Kimlik avı web sitelerinin tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi
Web uygulamalarının kullanım oranındaki artış ile birlikte sayısı artan kötücül web siteleri ve saldırılar, son kullanıcıya ciddi zararlar vermektedir. Kişisel ve hassas bilgilerin çalınmasına yönelik bu saldırılardan biri Kimlik Avı saldırısıdır. Yayımlanan güvenlik raporlarında son yıllarda milyon...
Main Authors: | , , |
---|---|
Format: | Article |
Language: | English |
Published: |
Pamukkale University
2018-04-01
|
Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
Subjects: | |
Online Access: | https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/36922/419717?publisher=pamukkale |
id |
doaj-4aaf58dd34194799ac2603998e75ffa3 |
---|---|
record_format |
Article |
spelling |
doaj-4aaf58dd34194799ac2603998e75ffa32020-11-25T02:59:21ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812018-04-01242276282218Kimlik avı web sitelerinin tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analiziMuhammed Ali KOŞANOktay YILDIZHacer KaracanWeb uygulamalarının kullanım oranındaki artış ile birlikte sayısı artan kötücül web siteleri ve saldırılar, son kullanıcıya ciddi zararlar vermektedir. Kişisel ve hassas bilgilerin çalınmasına yönelik bu saldırılardan biri Kimlik Avı saldırısıdır. Yayımlanan güvenlik raporlarında son yıllarda milyonlarca yeni kimlik avı sahteciliği yapan web sayfası tespit edildiği ifade edilmektedir. Böylesi kritik bir durumda bu web sayfalarının tespiti büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, bir veri kümesi ile birlikte literatürde bulunan makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları kullanılarak karşılaştırmalı analiz yapılmıştır. Analiz sonuçları, Kimlik Avı Sahteciliği çalışmalarında kullanılan sınıflandırma algoritmalarının hangi koşullarda tercih edilmesi gerektiği hakkında farklı parametreler bulunduğunu göstermektedir.https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/36922/419717?publisher=pamukkalephishing attacksmachine learningclassification algorithmsassessment measureskimlik avı saldırılarımakine öğrenmesisınıflandırma algoritmalarıdeğerlendirme ölçütleri |
collection |
DOAJ |
language |
English |
format |
Article |
sources |
DOAJ |
author |
Muhammed Ali KOŞAN Oktay YILDIZ Hacer Karacan |
spellingShingle |
Muhammed Ali KOŞAN Oktay YILDIZ Hacer Karacan Kimlik avı web sitelerinin tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi Pamukkale University Journal of Engineering Sciences phishing attacks machine learning classification algorithms assessment measures kimlik avı saldırıları makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları değerlendirme ölçütleri |
author_facet |
Muhammed Ali KOŞAN Oktay YILDIZ Hacer Karacan |
author_sort |
Muhammed Ali KOŞAN |
title |
Kimlik avı web sitelerinin tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi |
title_short |
Kimlik avı web sitelerinin tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi |
title_full |
Kimlik avı web sitelerinin tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi |
title_fullStr |
Kimlik avı web sitelerinin tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi |
title_full_unstemmed |
Kimlik avı web sitelerinin tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi |
title_sort |
kimlik avı web sitelerinin tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi |
publisher |
Pamukkale University |
series |
Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
issn |
1300-7009 2147-5881 |
publishDate |
2018-04-01 |
description |
Web
uygulamalarının kullanım oranındaki artış ile birlikte sayısı artan kötücül web
siteleri ve saldırılar, son kullanıcıya ciddi zararlar vermektedir. Kişisel ve
hassas bilgilerin çalınmasına yönelik bu saldırılardan biri Kimlik Avı
saldırısıdır. Yayımlanan güvenlik raporlarında son yıllarda milyonlarca yeni
kimlik avı sahteciliği yapan web sayfası tespit edildiği ifade edilmektedir.
Böylesi kritik bir durumda bu web sayfalarının tespiti büyük önem arz
etmektedir. Bu çalışmada, bir veri kümesi ile birlikte literatürde bulunan
makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları kullanılarak karşılaştırmalı
analiz yapılmıştır. Analiz sonuçları, Kimlik Avı Sahteciliği çalışmalarında
kullanılan sınıflandırma algoritmalarının hangi koşullarda tercih edilmesi
gerektiği hakkında farklı parametreler bulunduğunu göstermektedir. |
topic |
phishing attacks machine learning classification algorithms assessment measures kimlik avı saldırıları makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları değerlendirme ölçütleri |
url |
https://dergipark.org.tr/tr/pub/pajes/issue/36922/419717?publisher=pamukkale |
work_keys_str_mv |
AT muhammedalikosan kimlikavıwebsitelerinintespitindemakineogrenmesialgoritmalarınınkarsılastırmalıanalizi AT oktayyildiz kimlikavıwebsitelerinintespitindemakineogrenmesialgoritmalarınınkarsılastırmalıanalizi AT hacerkaracan kimlikavıwebsitelerinintespitindemakineogrenmesialgoritmalarınınkarsılastırmalıanalizi |
_version_ |
1724702926572617728 |