Öznitelik tabanlı oltalama tespit sistemlerinin makine öğrenmesi yöntemleri ile değerlendirmesi
Evaluation of attribute based phishing detection systems with machine learning methods
Yazar: SELAHATTİN ALİYAZICIOĞLU
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLSÜM ZEYNEP GÜRKAŞ AYDIN ; DR. ÖĞR. ÜYESİ EBU YUSUF GÜVEN
İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Oltalama saldırıları, sosyal mühendislik taktiklerini kullanan ve genellikle yasal web sitelerini taklit eden sahte web siteleri oluşturarak kullanıcıları kandırmaya dayanan saldırılardır. Bu tür saldırılar, kullanıcıları yanıltmak ve hassas bilgilerini çalmak için sahte siteleri yasal siteler gibi gösterir. Özellikle finansal verilerin çalınması gibi durumlarda kullanılan oltalama saldırıları, kullanıcılar için büyük bir tehlike oluşturmaktadır. Oltalama saldırıların neden olduğu zararlar giderek artmaktadır. Ulusal Siber Olaylara Müdahale Merkezi tarafından tespit edilen sahte web siteleri, oltalama saldırılarının Türkiye'de ciddi bir siber güvenlik sorunlarından biri olduğunu göstermektedir.
Oltalama saldırılarına karşı etkili bir mücadele yürütmek için, bu tür siteleri tespit etmeden önce onların belirgin ve ortak özelliklerini tanımlamak gerekmektedir. Bu çalışma, sahte bir web sitesinin oltalama sitesi olup olmadığını tespit etmek için URL içeriğine sahip öznitelik bilgilerine, karakter benzerliği, kosinüs benzerliği, levenshtein mesafe benzerliği ile orijinal domain öznitelik bilgilerine yoğunlaşmış ve literatürde kabul görmüş yüksek doğruluk oranlarına ulaşan bir sınıflandırıcı modelin önerisini sunmaktadır. 
Bu çalışmada, önerilen model kapsamında oluşan veri kümesinde 32 adet farklı öznitelik bilgisi kullanılmıştır. Önerilen modelde oltalama saldırılarını tespit etmek amacıyla hazırlanan veri kümesinden üç farklı veri seti oluşturularak, bu veri setleri üzerinde çeşitli öznitelik seçme yöntemleri ve sınıflandırma algoritmalarının performansı değerlendirilmiştir. Makine öğrenme yöntemlerinden Karar Ağacı, Rastgele Orman, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makinesi ve Yapay Sinir Ağları yöntemleri bu çalışmada kullanılmıştır. Veri setleri üzerinde yapılan testler sonucunda Lojistik Regresyon yönteminde %96,40 oranında doğruluk parametresi açısından başarı elde edilmiştir.

Abstract:
Phishing attacks are attacks based on deceiving users by creating fake websites that mimic legal websites, using social engineering tactics. These attacks typically involve creating counterfeit websites that imitate legal websites and often employ social engineering tactics to deceive users. Such attacks mislead users by presenting fake sites as legitimate ones to steal sensitive information. Phishing attacks, especially those aiming to steal financial data, pose a significant threat to users and the damages caused by these attacks continue to increase. Fake websites detected by the National Cyber Incident Response Center demonstrate that phishing attacks are a serious cybersecurity issue in Turkey.
Effectively combating phishing attacks requires identifying their distinctive and common features before detecting such sites. This study focuses on attribute information related to URL content, character similarity, cosine similarity, Levenshtein distance similarity, and original domain features to determine if a website is a phishing site. It proposes a classifier model that achieves high accuracy rates, recognized in the literature.
In this study, 32 different attribute information were used in the dataset generated within the scope of the proposed model. Three different datasets were created from the dataset prepared to detect phishing attacks within the proposed model, and the performance of various feature selection methods and classification algorithms were evaluated on these datasets. Machine learning methods such as Decision Tree, Random Forest, Logistic Regression, Support Vector Machine, and Artificial Neural Networks were employed. Tests conducted on the datasets resulted in an accuracy parameter of 96,40% for the Logistic Regression method.