İnternet Sayfası Verileri Kullanarak Kimlik Avı Web Sitelerinin Makine Öğrenme Tekniğiyle Tespiti

Murathan OK; İlker KARA

Makale detayları

İnternet Sayfası Verileri Kullanarak Kimlik Avı Web Sitelerinin Makine Öğrenme Tekniğiyle Tespiti

Yazarlar:

Murathan OK | İlker KARA

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 31, pp.182-187

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000915931

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

Anahtar kelimeler:

Özet:

 

Attackers are designing fake websites to collect sensitive data such as credit card, email, social media account information of their victims.  These attacks keep getting more sophisticated day by day. This leads to highly convincing website designs that can easily trick users and steal their information. In order to prevent this increasingly dangerous problem from spreading, systems with machine learning capabilities have been developed to predict if a web page or web site is created exclusively for phishing or not. In this study, using the determined 6 features of the selected sample website address 12.275.  It is tried to determine whether this website address is prepared for phishing purposes or not by using a random forest algorithm.  The selected data set in this study have been collected from open-source datas which is published on the official website of the Computer Emergency Response Team of Turkey.  The data set was created by categorizing and labeling internet urls and domain names according to 6 determined features.  Tags (Phishing=1, Suspect=0, Legitimate=-1) were determined using scripts and tabulation programs developed on python programming language.  As a conclusion of the study, used method has shown 95 % success performance.

 

Saldırganlar kurbanlarının kredi kartı, e-posta, sosyal medya hesap bilgileri gibi hassas verileri ele geçirmek için sahte web siteleri tasarlamaktadırlar. Bu saldırılar son zamanlarda daha karmaşık hale gelmiş dikkatli kullanıcıları kolayca kandırabilen oldukça ikna edici tasarımlar geliştirmişlerdir. Giderek daha tehlikeli hale gelen bu soruna çözüm bulmak için yapılan çalışmalar sahte web sayfalarının verileri ile kimlik avı amacı ile hazırlanmış web sayfalarının makine öğrenmesi yöntemi kullanarak tahminini yapabilecek sistemler tasarlanmıştır.  Bu çalışmada seçilen örnek web sitesi adresine ait belirlenmiş 6 özellik kullanılarak; bu web site adreslerinin kimlik avı amacı ile hazırlanıp hazırlanmadığı rastgele orman (random forest) algoritması kullanarak tespit edilmeye çalışılmaktadır. Çalışmada seçilen veri seti, Uluslararası Siber Olaylara Müdahale Merkezinin resmi web sitesinde yer alan açık kaynak verileri kullanılmıştır. Toplamda 12.275 adet web sitesi çalışma için değerlendirilmiştir. Veri seti, internet URL ve alan adlarının belirlenen 6 özelliğin kategorilendirilmesi ve etiketlenmesi ile oluşturulmuştur. Etiketler (Kimlik avı=1, Şüpheli=0, Meşru=-1) python dilinde geliştirilmiş betikler ve tablolama programlarından yararlanılarak belirlenmiştir. Çalışma sonucunda kullanılan yöntem 95% başarı performansı göstermiştir.

Makale detayları

İnternet Sayfası Verileri Kullanarak Kimlik Avı Web Sitelerinin Makine Öğrenme Tekniğiyle Tespiti

Yazarlar:

Murathan OK | İlker KARA

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 31, pp.182-187

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000915931

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683

Web Sitesi Özellikleri

Kimlik Avı

Özellik Çıkarma

Makine Öğrenmesi

Sayı

Makale detayları

İnternet Sayfası Verileri Kullanarak Kimlik Avı Web Sitelerinin Makine Öğrenme Tekniğiyle Tespiti

Yazarlar: Murathan OK | İlker KARA

Yayıncı: Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 31, pp.182-187

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 12/2021

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000915931

Sıklık: Üç Aylık

eISSN: 2148-2683

Web Sitesi Özellikleri

Kimlik Avı

Özellik Çıkarma

Makine Öğrenmesi

Sayı

Yazarlar:

Murathan OK | İlker KARA

Yayıncı:

Osman SAĞDIÇ

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

European Journal of Science and Technology 2021 Vol. Issue 31, pp.182-187

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

12/2021

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000915931

Sıklık:

Üç Aylık

eISSN:

2148-2683