Derin öğrenme yöntemi kullanarak web tabanlı kimlik avı saldırılarının sınıflandırılması

Web tabanlı kimlik avı saldırıları, çevrimiçi bir ortamda kullanıcıların kandırılarak bilgilerini istekleri dışında paylaşmalarını sağlamak amacıyla saldırganlar tarafından kullanılan bir yöntemdir. Bu saldırı türü kullanıcıları yanıltmak amacıyla web sitelerin taklit edilmesi ile gerçekleştirilir. Aracı olarak reklam ya da e-posta gibi yöntemler kullanılmaktadır. Mevcut bulunan web sitelerinin kimlik avı olup olmadığının ayrımını yapmak büyük bir problemdir. Bu nedenle kimlik avı web sitelerinde kullanıcıların / müşterilerin hassas bilgilerine farklı kişilerin yetki dâhilinde olmadan erişmesini engellemek ve bu durumu tespit etmek için başarılı sınıflandırma yöntemlerini kullanmak bu problemin çözümünde önemli bir rol oynamaktadır. Bu çalışmada, yıllara göre artış gösteren web tabanlı kimlik avı saldırılarının önüne geçmek ve kullanıcıların bu saldırı türlerinden etkilenmesini engellemek amaçlanmaktadır. Bu amaç doğrultusunda, sınıflandırma işlemi için derin öğrenme yöntemi kullanılmıştır. Bu yöntem, bilinen verilerin çok katmanlı yapay sinir ağı ile eğitilerek bilinmeyen verilerin sınıflandırılmasını ve analizini yapma imkânı sağlayan bir yaklaşımdır. Sınıflandırma işlemi için 5000 meşru ve 5000 kimlik avı web sitesi bulunan veri seti kullanılmıştır. Bu veri seti kullanılarak eğitilen model ile sınıflandırma yapılmıştır. Sonuç olarak bu sınıflandırma işleminde yüksek doğruluk değerleri elde edilmiş olup derin öğrenme yönteminin başarılı sonuçlar sergilediği görülmüştür.