Detect malware url using naive bayes algorithm
Is this your thesis?
This record came from a bulk archive import. If it’s yours, link it to your profile.
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
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
- Samuel P. Huntington'ın Medeniyetler Çatışması' ve Immanuel Wallerstein'ın Dünya Sistemleri Analizi'nin karşılaştırılması(2024)
- Olumsuz çocukluk deneyimlerinin ebeveyn tutumları üzerindeki etkisinde öz yeterliğin moderatör etkisi(2025)
- The conscious impact of fractal dimension in hospital architecture: Enhancing warmth and comfort(2024)
- Kablosuz sensör ağında optimize edilmış özellik seçimi ile hibrit makine öğrenmesi tekniğine dayalı gelişmiş anomali tespit sistemi tasarımı(2025)
- Synthesis and evaluation of nano particles for anticancer application(2025)
- An optimized malware detection technique using subspace learning- based one-class classification(2023)
