Search engine for discovering works of Art, research articles, and books related to Art and Culture
Javascript must be enabled to continue!
Android Zararlı Yazılımlarının Derin Öğrenme ile Kategorilerine ve Ailelerine Göre Sınıflandırılması
View through CrossRef
En yaygın kullanılan mobil platform olan Android, mobil zararlı yazılımların da en büyük hedefi haline gelmiştir. Günden güne de Android zararlı yazılım sayısı ve çeşidi artmaktadır. Bu durum göz önüne alındığında, kötü amaçlı yazılım kategorilerini ve ailelerini tespit etmek, zararlı yazılım analistlerinin işlerini kolaylaştıracaktır. Analistler, benzer davranışlar sergileyen zararlı yazılımları incelemek yerine motivasyonlarını yeni örnekleri incelemeye odaklayacaklardır. Bu çalışmada, ICInvesAndMal2019 Android zararlı yazılım veri setinin dinamik analiz yöntemi ile elde edilen özellikleri barındıran kısmı kullanılmıştır. Kullanılan veri seti ile Android zararlı yazılımları kategorilerine ve ailelerine göre sınıflandırılmıştır. Sınıflandırmada Derin Sinir Ağları (DSA) kullanılmıştır. Kurulan model ile yapılan sınıflandırma sonucunda Android zararlı yazılımların kategorilerine göre sınıflandırmasında %85 doğruluk değerine, Android zararlı yazılımların ailelerine göre sınıflandırılmasında %62 doğruluk değerine erişilmiştir
Title: Android Zararlı Yazılımlarının Derin Öğrenme ile Kategorilerine ve Ailelerine Göre Sınıflandırılması
Description:
En yaygın kullanılan mobil platform olan Android, mobil zararlı yazılımların da en büyük hedefi haline gelmiştir.
Günden güne de Android zararlı yazılım sayısı ve çeşidi artmaktadır.
Bu durum göz önüne alındığında, kötü amaçlı yazılım kategorilerini ve ailelerini tespit etmek, zararlı yazılım analistlerinin işlerini kolaylaştıracaktır.
Analistler, benzer davranışlar sergileyen zararlı yazılımları incelemek yerine motivasyonlarını yeni örnekleri incelemeye odaklayacaklardır.
Bu çalışmada, ICInvesAndMal2019 Android zararlı yazılım veri setinin dinamik analiz yöntemi ile elde edilen özellikleri barındıran kısmı kullanılmıştır.
Kullanılan veri seti ile Android zararlı yazılımları kategorilerine ve ailelerine göre sınıflandırılmıştır.
Sınıflandırmada Derin Sinir Ağları (DSA) kullanılmıştır.
Kurulan model ile yapılan sınıflandırma sonucunda Android zararlı yazılımların kategorilerine göre sınıflandırmasında %85 doğruluk değerine, Android zararlı yazılımların ailelerine göre sınıflandırılmasında %62 doğruluk değerine erişilmiştir.
Related Results
Fen Öğretiminde Okul Dışı Öğrenme
Fen Öğretiminde Okul Dışı Öğrenme
Bireyler doğdukları andan itibaren yaşamlarını sürdürdükleri gerçek hayattan yani çevrelerinden öğrenirler. Öğrenme beyinde gerçekleşir ve beyin gelişiminin en hızlı olduğu dönem e...
Öğrenme Stilleri Modellerinin İncelenmesi
Öğrenme Stilleri Modellerinin İncelenmesi
Öğrencilerin öğrenme stil ve
stratejilerini bilmesi, öğrenme güçlüklerini yenme ve bağımsız öğrenme
becerilerini desteklemesi açısından önemlidir. Çünkü kendi öğrenme stilinin
fark...
YAŞAM BOYU ÖĞRENME MERKEZİ ÖĞRETMENLERİNİN YAŞAM BOYU ÖĞRENME EĞİLİM ve YETERLİKLERİ (İSMEK ÖRNEĞİ)*
YAŞAM BOYU ÖĞRENME MERKEZİ ÖĞRETMENLERİNİN YAŞAM BOYU ÖĞRENME EĞİLİM ve YETERLİKLERİ (İSMEK ÖRNEĞİ)*
Bu araştırmada, yaşam boyu öğrenme merkezi öğretmenlerinin yaşam boyu öğrenme yeterlikleri ve eğilimleri arasındaki ilişkiyi çeşitlik değişkenler çerçevesinde ortaya koymak amaçlan...
CREATING LEARNING MEDIA IN TEACHING ENGLISH AT SMP MUHAMMADIYAH 2 PAGELARAN ACADEMIC YEAR 2020/2021
CREATING LEARNING MEDIA IN TEACHING ENGLISH AT SMP MUHAMMADIYAH 2 PAGELARAN ACADEMIC YEAR 2020/2021
The pandemic Covid-19 currently demands teachers to be able to use technology in teaching and learning process. But in reality there are still many teachers who have not been able ...
İngilizce Öğrenmede Kişisel Öğrenme Ortamlarının Kullanımı: Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi Örneği
İngilizce Öğrenmede Kişisel Öğrenme Ortamlarının Kullanımı: Anadolu Üniversitesi Açıköğretim Fakültesi Örneği
İnternet, eğitim alanında giderek önem kazanan eğitim teknolojilerinin önünü açarak, öğrenme sorumluluğunu öğrenciye bırakmıştır. Bu sürecin devamında, Kişisel Öğrenme Ortamları, ö...
KENDİ KENDİNE ÖĞRENME ÖZ DEĞERLENDİRME ÖLÇEĞİNİN UYARLANMASI VE ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN KENDİ KENDİNE ÖĞRENME ALGILARI
KENDİ KENDİNE ÖĞRENME ÖZ DEĞERLENDİRME ÖLÇEĞİNİN UYARLANMASI VE ÜNİVERSİTE ÖĞRENCİLERİNİN KENDİ KENDİNE ÖĞRENME ALGILARI
Bu araştırmada, Williamson (2007) tarafından geliştirilen ‘Kendi Kendine Öğrenme Öz Değerlendirme Ölçeği’ni Türk kültürüne uyarlanıp üniversite öğrencilerinin kendi kendine öğrenme...
Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli Sosyal Bilgiler Dersi Öğretim Programı Beşinci Sınıf Düzeyindeki Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenlerinin Webb’in Bilgi Derinliği Seviyeleri Bağlamında Analizi
Türkiye Yüzyılı Maarif Modeli Sosyal Bilgiler Dersi Öğretim Programı Beşinci Sınıf Düzeyindeki Öğrenme Çıktıları ve Süreç Bileşenlerinin Webb’in Bilgi Derinliği Seviyeleri Bağlamında Analizi
Bilgi çağında öğrencilerin düşünen, öğrenmeyi öğrenen, sorgulayan, kendi düşünme sürecini planlayan, izleyen, düzenleyen ve değerlendiren bireyler olması beklenmektedir. Öğrenciler...
Analisis dan Deteksi Malware dengan Metode Hybrid Analysis Menggunakan Framework MOBSF
Analisis dan Deteksi Malware dengan Metode Hybrid Analysis Menggunakan Framework MOBSF
Abstract - The increase in the popularity of smartphones is followed by an increase in the number of users each year. In this case, smartphones with the Android platform are still ...