Kötü Amaçlı Yazılım Tespiti için Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Kullanımı

Gelişen teknoloji sayesinde bilgiye kolay erişim sağlansa da, bu durum kötü amaçlı eylemlerin artışına da sebep olmuştur. Android işletim sistemlerinde sıklıkla rastlanan kötü amaçlı yazılımlar (malware), kullanıcıların cihazındaki verilere erişerek büyük bir tehdit oluşturmaktadır. Bu çalışma, kötü...

Full description

Saved in:

Bibliographic Details
Published in:	Düzce Üniversitesi bilim ve teknoloji dergisi (Online) Vol. 12; no. 1; pp. 307 - 319
Main Authors:	TÜFEKCİ, Pınar, ÖNAL, Çetin Mutlu
Format:	Journal Article
Language:	English
Published:	Düzce University 26-01-2024
Subjects:	gradient boosting kötü amaçlı yazılım machine learning makine öğrenmesi malware multi layer perceptron support vector machines
Online Access:	Get full text
Tags:	Add Tag No Tags, Be the first to tag this record!

Description
Summary:	Gelişen teknoloji sayesinde bilgiye kolay erişim sağlansa da, bu durum kötü amaçlı eylemlerin artışına da sebep olmuştur. Android işletim sistemlerinde sıklıkla rastlanan kötü amaçlı yazılımlar (malware), kullanıcıların cihazındaki verilere erişerek büyük bir tehdit oluşturmaktadır. Bu çalışma, kötü amaçlı yazılımları tespit etmek amacıyla yüksek doğruluklu ve güvenilir bir model geliştirmeyi hedeflemektedir. Modelleme çalışmalarında popüler bir veri seti olan DREBIN-215 Android Malware Dataset kullanılmıştır. Makine Öğrenmesi algoritmaları arasından Support Vector Machines (SVM), Gradient Boosting (GB), Multi Layer Perceptron (MLP), Naïve Bayes (MNB), K-En Yakın Komşu (KNN) ve Random Forest (RF) algoritmaları uygulanmıştır. Algoritmaların performansları, varsayılan parametreler ve GridSearch yöntemiyle elde edilen en iyi hiperparametre değerlerinin kullanılmasıyla değerlendirilmiştir. En başarılı model, SVM algoritmasıyla en iyi hiperparametrelerin uygulanması sonucu %99.07 doğruluk oranıyla elde edilmiştir. Although advanced technology has facilitated easy access to information, it has also led to an increase in malicious activities. Malware, frequently encountered in Android operating systems, poses a significant threat by accessing users' data on their devices. This study aims to develop a highly accurate and reliable model for detecting malware. The modeling work used the popular and imbalanced dataset, DREBIN-215 Android Malware Dataset. Machine Learning algorithms such as Support Vector Machines (SVM), Gradient Boosting (GB), Multi Layer Perceptron (MLP), Naïve Bayes (MNB), K-Nearest Neighbor (KNN) and Random Forest (RF) were applied. The performance of the algorithms was evaluated using default parameters and the best hyperparameter values obtained through the GridSearch method. The most successful model was achieved with an accuracy rate of 99.07% by applying the best hyperparameters in the SVM algorithm.
ISSN:	2148-2446 2148-2446
DOI:	10.29130/dubited.1287453