Çok ölçekli görsel benzerlik analizi ile oltalama saldırısı tespiti

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0009-0007-0706-0013
dc.authorid0000-0003-2865-6370
dc.contributor.authorKılıç, Bartuen_US
dc.contributor.authorÇeliktaş, Barışen_US
dc.date.accessioned2025-09-26T10:38:21Z
dc.date.available2025-09-26T10:38:21Z
dc.date.issued2025-08-15
dc.departmentIşık Üniversitesi, Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Yüksek Lisans Programıen_US
dc.departmentIşık University, School of Graduate Studies, Master’s Program in Computer Engineeringen_US
dc.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik ve Doğa Bilimleri Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.departmentIşık University, Faculty of Engineering and Natural Sciences, Department of Computer Engineeringen_US
dc.description.abstractOltalama saldırıları teknolojinin gelişmesiyle günümüzün en yaygın siber güvenlik tehditlerinden biri haline gelmiştir. Bu çalışma, web sitelerinin ekran görüntülerini gelişmiş bir görsel benzerlik analizi yöntemiyle inceleyerek oltalama saldırılarını yüksek doğrulukla tespit eden bir yaklaşım sunmaktadır. Oltalama tespiti için önerilen yöntemde, algısal özütleme tabanlı çoklu çözünürlük analizi, akıllı ilgi bölgesi (ROI) tespiti ve çoklu metrik füzyonu gibi teknikler birleştirilerek yüksek doğrulukta tespit yapılabilmektedir. Veri seti, popüler bankacılık, e-posta ve sosyal medya platformlarının gerçek ve oltalama sayfalarından oluşan 23 gerçek ve 3 oltalama sayfası ekran görüntülerinden derlenmiştir. Yapılan testler, yöntemin %85 doğruluk oranı ile tekil metrik tabanlı yaklaşımlardan daha iyi performans gösterdiğini ortaya koymuştur. Dil bağımsız çalışan bu yöntem, URL ve HTML manipülasyonlarına karşı dayanıklıdır ve gerçek zamanlı oltalama tespiti için güçlü bir çözüm sunmaktadır.en_US
dc.description.abstractWith the rapid advancement of technology, phishing attacks have emerged as one of the most widespread cybersecurity threats. This study proposes an approach that detects phishing attacks with high accuracy by analyzing website screenshots using an advanced visual similarity technique. The proposed phishing detection method integrates perceptual hashing-based multiresolution analysis, intelligent region of interest (ROI) detection, and multi-metric fusion techniques to achieve high detection accuracy. The dataset comprises screenshots of legitimate and phishing pages from popular banking, email, and social media platforms. The conducted tests have shown that the proposed method outperforms single-metric-based approaches with an accuracy of 85%. This language-independent method is resistant to URL and HTML manipulations and provides a robust solution for real-time phishing detection.en_US
dc.description.versionPublisher's Versionen_US
dc.identifier.citationKılıç, B. & Çeliktaş, B. (2025). Çok ölçekli görsel benzerlik analizi ile oltalama saldırısı tespiti. Paper presented at the 2025 33rd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 1-4. doi:https://doi.org/10.1109/SIU66497.2025.11112427en_US
dc.identifier.doi10.1109/SIU66497.2025.11112427
dc.identifier.endpage4
dc.identifier.isbn9798331566555
dc.identifier.isbn9798331566562
dc.identifier.issn2165-0608
dc.identifier.scopus2-s2.0-105015530865
dc.identifier.scopusqualityN/A
dc.identifier.startpage1
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/6725
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1109/SIU66497.2025.11112427
dc.identifier.wosWOS:001575462500360
dc.identifier.wosqualityN/A
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakConference Proceedings Citation Index – Science (CPCI-S)en_US
dc.institutionauthorKılıç, Bartuen_US
dc.institutionauthorÇeliktaş, Barışen_US
dc.institutionauthorid0009-0007-0706-0013
dc.institutionauthorid0000-0003-2865-6370
dc.language.isotren_US
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.en_US
dc.relation.ispartof2025 33rd Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU)en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Öğrencien_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectOltalama tespitien_US
dc.subjectGörsel benzerlik analizien_US
dc.subjectAlgısal özütlemeen_US
dc.subjectÇoklu metrik füzyonuen_US
dc.subjectPhishing detectionen_US
dc.subjectVisual similarity analysisen_US
dc.subjectPerceptual hashingen_US
dc.subjectMulti-metric fusionen_US
dc.subjectCybersecurityen_US
dc.subjectMultiresolution analysisen_US
dc.subjectPhishingen_US
dc.subjectWebsitesen_US
dc.subjectAttack detectionen_US
dc.subjectMulti-metricsen_US
dc.subjectPhishing attacksen_US
dc.subjectScreenshotsen_US
dc.subjectSimilarity analysisen_US
dc.subjectVisual similarityen_US
dc.subjectVisual similarity analyzeen_US
dc.subjectComputer crimeen_US
dc.subjectEfficienten_US
dc.titleÇok ölçekli görsel benzerlik analizi ile oltalama saldırısı tespitien_US
dc.title.alternativePhishing attack detection using multi-scale visual similarity analysisen_US
dc.typeConference Objecten_US
dspace.entity.typePublicationen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
Phishing_Attack_Detection_Using_Multi_Scale_Visual_Similarity_Analysis.pdf
Boyut:
427 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.17 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Öğrenci Yayınları Bildiri Koleksiyonu
Bildiri Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Lisansüstü Eğitim Enstitüsü Diğer Yayınlar Koleksiyonu
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu