Detect malware url using naive bayes algorithm
2021
0 views
0 downloads
Advisor: Prof. Dr. Osman Nuri Uçan
Abstract (TR)
Hacking ve sahte sayfalar, İnternet'teki sorunların ve şüpheli faaliyetlerin temelidir, Bu nedenle, bu sayfaların dezavantajları, kullanıcının erişmesini engelleyen artan koruma talebinin nedenidir, çalışmamız, şüpheli bağlantıların tespit edilme olasılığını açıklamaktadır. Adreslerinin URL tabanlı özellikleri, sorunumuzun makine öğrenme algoritmaları ile tutarlı olduğunu gösteriyoruz, aynı zamanda sürekli gelişen kötü amaçlı URL dağıtımının modern özelliklerine de uyuyor, ayrıca bu tahmine dayalı adresler için bir model geliştirdik ve kategorilere ayırdık. Naive Bayes algoritması kullanarak güvenli veya güvensiz URL'yi de bu çalışmayı araştırmacıların diğer çalışmalarıyla karşılaştırıyoruz.
Author
Dr. Fatimah Yaseen Hashim Al-zubaidi
Institution
How to Cite
Fatimah Yaseen Hashim Al-zubaidi (Yüksek Lisans Tezi). Detect malware url using naive bayes algorithm, 2021, Altınbaş University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Altınbaş University
- Promoting social resilience cohesion in Mahmutbey, Istanbul(2025)
- Ebeveynlerin, çocuk ağız bakım ürün seçimlerini etkileyen faktörlerin ve bu ürünlere olan tutumlarının değerlendirilmesi(2023)
- Effect of polyurea coating on the mechanical properties of aluminum foam and additive manufactured specimens(2021)
- Osmanlı'da enter-nasyonalizm ve sosyalist bir işçi örgütü: Selanik sosyalist işçi federasyonu (1908 – 1914)(2019)
- Symmetry-based multi-objective AI/ML driven optimization framework for sustainable building performance(2026)
- Müzik ve aromaterapinin çocuklarda dental anksiyete ve korku üzerine etkisi(2024)
