DSpace Repository

Deep learning based phishing web page detection

Show simple item record

dc.contributor.author Bastem, Tevfik Uğur
dc.date.accessioned 2023-07-19T13:21:25Z
dc.date.available 2023-07-19T13:21:25Z
dc.date.issued 2022
dc.identifier.citation Bastem, Tevfik Uğur (2022). Deep learning based phishing web page detection / Derin öğrenme tabanlı kimlik avı web sayfası tespiti. Yayımlanmış yüksek lisans tezi. Ankara: Çankaya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü. tr_TR
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/20.500.12416/6539
dc.description.abstract E-ticaret, sosyal medya ve dijital hizmetlerin kullanımının artmasıyla birlikte oltalama faaliyetlerinde muazzam bir artış yaşanmaktadır. Bu çalışmada, oltalama faaliyetlerinin gözlemlenmesinden yola çıkarak, transfer öğrenme yöntemleri ile sahte web sitelerinin tespitini yapacak bir çalışma gerçekleştirilmiştir. Çalışma kapsamında, adobe, amazon, apple, microsoft gibi web sitelerinin gerçek ve sahte ekran görüntülerinden oluşsan toplam 2852 ekran görüntüsü içeren bir veri setinden yararlanılmıştır. AlexNet, VGG16, RESNET50 transfer öğrenme yöntemleri yanı sıra kendi geliştirdiğimiz çok girişli CNN modelini kullanarak, elde edilen sonuçlar analiz edilmiştir. Elde edilen bulguların gelecekte yapılabilecek diğer çalışmalara etkisi tartışılmıştır. tr_TR
dc.description.abstract With the increase in the usage of e-commerce, social media and digital entertainment services, there is a tremendous increase in phishing activities. In this study, based on the observation of phishing activities, a study has been carried out to detect phishing websites with deep models and transfer learning. Within the scope of the study, a data set containing a total of 2852 screenshots, consisting of real and fake screenshots of websites such as adobe, amazon, apple and microsoft etc. was used. The results obtained by using transfer learning from AlexNet, VGG16 and RESNET50 models as well as the proposed multi- input CNN model were analyzed. Promising results are obtained from the experiments. The effects of the obtained findings on other future studies were discussed. tr_TR
dc.language.iso eng tr_TR
dc.rights info:eu-repo/semantics/openAccess tr_TR
dc.subject AlexNet tr_TR
dc.subject VGG16 tr_TR
dc.subject RESNET50 tr_TR
dc.subject Transfer Learning tr_TR
dc.subject Multi-input CNN tr_TR
dc.subject Phishing tr_TR
dc.subject Transfer öğrenimi tr_TR
dc.subject Çok Girdili Sinir Ağı tr_TR
dc.subject Oltalama tr_TR
dc.title Deep learning based phishing web page detection tr_TR
dc.title.alternative Derin öğrenme tabanlı kimlik avı web sayfası tespiti tr_TR
dc.type masterThesis tr_TR
dc.identifier.startpage 1 tr_TR
dc.identifier.endpage 63 tr_TR


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record