Zararlı URL'lerin derin öğrenme ile tespiti

Günümüzde internetin her geçen yıl kullanımın artmasıyla hayatımızda çok önemli bir hale gelmiş ve yeni iletişim teknolojileri, sosyal ağlar, e-ticaret, kullandığımız teknolojik ev aletlerinden, çevrimiçi bankacılık dâhil olmak üzere birçok uygulamada işlerin teşvik edilmesinde ve büyütülmesinde önemli bir etkiye sahiptir. Bu tez çalışmasının amacı, kullanılan yapay zekâ modeli ile zararlı URL adreslerini tespit edilmesi sağlanmış, bu işlemler için büyük bir veri seti ile çalışılmış ve en iyi sonucu elde etmek hedeflenmiştir. Bu tezde literatürde yapılan çalışmalar incelenmiştir, veri setlerinin büyüklüğü ile doğruluk başarı oranına katkısı görülmüştür. Yapılan çalışmada, veri setindeki URL sayısının fazla olması ve RNN model mimarisinin kullanılması performans değerlerini 2 puan oranında arttırmıştır. Çalışmada oluşturulan, 7 katmanlı RNN modeli kullanılmış, modelde çalıştırmak üzere ulusal ve uluslararası birbirine benzer iki adet veri seti birleştirilmiş, 579.112 adet URL adresinden oluşan devasa bir yeni veri seti oluşturulmuştur. Daha sonra bu yeni veri seti eğitim ve test setlerine ayrılmıştır. İlk olarak veri setimiz modelde eğitilmiş ve ardından ikinci veri seti test edilmiştir. Bu veri seti modelimizde işlendiğinde %91 doğruluk oranı elde edilmiştir. Bu çalışmamızla, zararlı URL adreslerinin tespiti için daha etkin yöntemlerin geliştirilmesine önemli katkı sağlamak hedeflenmektedir.