara karışır. Mevcut literatürde birçok oltalama tespit ve önleme tekniği bulunsa da makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerinin ortaya çıkışı siber güvenlik dünyasında bu alanın kapsamını genişletti. Bu nedenle, oltalama web sitelerini verimli bir şekilde tespit eden bir sistemin geliştirilmesine güçlü bir ihtiyaç var. Pek çok çalışmada k en yakın komşu, lojistik regresyon, rasgele orman, destek vektör makineleri, karar ağaçları gibi yöntemler kullanılırken çalışmada yığın topluluk öğrenme yöntemi önerilmiştir. Yığın topluluk öğrenme tabanlı oltalama tespit yöntemi %96,6'lık doğruluk göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Phishing is a cybercrime that aims to trap innocent web users with a fake website that visually resembles its real counterpart. Initially, users are directed to phishing websites through various social and technical redirection methods. Users who are unaware of the fakeness of the website may provide personal information such as user ID, password, credit card information, or bank account information to these sites. Phishing attackers use such information to commit serious crimes such as stealing money from banks, damaging the image of a brand, or even committing a crime. Although there are many phishing detection and prevention techniques in the existing literature, the emergence of intelligent machine learning and deep learning methods has expanded the scope of this field in the cybersecurity world. Therefore, there is a strong need to develop a system that efficiently detects phishing websites. While many studies use methods such as k nearest neighbor, logistic regression, random forest, support vector machines, decision trees, the stack ensemble learning method was proposed in this study. The stack ensemble learning based phishing detection method showed 96.6% accuracy.
Benzer Tezler
- 10. sınıf öğrencilerinin özel dörtgenlerin hiyerarşik ilişki kurma sürecinde sorgulamalarının incelenmesi
Investigation of 10th grade students' inquiry in the process of building hierarchical relationship of special quadrileterals
ÖZGE ÇOBAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELİKE YİĞİT KOYUNKAYA
- Derin öğrenme ve topluluk öğrenme yöntemlerine dayalı bilgisayar destekli tanı sisteminin geliştirilmesi: Omik teknolojileri üzerine uygulaması
Development of computer aided diagnosis system based on deep learning and ensemble learning methods: Application on omics technologies
AHMET KADİR ARSLAN
Doktora
Türkçe
2021
Biyoistatistikİnönü ÜniversitesiBiyoistatistik ve Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÇOLAK
- Yapay sinir ağları tabanlı topluluk öğrenme yöntemi ile ekg sinyallerinin sınıflandırılması
Classification of ecg signals with artificial neural network based ensemble learning method
ASHA WANYENZE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLAY TEZEL
- Sınıflandırma probleminde makine öğrenmesi algoritmalarının performansını artırmak için hibrit bir yöntem önerisi
A hybrid method proposal to improve performance of machine learning algorithms in classification problem
MERYEM PULAT
Doktora
Türkçe
2023
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İPEK DEVECİ KOCAKOÇ
- Water potability classification with ensemble and deep learning algorithms
Topluluk ve derin öğrenme algoritmaları ile su kullanılabilirliği sınıflandırması
FATEN MOHAMMED MOHAMMED ALJARAH
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN ÇETİN