Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi
Öz
Günümüzde
mobil cihazların kullanım alanlarında ve işlevselliklerinde büyük bir artış
yaşanmaktadır. Mobil cihazlar kullanıcıların kişisel bilgilerini sakladıkları
platformlar haline gelmişlerdir. Bu gibi özelliklerinden dolayı mobil cihazlar
saldırganların hedefi konumuna gelmiştir. Bu çalışmada, Naive Bayes ve KNN
algoritmaları kullanılarak izin tabanlı bir kötücül yazılım tespit sistemi
geliştirilmiştir. Geliştirilen sistemin test sonuçları her bir algoritma için
analiz edilerek karşılaştırılmıştır. Analiz sonuçları Naive Bayes
sınıflandırıcısının %97,29 oranında kötücül yazılım tespitinde başarılı
olduğunu, Knn sınıflandırıcısının ise %97,74 oranında kötücül yazılım
tespitinde başarılı olduğunu göstermiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- 1. He D., Chan S., Guizani M., Mobile application security: malware threats and defenses, Wireless Communications, 22 (1), 138-144, 2015.
- 2. Tekerek A., Gemci C., Bay Ö.F., Design and implementation of a web-based intrusion prevention system: a new hybrid model, Journal of the Faculty of Engineering and Architecture of Gazi University, 31 (3), 645-653, 2016.
- 3. Wang X., Yang Y., Zeng Y., Tang C., Shi J., Xu K., A Novel Hybrid Mobile Malware Detection System Integrating Anomaly Detection With Misuse Detection, In Proceedings of the 6th International Workshop on Mobile Cloud Computing and Services, 15-22, 2015.
- 4. Kabakuş A.T., Doğru İ.A., Çetin A., Android kötücül yazılım tespit ve koruma sistemleri, Erciyes Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Dergisi, 31 (1), 9-16, 2015.
- 5. Talha K.A., Alper D.I., Aydin C., APK Auditor: Permission-based Android malware detection system, Digital Investigation, 13, 1-14, 2015.
- 6. Burguera I., Zurutuza U., Nadjm-Tehranı S., Crowdroid: behavior-based malware detection system for android, Proceedings of the 1st ACM workshop on Security and privacy in smartphones and mobile devices, 15-26, 2011.
- 7. Shabtai A., Kanonov U., Elovici Y., Glezer C., Weiss Y., Andromaly: A behavioral malware detection framework for android devices, Journal of Intelligent Information Systems, 38 (1), 161-190, 2012.
- 8. Wu D.J., Mao C.H., Wei T.E., Lee H.M., Wu K.P., Droidmat: Android malware detection through manifest and api calls tracing, Information Security (Asia JCIS), 2012 Seventh Asia Joint Conference, 62-69, 2012.
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
-
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
8 Aralık 2017
Gönderilme Tarihi
1 Mart 2016
Kabul Tarihi
4 Ağustos 2017
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2017 Cilt: 32 Sayı: 4
APA
Utku, A., & Doğru, İ. A. (2017). Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, 32(4), 1015-1024. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.368788
AMA
1.Utku A, Doğru İA. Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi. GUMMFD. 2017;32(4):1015-1024. doi:10.17341/gazimmfd.368788
Chicago
Utku, Anıl, ve İbrahim Alper Doğru. 2017. “Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 32 (4): 1015-24. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.368788.
EndNote
Utku A, Doğru İA (01 Aralık 2017) Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 32 4 1015–1024.
IEEE
[1]A. Utku ve İ. A. Doğru, “Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi”, GUMMFD, c. 32, sy 4, ss. 1015–1024, Ara. 2017, doi: 10.17341/gazimmfd.368788.
ISNAD
Utku, Anıl - Doğru, İbrahim Alper. “Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 32/4 (01 Aralık 2017): 1015-1024. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.368788.
JAMA
1.Utku A, Doğru İA. Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi. GUMMFD. 2017;32:1015–1024.
MLA
Utku, Anıl, ve İbrahim Alper Doğru. “Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi, c. 32, sy 4, Aralık 2017, ss. 1015-24, doi:10.17341/gazimmfd.368788.
Vancouver
1.Anıl Utku, İbrahim Alper Doğru. Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi. GUMMFD. 01 Aralık 2017;32(4):1015-24. doi:10.17341/gazimmfd.368788
Cited By
Mobil Uygulamaların Evriminde Karmaşıklık, Boyut ve İç Kalite Gelişimi: Keşifsel bir Çalışma
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.460547Makine öğrenmesi teknikleri ile ikili yürütülebilir dosyalarda arabellek taşması zayıflığı analizi için yeni bir yaklaşım
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.571485Grafik Tablet Kullanılarak Makine Öğrenmesi Yardımı ile El Yazısından Cinsiyet Tespiti
Fırat Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.35234/fumbd.659610Ağ Trafiği Analizi ile Derin Öğrenme Tabanlı Android Kötücül Yazılım Tespiti
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.937374Derin öğrenme kullanılarak nesnelerin interneti tabanlı mobil sürücü yorgunluk tespiti
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.999527On the Effect of k Values and Distance Metrics in KNN Algorithm for Android Malware Detection
Advances in Data Science and Adaptive Analysis
https://doi.org/10.1142/S2424922X21410011Görüntü tabanlı özelliklerden ve makine öğrenmesi yöntemlerinden faydalanılarak kötücül yazılım tespiti
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.994289Derin öğrenme kullanılarak mobil cihazlar için gerçek zamanlı yangın ve duman tespiti
Gazi Üniversitesi Mühendislik-Mimarlık Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.1041091