Jaya optimizasyon algoritması tabanlı metamorfik kötücül kod tespiti
Metamorphic malware detection based on jaya optimization algorithm
Yazar: KÜBRA NUR ATASEVER
Danışman: PROF. DR. SEZAİ TOKAT
Pamukkale Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnternet kullanımının yaygınlaşması ve bilginin daha kolay ulaşılabilir hale
gelmesi ile birlikte zararlı kodlar ve bu kodları otomatik üreten araçlar her
seviyeden virüs üreticisinin rahatlıkla ulaşabileceği hale gelmiştir. Günümüzde az
bir bilgiyle, etkili ve güçlü kötücül kodlar kolaylıkla kullanılabilir ve üretilebilir
durumdadır. Kötücül yazılımların, günümüzde ekonomiye, insan emeğine, zamana,
bilgi güvenliğine zararı olduğu bilinmektedir. Bu nedenle, kötücül yazılımların
tespit edilmesi bu zararların ortadan kalkmasına veya azalmasına yardımcı olmada
oldukça önemlidir.
Metamorfik virüsler, son zamanların tespiti zor olan zararlı
yazılımlarındandır. Bu durum önemli bir siber güvenlik problemi oluşturmaktadır.
Metamorfik virüsleri tespit etmek için genellikle sezgisel tespit yöntemleri
kullanılmaktadır.
Bu çalışmada metamorfik virüsleri tespit edebilmek için yöntem olarak,
çalıştırılabilir dosyalarından elde edilen, assembly dosyalarından çıkarılan yerel ve
harici fonksiyonları kullanılmıştır. Bu fonksiyonlardan oluşturulan grafların
benzerlik oranı ve bu fonksiyonlara ait opcode dizilerinin benzerliği en uzun ortak
küme (longest common subsequence) algoritması kullanılarak ölçülmüştür. Opcode
benzerlik oranında en uygun çözümü bulmak için Jaya optimizasyon algoritması
kullanılmıştır. Bir metamorfik virüsün iki farklı varyantı arasındaki benzerliği bu
yöntem ile ölçülerek metamorfik virüs tespiti için yüzdelik şüphe oranı
bulunmuştur.
Bu çalışmanın ve çalışma sonucu ortaya çıkan uygulamanın metamorfik
kötücül yazılımlar alanında çalışma yapan bilim insanlarına ve uygulayıcılara
faydalı olması ve daha farklı çalışmaların önünü açması beklenmektedir.

Abstract:
With the widespread use of the Internet and making information more easily
accessible, malicious codes and the tools that produce these codes automatically
become easily accessible to virus producers of all levels. Today, with untutored
information, effective and powerful malicious codes can be easily used and
produced. Metamorphic viruses are malicious software that is difficult to detect
recently, which is an important cyber security problem. Heuristic methods are often
used to detect metamorphic viruses.
Malware is known to be harmful to today's economy, human labor, time,
and information security. Therefore, it can be stated that the detection of malware
is very important in helping to eliminate or reduce these damages.
In this study, local and external functions extracted from the assembly files
obtained from executable files were used as a method for detecting metamorphic
viruses. The similarity ratio of the graphs generated from these functions and the
similarity of the opcode sequences of these functions were measured using the
longest common subsequence algorithm. Jaya optimization algorithm was used to
find the most appropriate solution in the opcode similarity ratio. The similarity
between two different variants of a metamorphic virus was measured by this
method.
It is expected that this study and the resultant application will be useful to
researchers and practitioners working in the field of cyber security and malware,
and paving the way for different studies.