Yığın topluluk öğrenme temelli oltalama saldırıları tespit sistemi

Oltalama, masum web kullanıcılarını görsel olarak gerçek muadiline benzeyen sahte bir web sitesi ile tuzağa düşürmeyi amaçlayan bir siber suçtur. Başlangıçta, kullanıcılar çeşitli sosyal ve teknik yönlendirme metodları aracılığıyla oltalama web sitelerine yönlendirilir. Web sitesinin sahteliğinde habersiz olan kullanıcılar kullanıcı kimliği, parola, kredi kartı bilgileri veya banka hesap bilgileri gibi kişisel bilgilerini bu sitelere verebilir. Oltalama saldırganları bu tür bilgileri kullanır bankalardan para çalmak, bir markanın imajına zarar vermek ve hatta taahhütte bulunmak gibi ağır suçlara karışır. Mevcut literatürde birçok oltalama tespit ve önleme tekniği bulunsa da makine öğrenimi ve derin öğrenme yöntemlerinin ortaya çıkışı siber güvenlik dünyasında bu alanın kapsamını genişletti. Bu nedenle, oltalama web sitelerini verimli bir şekilde tespit eden bir sistemin geliştirilmesine güçlü bir ihtiyaç var. Pek çok çalışmada k en yakın komşu, lojistik regresyon, rasgele orman, destek vektör makineleri, karar ağaçları gibi yöntemler kullanılırken çalışmada yığın topluluk öğrenme yöntemi önerilmiştir. Yığın topluluk öğrenme tabanlı oltalama tespit yöntemi %96,6'lık doğruluk göstermiştir.