Bulanık küme tabanlı ağırlıklandırma yöntemini ve ateşböceği optimizasyon algoritmasını kullanarak androıd tabanlı kötücül yazılımları tespit etme

Android işletim sistemi açık kaynak kodlu olması, kolay kullanılabilir olması ve diğer birçok özelliği ile kullanıcıya hitap etmesi sayesinde telefonlarda çok tercih edilen bir işletim sistemi haline gelmiştir. Bunun bir sonucu olarak, kötü niyetli insanların hedefi olmuştur. Android işletim sistemine Google Play Store'dan veya 3.parti uygulama sağlayıcılar tarafından yüklenen uygulamalar, diğer bir adıyla Android paket dosyaları, içerisinde kötücül yazılımlar ile birlikte gelmeye başlamıştır. Bu tür kötücül yazılımları tespit etmek için bu zamana kadar çok çeşitli analizler ve tespitler yapılmıştır. Kötücül yazılımları tespit ederken çeşitli yöntemler ile güzel sonuçlar alınmış olsa bile, tespit etme yöntemleri geliştikçe kötücül yazılımların kendilerini gizleme yöntemleri de aynı oranda artmaya başlamıştır. Bu çalışmada Ateş Böceği Optimizasyon algoritması tabanlı yeni bir nitelik seçim yöntemi önerilmiştir. Buna ek olarak sıklıkla kullanılan ağırlıklandırma yöntemi TF-IDF ağırlıklandırmanın yanı sıra Bulanık Küme Tabanlı ağırlıklandırma yöntemi de kullanılarak sonuçları kıyaslanmıştır. Yapılan testler önerilen nitelik seçimi yönteminin geleneksel nitelik seçim yöntemlerine göre daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir. Alınan sonuçlara göre Ateş Böceği Optimizasyon algoritması sınınflama performansı ve sınıflama süresi anlamında kötücül yazılım tespitinde kabul edilebilir bir algoritmadır. Buna ek olarak, TF-IDF ve Bulanık Küme Tabanlı ağırlıklandırma yöntemlerinin deneyleri Bulanık Küme Tabanlı ağırlıklandırma yönteminin nitelik seçimi yapılmadığı durumlarda TF-IDF ağırlıklandırma yönteminden daha iyi sonuçlar verdiğini göstermiştir.