Master'sOpen Access

Automatic malware detection using data mining techniques based on power spectral density (PSD)

2019
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Sefer Kurnaz

Abstract (TR)

Kötü amaçlı bir yazılım, orijinal bir yazılımın görünümünün altındaki sürecine titizlikle ulaşan bir yazılımdır. Klasik yöntemler, bu yazılımın, imzaları sunulmayan yeni ve gizli örneklere küçük riskler gösterdiğini göstermek için imzalar uygulamaktadır. Kötü amaçlı yazılım incelemesinin vurgusu, imza tasarımları uygulamasından, bu kötü amaçlı yazılımların gösterdiği kötü niyetli davranışı sınıflandırmaya kadar kararsızdır. Kötü amaçlı yazılımları mekanik olarak etkili bir şekilde fark etmek için sayısız veri madenciliği yöntemi önerildi. Bu tezde, çeşitli veri madenciliği yöntemlerini uygulayarak kötü amaçlı yazılım veri kümesinin özelliklerini ve PSD'nin gizli verimini çıkarmak için Güç Spektral Yoğunluğu (PSD) uygulanmıştır: Destek Vektör Makinesi (SVM), Radyal Temel Ağ (RBF) ve çok katmanlı perceptron ( MLP). Bu teknikler, bu alandaki yaygın araştırmalarla karşılaştırıldığında kayda değer sonuçlar vermiştir. Anahtar kelimeler: Kötü amaçlı yazılım, Veri madenciliği, Güç spektral yoğunluğu, bilgisayar güvenliği.

Author

Dr. Yaseen Ahmed Alsumaıdaee

How to Cite

Yaseen Ahmed Alsumaıdaee (Yüksek Lisans Tezi). Automatic malware detection using data mining techniques based on power spectral density (PSD), 2019, Altınbaş University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Altınbaş University