Topluluk sınıflandırıcı kullanarak zararlı url tespiti

Authors : Kübra Köksal, Buket Doğan, Zehra Aysun Altikardeş

Pages : 113-122

View : 33 | Download : 11

Publication Date : 2021-12-30

Article Type : Research

Abstract :Teknolojinin gelişmesi ve internet kullanıcı sayısındaki artışla orantılı olarak siber suçlarda da artış gözlemlenmiştir. Birçok farklı siber saldırı tekniği bulunmaktadır. Bu saldırı tekniklerinden biri olan kötü amaçlı web siteleri, siber saldırılar ve dolandırıcılık olaylarında önemli rol oynamaktadır. İnternette masum görünen bir bağlantıya tıklamak veya e-posta ve mesaj yoluyla gönderilen bir web sayfasını ziyaret etmek arka planda sistemimizde kimlik avı kampanyalarının başlatılmasına, kötü amaçlı yazılımların, casus yazılımların, fidye yazılımların indirilmesine ve ciddi parasal kayıplar oluşmasına yol açar. Dolayısıyla bu tehditlerin etkin bir şekilde tespit edilmesi ve önlenmesi bireyler, kurumlar ve hükümetler için oldukça önemli bir konu haline gelmiştir. Kara listeye dayalı yöntemler, kötü amaçlı URL'leri tanımlamak için kullanılan standart yöntemlerden biridir. Ancak kara listeler hiçbir zaman kapsamlı değildir ve yeni oluşturulan URL'leri algılama yeteneğinden yoksundur. Kara listeye dayalı yöntemlerin mevcut ihtiyacı ve eksiklikleri de göz önünde bulundurularak bu çalışmada toplulukla öğrenme yöntemleri kullanılarak bir sınıflandırma yaklaşımı önerilmiştir. Çalışmada iyi huylu ve kötü huylu URL’lerden elde edilmiş 79 sözcüksel özellik içeren Kanada Siber Güvenlik Enstitüsü'nün URL veriseti (ISCX-URL-2016) üzerinde çalışılmıştır. Verisetinde benign, spam, phishing, malware ve defacement olmak üzere beş farklı URL türü bulunmaktadır. Toplam 7781 iyi huylu ve 28.917 tane zararlı URL kaydı üzerinde zararlı, zararsız etiketleri kullanılarak ikili sınıflandırma işlemi ve beş farklı etiket bilgisi kullanılarak çoklu sınıflandırma işlemi gerçekleştirilmiştir. Makine öğrenmesi yöntemlerinden Rastgele Orman algoritması uygulanan yöntemin başarısının sınanması için 10-katlamalı çapraz doğrulama (10-fold cross validation) ile birlikte kullanılmıştır ve 10 temel bileşen kullanılarak ikili sınıflandırma problemi için ortalama %99.42, çoklu sınıflandırma problemi için ortalama %95.68 doğruluk değeri elde edilmiştir. Böylece sisteme her gün yenilerinin katıldığı, dinamik ortamdaki kötü niyetli tasarlanmış web sitelerinden korunmaya yönelik yüksek başarım oranına sahip bir model önerisi sunulmuştur.
Keywords : Kötü niyetli URL, siber güvenlik, makine öğrenmesi, sıradışı veri, rastgele orman