Kötücül yazılımın taşınabilir çalıştırılabilir dosyalar üzerinde makine öğrenmesi yaklaşımları ile tespiti
Detection of malware with machine learning approaches on portable executable files
Yazar: KANAN MUKHTAROV
Danışman: DOÇ. DR. HALİL YİĞİT
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Kötü amaçlı yazılımlar, ev kullanıcılarından işletmelere kadar herkes için büyük bir tehlike olmaya devam etmektedir. Günümüzde cihazların birçoğu ağlar üzerinden internete bağlanmaktadır. Bu nedenle, kötü amaçlı yazılımlar kolay ve hızlı bir şekilde yayılabilmektedir. Bu çalışmanın amacı, zararlı Portable Executable (PE) dosyalarını makine öğrenimi (ML) algoritmaları ile tespit etmektir. Sınıflandırmanın verimliliği ve etkinliği, özellik sayısına ve ML algoritmalarına bağlıdır. Bu çalışmada, bilgisayar korsanları tarafından saldırılarda sıklıkla kullanılan bilgisayar virüsü, bilgisayar solucanı, truva atı, reklam yazılımları ve arka kapı yazılımlarına ait PE dosyalarından ve Dinamik Bağlantı Kütüphanelerinden (DLL) çıkarılan 5 özellik incelenmiştir. Veri kümesini oluşturmak için Pe Studio programı kullanılmıştır. Excel dosyası formatına dönüştürülen veriler ML yöntemlerinden Karar Ağaçları, K-En yakın Komşular, Rastgele Orman Sınıflandırıcısı, Destek Vektör Makinesi (SVM) ve Lojistik Regresyon algoritmalarına uygulanarak, yöntemlerin kötücül yazılım sınıflandırma başarımı analiz edilmiştir. Yöntemlerin performansları, doğruluk, kesinlik, duyarlılık ve F1 skor parametreleriyle değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, rasgele orman sınıflandırıcısının %92 doğruluk oranı, %93 duyarlılık ve %92 F1 skor değeri ile diğer yöntemlerden öne çıktığını göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: Kötücül Yazılım, Makine Öğrenmesi, Sınıflandırma, Yapay Zekâ

Abstract:
Malware remains a major threat to everyone from home users to businesses. Today, most of the devices are connected to the internet via networks. Therefore, malware can spread easily and quickly. The aim of this study is to detect malicious Portable Executable (PE) files with machine learning (ML) algorithms. The efficiency and effectiveness of classification depend on the number of features and ML algorithms exploited. In this study, 5 features extracted from PE files and Dynamic Link Libraries (DLL) of computer viruses, computer worms, Trojan horses, adware and backdoor software, which are frequently used by hackers in attacks, are examined. Pe Studio program is utilized to create the data set. The malware classification performance of the methods is analyzed by applying the data converted to Excel file format to Decision Trees, K-Nearest Neighbors, Random Forest Classifier, Support Vector Machine (SVM) and Logistic Regression algorithms from ML methods. The performances of the methods are evaluated with accuracy, precision, sensitivity and F1 score parameters. Experimental results show that the random forest classifier outperforms other methods with its 92% accuracy, 93% sensitivity and 92% F1 score value.

Keywords: Malware, Machine Learning, Classification, Artificial Intelligence