İki aşamalı kötücül URL tespit mimarisi: Yeni nesil tehdit tanıma ve sınıflandırma yaklaşımı

Authors : Durmuş Özkan Şahin, Sercan Demirci, Muhammet Abdullah Şahin, Nuri Can Acar, Hamit Burak Can Kodal

Pages : 1498-1508

Doi:10.28948/ngumuh.1675785

View : 154 | Download : 103

Publication Date : 2025-10-15

Article Type : Research Paper

Abstract :Günümüzde çevrimiçi tehditlerin artması, zararlı URL\\\'lerin tespit edilmesini ve zarar türlerine göre sınıflandırılmasını önemli bir araştırma konusu haline getirmiştir. Bu çalışma, zararlı URL\\\'lerin tespit edilmesi ve zarar türlerinin belirlenmesi amacıyla farklı makine öğrenimi algoritmaları ile özellik seçme yöntemlerinin kombinasyonları üzerine değerlendirme yaparak performanslarını karşılaştırmayı hedeflemektedir. Çalışmada üç farklı veri seti kullanılmıştır. Bunlardan birincisi ISCX-2016 veri seti olup 79 farklı özellik içermektedir. Ham URL’lerden oluşan diğer iki veri setinde bulunan her bir URL için aynı 79 özellik çıkarılmıştır. Modelleme sürecinde, ilk aşamada zararlı URL’lerin doğru bir şekilde sınıflandırılmasına odaklanılmış, ikinci aşamada ise zarar türlerinin belirlenmesinde kullanılan algoritmaların etkinliği karşılaştırılmıştır. Özellik seçimi uygulanmadan kullanılan Rastgele Orman algoritması, tüm özellikler üzerinden değerlendirildiğinde, hem ikili sınıflandırmada (%97 doğruluk) hem de çok sınıflı sınıflandırmada (%98 doğruluk) en yüksek performansa ulaşmıştır. Bu bulgular, zararlı URL tespit sistemlerinin geliştirilmesi açısından önemli bir rehber niteliği taşımakta ve literatüre değerli katkılar sunmaktadır.
Keywords : Bilgisayar Güvenliği, Kötü Amaçlı Yazılım Tespiti, Makine Öğrenimi Algoritmaları, Özellik Çıkartma, URL Sınıflandırma, Zararlı URL Tespiti

ORIGINAL ARTICLE URL