@article{article_994289, title={Görüntü tabanlı özelliklerden ve makine öğrenmesi yöntemlerinden faydalanılarak kötücül yazılım tespiti}, journal={Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi}, volume={38}, pages={1781–1792}, year={2023}, DOI={10.17341/gazimmfd.994289}, author={Güngör, Aslıhan and Dogru, İbrahim and Barışçı, Necaattin and Toklu, Sinan}, keywords={Kötü amaçlı yazılım, görüntü işleme, özellik çıkarılması, makine öğrenmesi}, abstract={Android cihazların hayatın içinde daha çok yer alması kötü amaçlı yazılımların da hedefi haline gelmesine sebep olmuştur. Kötü amaçlı yazılımların tespit edilmesi ve bu yazılımlardan doğacak kayıpların ve zararların önlenmesi önem arz etmektedir. Bu amaçla kötü amaçlı yazılım tespitine yönelik çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Son zamanlarda görüntüye dayalı yöntemler ve makine öğrenmesi çalışmaları ön plana çıkmaktadır. Bu çalışmalarda statik ve dinamik analizde kullanılan ikili dosyalar görüntü dosyalarına çevrilmektedir. Görüntülerden çıkarılan global ve yerel özellikler çeşitli makine öğrenmesi metotları ile sınıflandırılmaktadır. Bu çalışmada malimg veri seti üzerinde global özellikler çıkarılarak (2000, 532) boyunda bir özellik matrisi elde edilmiştir. Ve bu özellikler makine öğrenme yöntemleri(LR, LDA, KNN, CART, RF, NB, SVM) kullanılarak sınıflandırılmıştır. Sonuçlar K-kat çaprazlama doğrulama yöntemi değerlendirilerek knn ile %96,72 RF ile en yüksek %97,44 doğruluk oranı elde edilmiştir.}, number={3}, publisher={Gazi Üniversitesi}