Kötü amaçlı yazılımların derin öğrenme yöntemi ile tespit edilmesi
Detection malicious software with deep learning method
Yazar: ÜMİT KÖSE
Danışman: PROF. DR. REFİK SAMET
Ankara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Saldırı tespit sistemi (IDS) = Intrusion detection system (IDS) ; Siber güvenlik = Cyber security ; Siber saldırı = Cyber attack ; Zararlı yazılım analizi = Malware analysis

Özet:
Teknolojik cihazlardaki verilerin ele geçirilmesi, sistemlere zarar verilmesi amacıyla siber saldırılar yapılmakta olup, kurumlara ve bireylere yüksek maliyette zararlar verilmektedir. Siber saldırı türlerinde en çok karşılan tür olan zararlı yazılımlar, veri güvenliği ve mahremiyeti ile ilgili endişeler oluşturmaktadır. Kötü amaçlı yazılımlar her gün farklı türleri ile piyasaya sunulmakta olup, zararlı yazılımların tespiti için yüksek maliyette harcamalar yapılmaktadır. Farklı türlerde olan zararlı yazılımların tespitleri için imza, dinamik ve spesifikasyon tabanlı yöntemler kullanılmaktadır. İmza ve dinamik tabanlı tespit yöntemlerinin zararlı yazılım tespitindeki eksikliklerinden dolayı gelişen teknolojik imkanlardan yararlanılarak derin öğrenme yöntemini içeren mimari model önerilmiştir. Geliştirilen modelde derin öğrenme algoritmaları kullanılarak, makine öğrenmesi algoritmaları ve diğer çalışmalarla kıyaslama yapılarak güçlü ve zayıf yönleri yapılan tez çalışmasında anlatılmıştır. Önerilen derin öğrenme modelinde %99.02 başarı oranında kötü amaçlı yazılım tespiti yapılmıştır. İlgili çalışma statik ve dinamik analiz yöntemlerinin yeni zararlı yazılımlara karşı eksikliklerini ortaya koyarak, yüksek veri seti üzerinde Windows işletim sistemlerinde mevcut çalışmalara kıyasla yüksek oranda zararlı yazılımları tespit etmiştir.

Abstract:
Cyber attacks are carried out in order to seize data on technological devices and damage systems, causing high-cost damages to institutions and individuals. Malware, which is the most common type of cyber attack, raises concerns about data security and privacy. Malware is released to the market with different types every day, spend high costs for the detection of malicious software. Signature, dynamic and specification based methods are used for the detection of different types of malicious software. A architectural model including the deep learning method has been proposed to take advantage of the developing technological possibilities due to the deficiencies in malware detection of signature and dynamic based detection methods. In the developed model, deep learning algorithms are used and the strengths and weaknesses are explained in the thesis study by making comparisons with machine learning algorithms and other studies. In the proposed deep learning model, malware detection was achieved with a success rate of 99.02%. The related study revealed the shortcomings of static and dynamic analysis methods against new malware, and detected a high rate of malware compared to existing studies on Windows operating systems on a high data set.