Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi

Yıl 2017, Cilt: 32 Sayı: 4, 1015 - 1024, 08.12.2017
https://doi.org/10.17341/gazimmfd.368788

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.

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.
  • 9. Arp D., Spreitzenbarth M., Hübner M., Gascon H., Rieck K., Drebin: Effective and explainable detection of android malware in your pocket, Proceedings of the Annual Symposium on Network and Distributed System Security (NDSS), 2014.
  • 10. La Polla M., Martinelli F., Sgandurra D., A survey on security for mobile devices, Communications Surveys & Tutorials IEEE, 15 (1), 446-471, 2013.
  • 11. Dua L., Bansal D., Taxonomy: Mobile Malware Threats and Detection Techniques, Computer Science & Information Technology (CS & IT), 213-221, 2014.
  • 12. Wang X., Yang Y., Zeng,Y., Accurate mobile malware detection and classification in the cloud, SpringerPlus, 2015.
  • 13. Shen Y.C., Chien R., Hung S.H., Toward Efficient Dynamic Analysis and Testing for Android Malware, IT CoNvergence PRActice (INPRA), 2 (3), 14-23, 2014.
  • 14. Tchakount´e F., Permission-based Malware Detection Mechanisms on Android: Analysis and Perspectives, Journal of Computer Science and Sofware Application, 1 (2), 63-77, 2014.
  • 15. Aung, Z., Zaw W., Permission-Based Android Malware Detection, International Journal Of Scientific & Technology Research, 2 (3), 228-234, 2013.
  • 16. Ren J., Lee S.D., Chen X., Kao B., Cheng R., Cheung D., Naive bayes classification of uncertain data, Ninth IEEE International Conference on Data Mining, 944-949, 2009.
  • 17. Dragomir E.G., Air quality index prediction using K-nearest neighbor technique, Bulletin of PG University of Ploiesti, Series Mathematics, Informatics, Physics, LXII, 1, 2010.
Toplam 17 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Bölüm Makaleler
Yazarlar

Anıl Utku 0000-0002-7240-8713

İbrahim Alper Doğru 0000-0001-9324-7157

Yayımlanma Tarihi 8 Aralık 2017
Gönderilme Tarihi 1 Mart 2016
Kabul Tarihi 4 Ağustos 2017
Yayımlandığı Sayı Yıl 2017 Cilt: 32 Sayı: 4

Kaynak Göster

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 Utku A, Doğru İA. Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi. GUMMFD. Aralık 2017;32(4):1015-1024. doi:10.17341/gazimmfd.368788
Chicago Utku, Anıl, ve İbrahim Alper Doğru. “Android kötücül yazılımlar için Izin Tabanlı Tespit Sistemi”. Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi 32, sy. 4 (Aralık 2017): 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 A. Utku ve İ. A. Doğru, “Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi”, GUMMFD, c. 32, sy. 4, ss. 1015–1024, 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 (Aralık 2017), 1015-1024. https://doi.org/10.17341/gazimmfd.368788.
JAMA 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, 2017, ss. 1015-24, doi:10.17341/gazimmfd.368788.
Vancouver Utku A, Doğru İA. Android kötücül yazılımlar için izin tabanlı tespit sistemi. GUMMFD. 2017;32(4):1015-24.

Cited By