TY  - JOUR
TI  - Görüntü tabanlı özelliklerden ve makine öğrenmesi yöntemlerinden faydalanılarak kötücül yazılım tespiti
AB  - Android cihazların hayatın içinde daha çok yer alması kötü amaçlı yazılımların da hedefi haline gelmesine sebep olmuştur. Kötü amaçlı yazılımların tespit edilmesi ve bu yazılımlardan doğacak kayıpların ve zararların önlenmesi önem arz etmektedir. Bu amaçla kötü amaçlı yazılım tespitine yönelik çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Son zamanlarda görüntüye dayalı yöntemler ve makine öğrenmesi çal ışmaları ön plana çıkmaktadır. Bu çalışmalarda statik ve dinamik analizde kullanılan ikili dosyalar görüntü dosyalarına çevrilmektedir. Görüntülerden çıkarılan global ve yerel özellikler çeşitli makine öğrenmesi metotları ile sınıflandırılmaktadır. Bu çalışmada malimg veri seti üzerinde global özellikler çıkarılarak (2000, 532) boyunda bir özellik matrisi elde edilmiştir. Elde edilen bu özellikler makine öğrenme yöntemleri (LR, LDA, K-NN, CART, RF, NB, SVM) kullanılarak s ınıflandırılmıştır. Sonuçlar K-kat çaprazlama doğrulama yöntemi değerlendirilerek K-NN ile %96,72 RF ile en yüksek %97,44 doğruluk oranı elde edilmiştir. Bu çalışma aynı veri seti üzerinde yapılan diğer çalışmalarla kıyaslandığında daha yüksek bir doğruluk değerine ulaşarak literatüre katkı sağlamaktadır.
AU  - TOKLU, Sinan
AU  - Dogru, Ibrahım Alper
AU  - BARIŞÇI, Necaattin
AU  - GÜNGÖR, Aslıhan
DO  - 10.17341/gazimmfd.994289
PY  - 2023
JO  - Gazi Üniversitesi Mühendislik Mimarlık Fakültesi Dergisi
VL  - 38
IS  - 3
SN  - 1300-1884
SP  - 1781
EP  - 1792
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/1159596
ER  -