Zararlı URL'lerin derin öğrenme ile tespiti
Detection of malicious URLs with deep learning
Yazar: FATİH TİRYAKİ
Danışman: PROF. DR. İBRAHİM YÜCEDAĞ ; DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT ŞENTÜRK
Düzce Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Siber Güvenlik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Siber güvenlik = Cyber security ; Yapay zeka = Artificial intelligence

Özet:
Günümüzde internetin her geçen yıl kullanımın artmasıyla hayatımızda çok önemli bir hale gelmiş ve yeni iletişim teknolojileri, sosyal ağlar, e-ticaret, kullandığımız teknolojik ev aletlerinden, çevrimiçi bankacılık dâhil olmak üzere birçok uygulamada işlerin teşvik edilmesinde ve büyütülmesinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu tez çalışmasının amacı, kullanılan yapay zekâ modeli ile zararlı URL adreslerini tespit edilmesi sağlanmış, bu işlemler için büyük bir veri seti ile çalışılmış ve en iyi sonucu elde etmek hedeflenmiştir. Bu tezde literatürde yapılan çalışmalar incelenmiştir, veri setlerinin büyüklüğü ile doğruluk başarı oranına katkısı görülmüştür. Yapılan çalışmada, veri setindeki URL sayısının fazla olması ve RNN model mimarisinin kullanılması performans değerlerini 2 puan oranında arttırmıştır. Çalışmada oluşturulan, 7 katmanlı RNN modeli kullanılmış, modelde çalıştırmak üzere ulusal ve uluslararası birbirine benzer iki adet veri seti birleştirilmiş, 579.112 adet URL adresinden oluşan devasa bir yeni veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra bu yeni veri seti eğitim ve test setlerine ayrılmıştır. İlk olarak veri setimiz modelde eğitilmiş ve ardından ikinci veri seti test edilmiştir. Bu veri seti modelimizde işlendiğinde %91 doğruluk oranı elde edilmiştir. Bu çalışmamızla, zararlı URL adreslerinin tespiti için daha etkin yöntemlerin geliştirilmesine önemli katkı sağlamak hedeflenmektedir.

Abstract:
In recent years, with the increasing use of the internet, it has become a crucial aspect of our lives. New communication technologies, social networks, e-commerce, and various applications, including online banking and the use of technological home appliances, play a significant role in promoting and expanding business. The purpose of this thesis is to detect malicious URL addresses using the artificial intelligence model employed, working with a large dataset to achieve the best results. Existing studies in the literature were reviewed in this thesis, emphasizing the contribution of dataset size to accuracy success rates. In the study, the high number of URLs in the data set and the use of RNN model architecture increased the performance values by 2 points. A 7-layered RNN model was created in this work, combining two similar national and international datasets to form a massive new dataset comprising 579,112 URL addresses. This new dataset was then divided into training and test sets. Initially, the model was trained on the dataset and subsequently tested on the second dataset. When this dataset was processed through our model, 91% was achieved, indicating results in detecting malicious URL addresses. This study aims to make a significant contribution to the development of more effective methods for detecting malicious URL addresses.