Kimlik hırsızı web sitelerinin sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması
Günümüzde makine öğrenmesi yöntemleri bilgisayarların daha doğru eylemler gerçekleştirmesi amacıyla birçok farklı şekilde kullanılmaktadır. Bu amaçla kullanıldıkları bir alan kimlik hırsızı web sitelerinin tespit edilmesidir. Kimlik hırsızlığı, önemli kişisel bilgileri çalmak amacıyla güvenilir web...
| Main Author: | |
|---|---|
| Format: | Article |
| Language: | English |
| Published: |
Pamukkale University
2018-10-01
|
| Series: | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| Subjects: | |
| Online Access: | http://dergipark.org.tr/pajes/issue/39683/469468?publisher=pamukkale |
| _version_ | 1797905610829725696 |
|---|---|
| author | Tahir Emre Kalaycı |
| author_facet | Tahir Emre Kalaycı |
| author_sort | Tahir Emre Kalaycı |
| collection | DOAJ |
| description | Günümüzde
makine öğrenmesi yöntemleri bilgisayarların daha doğru eylemler
gerçekleştirmesi amacıyla birçok farklı şekilde kullanılmaktadır. Bu amaçla
kullanıldıkları bir alan kimlik hırsızı web sitelerinin tespit edilmesidir.
Kimlik hırsızlığı, önemli kişisel bilgileri çalmak amacıyla güvenilir web
sitelerini taklit eden sahte web sitelerinin oluşturulduğu çevrimiçi bir
saldırı biçimidir. Bu tehlikeyi gerçekleşmeden önlemek amacıyla web sitelerinin
farklı özelliklere dayanarak kimlik hırsızı bir site olup olmadığının
belirlenmesi önemlidir. Bu çalışmada, bir web sitesinin kimlik hırsızı olup
olmadığını tahmin etmek amacıyla AdaBoost, çok katmanlı algılayıcı, destek
vektör makinesi, karar ağacı, en yakın k komşu, Naïve Bayes ve rastgele orman
makine öğrenmesi yöntemleri 9 farklı özellik içeren 1353 örnekten oluşan bir
veri kümesinden yararlanarak karşılaştırılmıştır. Eğitim ve sınama şeklinde
ikiye bölünmüş veri kümesiyle yapılan deneylerde karar ağaçlarından oluşturulan
bir topluluk öğrenme yaklaşımı olan rastgele orman yöntemi, karşılaştırılan
diğer yöntemlere göre daha başarılı olsa da çapraz doğrulamanın kullanıldığı
durumda çok katmanlı algılayıcı daha yüksek bir başarım elde etmiştir. |
| first_indexed | 2024-04-10T10:08:03Z |
| format | Article |
| id | doaj.art-7dfa03eba5a34abab7fee7e9073841ec |
| institution | Directory Open Access Journal |
| issn | 1300-7009 2147-5881 |
| language | English |
| last_indexed | 2024-04-10T10:08:03Z |
| publishDate | 2018-10-01 |
| publisher | Pamukkale University |
| record_format | Article |
| series | Pamukkale University Journal of Engineering Sciences |
| spelling | doaj.art-7dfa03eba5a34abab7fee7e9073841ec2023-02-15T16:22:21ZengPamukkale UniversityPamukkale University Journal of Engineering Sciences1300-70092147-58812018-10-01245870878218Kimlik hırsızı web sitelerinin sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılmasıTahir Emre KalaycıGünümüzde makine öğrenmesi yöntemleri bilgisayarların daha doğru eylemler gerçekleştirmesi amacıyla birçok farklı şekilde kullanılmaktadır. Bu amaçla kullanıldıkları bir alan kimlik hırsızı web sitelerinin tespit edilmesidir. Kimlik hırsızlığı, önemli kişisel bilgileri çalmak amacıyla güvenilir web sitelerini taklit eden sahte web sitelerinin oluşturulduğu çevrimiçi bir saldırı biçimidir. Bu tehlikeyi gerçekleşmeden önlemek amacıyla web sitelerinin farklı özelliklere dayanarak kimlik hırsızı bir site olup olmadığının belirlenmesi önemlidir. Bu çalışmada, bir web sitesinin kimlik hırsızı olup olmadığını tahmin etmek amacıyla AdaBoost, çok katmanlı algılayıcı, destek vektör makinesi, karar ağacı, en yakın k komşu, Naïve Bayes ve rastgele orman makine öğrenmesi yöntemleri 9 farklı özellik içeren 1353 örnekten oluşan bir veri kümesinden yararlanarak karşılaştırılmıştır. Eğitim ve sınama şeklinde ikiye bölünmüş veri kümesiyle yapılan deneylerde karar ağaçlarından oluşturulan bir topluluk öğrenme yaklaşımı olan rastgele orman yöntemi, karşılaştırılan diğer yöntemlere göre daha başarılı olsa da çapraz doğrulamanın kullanıldığı durumda çok katmanlı algılayıcı daha yüksek bir başarım elde etmiştir.http://dergipark.org.tr/pajes/issue/39683/469468?publisher=pamukkaleMachine learningClassificationPhishingMakine öğrenmesiSınıflandırmaKimlik hırsızlığı |
| spellingShingle | Tahir Emre Kalaycı Kimlik hırsızı web sitelerinin sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması Pamukkale University Journal of Engineering Sciences Machine learning Classification Phishing Makine öğrenmesi Sınıflandırma Kimlik hırsızlığı |
| title | Kimlik hırsızı web sitelerinin sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması |
| title_full | Kimlik hırsızı web sitelerinin sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması |
| title_fullStr | Kimlik hırsızı web sitelerinin sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması |
| title_full_unstemmed | Kimlik hırsızı web sitelerinin sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması |
| title_short | Kimlik hırsızı web sitelerinin sınıflandırılması için makine öğrenmesi yöntemlerinin karşılaştırılması |
| title_sort | kimlik hirsizi web sitelerinin siniflandirilmasi icin makine ogrenmesi yontemlerinin karsilastirilmasi |
| topic | Machine learning Classification Phishing Makine öğrenmesi Sınıflandırma Kimlik hırsızlığı |
| url | http://dergipark.org.tr/pajes/issue/39683/469468?publisher=pamukkale |
| work_keys_str_mv | AT tahiremrekalaycı kimlikhırsızıwebsitelerininsınıflandırılmasıicinmakineogrenmesiyontemlerininkarsılastırılması |