Kimlik avı web sitelerinin tespitinde makine öğrenmesi algoritmalarının karşılaştırmalı analizi

Normal 0 false false false TR X-NONE X-NONE /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:`Normal Tablo`; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-priority:99; mso-style-parent:``; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin-top:0cm; mso-para-margin-right:0cm; mso-para-margin-bottom:10.0pt; mso-para-margin-left:0cm; line-height:115%; mso-pagination:widow-orphan; font-size:11.0pt; font-family:`Calibri`,sans-serif; mso-ascii-font-family:Calibri; mso-ascii-theme-font:minor-latin; mso-hansi-font-family:Calibri; mso-hansi-theme-font:minor-latin; mso-bidi-font-family:`Times New Roman`; mso-bidi-theme-font:minor-bidi; mso-ansi-language:TR;} Web uygulamalarının kullanım oranındaki artış ile birlikte sayısı artan kötücül web siteleri ve saldırılar, son kullanıcıya ciddi zararlar vermektedir. Kişisel ve hassas bilgilerin çalınmasına yönelik bu saldırılardan biri Kimlik Avı saldırısıdır. Yayımlanan güvenlik raporlarında son yıllarda milyonlarca yeni kimlik avı sahteciliği yapan web sayfası tespit edildiği ifade edilmektedir. Böylesi kritik bir durumda bu web sayfalarının tespiti büyük önem arz etmektedir. Bu çalışmada, bir veri kümesi ile birlikte literatürde bulunan makine öğrenmesi sınıflandırma algoritmaları kullanılarak karşılaştırmalı analiz yapılmıştır. Analiz sonuçları, Kimlik Avı Sahteciliği çalışmalarında kullanılan sınıflandırma algoritmalarının hangi koşullarda tercih edilmesi gerektiği hakkında farklı parametreler bulunduğunu göstermektedir.