Doktora Tezleri

Permanent URI for this collectionhttps://gcris.yasar.edu.tr/handle/123456789/13679

Browse

Browsing Doktora Tezleri by Department "FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ / Mühendislik Bilimleri Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Doctoral Thesis
    Android platformu için makine öğrenmesi teknikleri kullanarak kötücül yazılım tespiti
    (2018) Peynirci, Gökçer; Eminağaoğlu, Mete; Karabulut, Korhan
    Android mobil işletim sisteminin, rakiplerine kıyasla sahip olduğu oldukça yüksek toplam pazar payının yanında toplamda sayısal olarak çok daha fazla uygulamaya sahip olması dolayısıyla kötücül yazılımlar tarafından en sık hedef alınan mobil platform olduğu bilinmektedir. Son kullanıcının, tipik güvenlik yetersizliğine bağlı olarak, kötücül yazılımın Google Play Store veya herhangi bir resmi olmayan uygulama mağazasında yayımlanmadan önce tespit edilmesi hayati bir öneme sahiptir. Bu tezde, makine öğrenmesi teknikleri kullanarak yeni bir Android kötücül yazılım tespit metodolojisi yanında yeni bir öznitelik seçim metodolojisi ortaya konmuştur. Bu çalışmada sunulan makine öğrenmesi yaklaşımı, Android uygulamalarından (APK dosyaları) statik olarak çıkarılabilen, izinler (permissions), Uygulama Programlama Arayüzü çağrıları (API calls) ve katar (string) özelliklerini kullanmaktadır. Sunulan özellik seçim metodolojisinde literatürdeki mevcut yöntemlerden farklı olarak, belge sıklığı tabanlı (document frequency-based) bir yöntem tasarlanıp uygulanmıştır. Önerilen yöntem, Android kötücül yazılım örnekleri barındıran iki evrensel temel ölçüt veri kümesi ile test edilmiş ve bazı ikili sınıflandırma algoritmaları yanı sıra bazı topluluk (ensemble) yöntemine dayalı algoritmalar da kullanılarak literatürdeki diğer modeller ve yöntemlere göre daha başarılı sayılabilecek yüksek doğrulukta sonuçlar elde edilmiştir.