Öğrenmeye dayalı istemci ve sunucu tabanlı android kötücül yazılım tespit sistemi
Learning oriented client and server-based android malwaredetection system
Yazar: ABDULLAH DAĞLIOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. İBRAHİM ALPER DOĞRU
Gazi Üniversitesi / Bilişim Enstitüsü / Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde bilgisayarların erişilemez olduğu durumlarda mobil cihazlar bilgiye erişmek için önemli bir araç haline gelmiştir. Akıllı mobil cihazlar birçok farklı alanda farklı amaçlarla kullanılmaktadır. Android, dünya genelinde en çok tercih edilen mobil işletim sistemidir. Bu popülerlik akıllı mobil cihazları kötücül yazılımların hedefi haline getirmiştir. Android, Google tarafından geliştirilen Linux tabanlı ve açık kaynak kodlu bir işletim sistemidir. Android izin tabanlı güvenlik mekanizmasına sahiptir. Yapılan birçok araştırma, kullanıcıların izinler hakkında yeterli bilgiye sahip olmadığını ve bu nedenle mobil cihazlarını tehlikeye attıklarını göstermiştir. Bu problemi gidermek için araştırmacılar yoğun çaba harcamaktadır. Bu tezde, bahsi geçen problemi gidermek için kullanıcılara kullandıkları uygulamaların güvenlik durumunu analiz edip bildiren bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen sistem, öğrenmeye dayalı kötücül yazılım tespit etmeyi sağlayan istemci ve sunucu tabanlı kullanıcı dostu bir platformdur. Bu çalışma, iyicil veya kötücül uygulamaların kullandıkları izinleri makine öğrenme algoritması ile analiz edip analiz sonucunu kullanıcıya bildirmektedir. Geliştirilen sistem ile kullanıcıların telefonlarındaki uygulamaların türü ve kullandığı izinler hakkında bilgilendirilmesi amaçlanmaktadır. Test sonuçları incelendiğinde en başarılı sonuçların %91,76 doğruluk, %91,31 hassasiyet ve %93,73 özgüllük oranlarıyla Gradyan Arttırıcı Sınıflandırma Algoritması ile elde edildiği gözlenmiştir.

Abstract:
Today, when computers are inaccessible, mobile devices have become an important tool to access information. Smart mobile devices are used in many different areas for different purposes. Android is the most preferred mobile operating system across the world. This popularity has turned smart mobile devices into the target of malware. Android is a Linux-based and open source operating system developed by Google. Android has a permission-based security mechanism. Many studies have shown that users do not have enough information about permissions and therefore endanger their mobile devices. Researchers are endeavoring to solve this problem. In order to solve the problem mentioned in this study, a system has been developed to analyze and report the security status of the applications they use. The developed system, Learning Oriented Client and Server-Based Android Malware Detection System, is a client and server-based user-friendly platform that enables the detection of Android malware using the machine learning algorithms. This study analyzes the permits used by good or malicious applications with the machine learning algorithm and reports the result of the analysis to the user. It is intended to inform users about the type of applications and the permissions they use by means of the developed system. When the test results were examined, it was observed that the most successful results were obtained with the Gradient Boosting Classifier Algorithm with 91.76% accuracy, 91.31% sensitivity and 93.73% specificity rates.