Comparison of Performance of Phishing Web Sites with Different DeepLearning4J Models

Authors : Özlem BATUR DİNLER, Canan BATUR ŞAHİN, Laith ABUALİGAH

Pages : 425-431

Doi:10.31590/ejosat.1004778

View : 46 | Download : 11

Publication Date : 2021-11-30

Article Type : Research Paper

Abstract :İlk olarak 2019’da Çin’in Wuhan şehrinde görülen yeni tip koranavirüs (COVID-19 ) hastalığı nedeniyle 11 Mart 2020 tarihinde Dünya Sağlık Örgütü (DSÖ) tarafından pandemi ilan edilmiştir. Dünya genelinde hâlâ etkisi devam etmekte olan bu salgın, kısa sürede tüm dünya toplumunun gündelik yaşam aktivitelerini ve alışkanlıklarını hızlı bir şekilde değiştirerek digital ortam uygulamalarına doğru kaydırmıştır. Bu doğrultuda, artan siber saldırı atakları ve yaşanan veri ihlalleri salgın toplumu için büyük bir risk oluşturmuştur. Bu bağlamda, dijital ortam uygulamalarının güvenliği COVID-19 salgını ile çok daha önemli bir sorun haline gelmiştir. Bu sorun özellikle kimlik hırsızı web siteleri üzerinde gözlenmiştir. Web kimlik hırsızlığı, güvenilir kurumları taklit ederek kişilerin ad, soyad, şifre ve kredi kartı numaraları gibi kişisel bilgileri çalma yöntemidir. Bu, bilginin ifşa olmasına ve mali zarara neden olacaktır. Çalışmanın odağı, kimlik hırsızı web sitelerinin tanımlanması amacı ile kullanılan birkaç DeepLearning4j (DL4j) modeline dayanmaktadır. Bununla birlikte, çalışmanın temel amacı, değerlendirme metriklerinin performanslarını iyileştirmek amacı ile DeepLearning4J (DL4J) modellerinin etkinliğini verimli bir şekilde izlemektir.
Keywords : COVID 19, DL4J, Siber Saldırı, Web, Kimlik Hırsızlığı

ORIGINAL ARTICLE URL