KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / El-Cezeri / 2021 / Cilt: 8 - Sayı: 3

Büyük Veri Ortamlarında Zararlı Yazılım Tespiti Kapsamında Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Performansının İncelenmesi

Analyzing of Machine Learning Algorithms Performance in Big Data Environment in terms of Malware Detection

Sercan GÜLBURUN
Murat DENER
Sayfa
1536–1549
Yayın Tarihi
2021-09-30
DOI
—
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Statik analiz yaklaşımıyla gerçekleştirilen çalışmada, her bir makine öğrenme algoritması için doğruluk, kesinlik, duyarlılık, eğitim zamanı ve tahmin zamanı metrikleri hesaplanmış, ayrıca, aynı algoritmalar için Sci-Kit Learn kütüphanesinden faydalanılarak da sonuçlar elde edilmiş ve değerlendirilmiştir.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bilgi teknolojileri varlıklarının hem bireylerin günlük hayatlarındaki hem de kurum ve kuruluşların işleyişindeki yeri son çeyrek asırda hızlı bir artış göstermiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Bu artışa paralel olarak bilgi varlıklarına yönelik tehditler de artmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Statik analiz yaklaşımıyla gerçekleştirilen çalışmada, her bir makine öğrenme algoritması için doğruluk, kesinlik, duyarlılık, eğitim zamanı ve tahmin zamanı metrikleri hesaplanmış, ayrıca, aynı algoritmalar için Sci-Kit Learn kütüphanesinden faydalanılarak da sonuçlar elde edilmiş ve değerlendirilmiştir.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Büyük Veri · Makine Öğrenmesi · Zararlı Yazılım Tespiti

Özet

Bilgi teknolojileri varlıklarının hem bireylerin günlük hayatlarındaki hem de kurum ve kuruluşların işleyişindeki yeri son çeyrek asırda hızlı bir artış göstermiştir. Bu artışa paralel olarak bilgi varlıklarına yönelik tehditler de artmıştır. Bu varlıkları tehdit eden başlıca hususlardan bir tanesi zararlı yazılımlardır. Bu çalışmada, büyük veri ortamında zararlı yazılımların tespit edilmesi kapsamında makine öğrenmesi algoritmalarının etkinliği incelenmiştir. Google Colaboratory, Azure HDInsight, Amazon EMR ve Google Dataproc ortamlarında yapılan çalışmada, Apache Spark 3.0’da bulunan ve ikili sınıflandırma yapabilen rastgele orman (Random Forest - RF), karar ağaçları (Decision Trees – DT) ve gradyan yükseltme ağaçları (Gradient Boosting Trees – GBT) makine öğrenme metotları kullanılarak Kaggle Zararlı Yazılım Tespiti Veri Seti üzerinde modellerin etkinliği test edilmiştir. Statik analiz yaklaşımıyla gerçekleştirilen çalışmada, her bir makine öğrenme algoritması için doğruluk, kesinlik, duyarlılık, eğitim zamanı ve tahmin zamanı metrikleri hesaplanmış, ayrıca, aynı algoritmalar için Sci-Kit Learn kütüphanesinden faydalanılarak da sonuçlar elde edilmiş ve değerlendirilmiştir.

Abstract

The place of information technology assets in both the daily lives of individuals and the functioning of institutions and organizations has increased rapidly in the last quarter century. Parallel to this increase, threats to information assets have also increased. One of the main threats to these assets is malware. In this study, the effectiveness of machine learning algorithms in detecting malicious software in big data environment was examined. In the study conducted in Google Colaboratory, Azure HDInsight, Amazon EMR and Google Dataproc, the effectiveness of random forest, decision trees and gradient boosting trees algorithms which are included in Apache 3.0 and capable of binary classification are tested using Kaggle Malware Detection dataset. In the study, which was carried out with a static analysis approach, accuracy, precision, sensitivity, training time and prediction time metrics were calculated for each machine learning algorithm and the results of same algorithms using Sci-Kit Learn library are collected and evaluated all together.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

GÜLBURUN, S., DENER, M. (2021). Büyük Veri Ortamlarında Zararlı Yazılım Tespiti Kapsamında Makine Öğrenmesi Algoritmalarının Performansının İncelenmesi. El-Cezeri, Cilt: 8 - Sayı: 3, 1536–1549. https://ajindex.com/articles/659179

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (1)

  1. . Abawajy, J. H., and Kelarev, A., “Large iterative multitier ensemble classifiers for security of big data”, IEEE Trans. Emerg. Top. Comput., vol. 2, no. 3, pp. 352–363, 2014, doi: 10.1109/TETC.2014.2316510. [2]. Bocchi, E., Grimaudo, L., Mellia, M., Baralis, E., Saha, S., Miskovic, S., Modelo-Howard, G. and Lee, S.J., “MAGMA network behavior classifier for malware traffic” Comput. Networks, vol. 109, pp. 142–156, 2016, doi: 10.1016/j.comnet.2016.03.021. [3]. Gupta, D., and Rani, R., “Big data framework for zero-day malware detection” Cybern. Syst., vol. 49, no. 2, pp. 103–121, 2018, doi: 10.1080/01969722.2018.1429835. [4]. Gupta, D., and Rani, R., “Improving malware detection using big data and ensemble learning,” Comput. Electr. Eng., vol. 86, p. 106729, 2020, doi: 10.1016/j.compeleceng.2020.106729. [5]. Abawajy, J. H., Chowdhury, M., and Kelarev, A., “Hybrid consensus pruning of ensemble classifiers for big data malware detection” IEEE Trans. Cloud Comput., vol. 8, no. 2, pp. 398–407, 2020, doi: 10.1109/TCC.2015.2481378. [6]. Usman, N., Usman, S., Khan, F., Jan, M.A., Saj,d, A., Alazab, M. and Watters, P., “Intelligent dynamic malware detection using machine learning in IP reputation for forensics data analytics” Futur. Gener. Comput. Syst., vol. 118, pp. 124–141, 2021, doi: 10.1016/j.future.2021.01.004. [7]. Sahoo, A. K., Sahoo, K. S., and Tiwary, M., “Signature based malware detection for unstructured data in Hadoop” 2014 Int. Conf. Adv. Electron. Comput. Commun. ICAECC 2014, 2015, doi: 10.1109/ICAECC.2014.7002394. [8]. Suhasini, N. S., Hirwarkar, T., and Ashok, J., “Big data analytics for malware detection in a virtulaized framework” vol. 7, no. 14, pp. 3184–3191, 2020. [9]. Vinayakumar, R., Alazab, M., Soman, K. P., Poornachandran, P., and Venkatraman, S., “Robust intelligent malware detection using deep learning” IEEE Access, vol. 7, pp. 46717–46738, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2906934. [10]. De Paola, A., Gaglio, S., Lo Re, G., and Morana, M., “A hybrid system for malware detection on big data” INFOCOM 2018 - IEEE Conf. Comput. Commun. Work., pp. 45–50, 2018, doi: 10.1109/INFCOMW.2018.8406963. [11]. Masabo, E., Kaawaase, K. S., and Sansa-Otim, J., “Big data: Deep learning for detecting malware” Proc. - Int. Conf. Softw. Eng., pp. 20–26, 2018, doi: 10.1145/3195528.3195533. [12]. Yousefi-azar, M., Hamey, L. G. C., Varadharajan, V., and Chen, S., “Malytics: A malware detection scheme” IEEE Access, vol. 6, pp. 49418–49431, 2018, doi: 10.1109/A