Kimlik avcısı web sayfalarının yerel ve genel imge betimleyicileri yardımı ile tespiti

Son yıllarda, yaşamın her alanında internet kullanımı artmaktadır. Bu sebeple birçok siber saldırı ortaya çıkmaktadır. Bu saldırılardan kimlik avı saldırıları, kullanıcıların şifre, kredi kartı gibi özel bilgilerini çalmayı amaçlamaktadır. Kimlik avı saldırılarının genelinde saldırganların kullanıcılar tarafından bilinen ve sıklıkla kullanılan bir web sayfasının kopyasını oluşturarak kullanıcıları kandırma tutumu vardır. Bu tez çalışmasında web sayfalarında kimlik avı saldırılarının tespit edilmesine çözüm olabilecek bir yaklaşım getirilmiştir. Önerilen yaklaşımda literatürde kimlik avı saldırılarında daha önceden kullanılmamış yerel ve küresel tanımlayıcılarla deney gerçekleştirilmiştir. Ayrıca, saldırıların tespit edilmesini artırmak için "bütünsel" ve "çok seviyeli parçalama" yaklaşımından yararlanılmıştır. Bu yaklaşımlarda bahsedilen "bütünsel" yaklaşım, görüntüyü bir bütün halinde işlemekteyken "çok seviyeli parçalama" yaklaşımı görüntüyü eşit boyutlara ayırma durumudur. Önerilen yaklaşımın değerlendirme aşamasında kullanılan veri seti toplamda 14 farklı ticari markanın web sitelerinden alınmış ekran görüntülerini içermektedir. Toplamda 2852 örneğin olduğu bu veri seti "açık küme" özelliğini taşımaktadır. Tanımlayıcılardan elde edilen özellikler daha sonrasında destek vektör makinesi, rastgele orman ve XGBoost makine öğrenme algoritmaları tarafından sınıflandırılmıştır. Kapsamlı olarak yapılan deney sonuçlarına göre en iyi başarı oranı SIFT tanımlayıcısı ile %90.38 olarak elde edilmiştir. Bu tezde önerilen yaklaşımın web sayfalarında olabilecek kimlik avı saldırılarını tespit etmede etkili olabileceğini göstermektedir.