TY  - JOUR
TI  - Zararlı Yazılım Tespiti Amacıyla Kullanılan Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Büyük Veri Platformlarındaki Performanslarının İncelenmesi
AB  - Bilgi teknolojileri varlıklarının hem bireylerin günlük hayatlarındaki hem de kurum ve kuruluşların işleyişindeki yeri son çeyrek asırda hızlı bir artış göstermiş, bu artışa paralel olarak bilgi varlıklarına yönelik tehditler de artmıştır. Zararlı yazılımlar, bilgi varlıklarına yönelik başlıca tehditlerden biridir. Sürekli olarak kendini yenileyen zararlı yazılımlara karşı geleneksel tespit yaklaşımlarının yetersiz kalması sebebiyle, makine öğrenmesi modelleri kullanan tespit yaklaşımları geliştirilmiştir. Bu çalışmada, zararlı yazılım tespiti maksadıyla kullanılan farklı makine öğrenme algoritmalarının çeşitli büyük veri teknolojileri ve platformları üzerinde ortaya koydukları performanslar incelendi. Modeller, Kaggle Zararlı Yazılım Tespiti veri seti kullanılarak eğitildi. En iyi doğruluk (%98.8), kesinlik (%98.5), f1 skoru (%98.2) ve yanlış pozitif oranı (%2) performansları Google Colaboratory ortamında Sci-Kit Learn kütüphanesi ile çalıştırılan rastgele orman modeli ile elde edildi.
AU  - DENER, Murat
AU  - GULBURUN, Sercan
DO  - 10.31202/ecjse.967919
PY  - 2021
JO  - El-Cezerî Journal of Science and Engineering
VL  - 8
IS  - 3
SN  - 2148-3736
SP  - 1536
EP  - 1549
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1132586
ER  -