Akademik Veri Yönetim Sistemi
Yapıcı M. M. (Yürütücü)
Yükseköğretim Kurumları Destekli Proje, BAP Araştırma Projesi, 2025 - 2026
Günümüzde internet birçok alanda yaygın bir biçimde kullanılmaktadır. Eğitimden sağlığa, bankacılık sistemlerinden e-ticarete vazgeçilmez kullanım alanlarına sahip internet kötü niyetli insanların da dikkatini çekmektedir. Sadece 2025 yılının ilk çeyreğinde yaklaşık 10 milyon saldırı gerçekleştirilmiştir. Bu sebeple internet üzerinden gelen saldırıların tespiti ve önlenmesi her geçen gün çözülmesi gereken önemli bir konu olmaktadır.
Bu proje kapsamında makine öğrenmesi (Machine Learning (ML)) temelli bir yaklaşım ile günümüzde halen önemli bir güvenlik sorunu olan oltalama (phishing) saldırılarına çözüm getirmek amaçlanmaktadır. URL tabanlı oltalama saldırılarının tespiti için Derin Öğrenme (Deep Learning (DL)) tabanlı yeni bir model öneriyoruz. Ayrıca model performansını artıracak Kelime Kodlaması(Word encoding (WE)) ve Karakter Kodlaması (Character encoding (CE)) gibi kodlama yaklaşımlarını araştırarak, en uygun yaklaşımın tespiti amaçlanmaktadır. Dahası farklı kodlama yaklaşımlarının farklı derin öğrenme modelleri üzerindeki başarısı ve zaman bakımından verimlilikleri de proje kapsamında araştırılacaktır.
Çalışmanın diğer bir önemli araştırma noktası ise önerilen modellerin eğitimleri sırasında kullanılacak veri kümelerinin yapısının model performanslarına olan etkilerini de ortaya koyabilmektir. Sınıflar arası veri dengesizliğinin performans üzerindeki etkileri ortaya konarak, dengesiz veri kümelerinin performansa etkisinin incelenmesi ve bu soruna etkili bir çözüm getirilmesi hedeflenmektedir.