Soyut: İnsani ilerlemeyle ilgili her süreci kapsayan küresel çaptaki dijital devrimler, güvenlik açısından kritik sorunları kolaylıkla yaratabilir. Bu, ulusların daha kötü durumdaki finansal krizler ve coğrafi bağlantı gibi önemli faktörler nedeniyle teşvik edilmektedir. Bu gerçek sayesinde yazarlar, derin öğrenme yaklaşımıyla kötü amaçlı yazılım tespitine ilişkin kesin bir literatür sunma konusunda oldukça motive olmuşlardır. Bu literatürdeki temel genel bakış, kötü amaçlı yazılım tespitinin doğasının doğasını, yani statik, dinamik ve hibrit yaklaşımı içerir. Bu makalelerin bir diğer önemli bileşeni, derin öğrenme çerçeveleri ile kötü amaçlı yazılım tespiti, önlenmesi ve tahminine ilişkin yakın zamanda yayınlanmış ve çokça alıntı yapılan en son teknolojilerden elde edilen arka planların araştırılmasıdır. Çözüm sağlamaya yönelik teknolojiler, makine öğrenimi, derin öğrenme ve hibrit çerçeveler gibi yapay zeka tabanlı çerçevelerden yararlanıyor. Bu makaleyi hazırlamanın ana motivasyonu, zorlu sorunların ve kötü amaçlı yazılımlardan arındırılmış sağlam cihazlar geliştirmek için ilgili çözümlerin net resimlerini ortaya koymaktır. Kötü amaçlı yazılımlardan arındırılmış sağlam bir cihazın yokluğunda, geniş dünya çapında giderek artan coğrafi ve mali anlaşmazlıklar, kötü niyetli gruplar tarafından büyük ölçüde kışkırtılabilir. Bu nedenle, kötü amaçlı yazılım tespit cihazlarına olan olağanüstü yüksek talep, bir ülkenin güvenliğinin sağlanması için çok güçlü bir öneriyi gerektirmektedir. Önleme ve kurtarma açısından Sıfır gün tehditleri, derin öğrenmede kullanılan son metodolojiyle ele alınabilir. Sonuç olarak, kötü amaçlı yazılımların gelecekteki kalıplarını ve önümüzdeki yıllarda nasıl başa çıkılacağını da araştırdık ve araştırdık. Bu tür bir inceleme, tıbbi cihazlar, ev aletleri, akademik sistemler gibi birçok alanda kullanılan IoT tabanlı uygulamaların geliştirilmesine yönelik olabilir.
Kötü Amaçlı Yazılım Tespiti ve Sınıflandırmasının Derin Öğrenme Tabanlı Hibrit Analizi: Güncel Bir İnceleme
DOI: https://doi.org/10.13052/jcsm2245-1439.1314
Anahtar Kelimeler: Kötü amaçlı yazılım tespiti, dağıtılmış hizmet reddi, yapay zeka, Derin Öğrenme, statik ve dinamik analiz
Syed Shuja Hussain, Bilgisayar Fakültesi, Malezya Üniversitesi Pahang Al-Sultan Abdullah, Malezya
Syed Shuja Hussain, Pakistan’daki Sir Syed Mühendislik ve Teknoloji Üniversitesi’nden (SSUET) Bilgisayar Mühendisliği alanında lisans derecesi ve Pakistan, Peşaver Mühendislik ve Teknoloji Üniversitesi’nden (UET) Telekomünikasyon Mühendisliği alanında yüksek lisans derecesi aldı. Doktora eğitimine devam ediyor. Malezya Üniversitesi Pahang Al-Sultan Abdullah’tan (UMPSA), Malezya. Android kötü amaçlı yazılım analizi üzerine araştırma çalışmalarında yer aldı.
Mohd Faizal Ab Razak, Bilgisayar Fakültesi, Malezya Üniversitesi Pahang Al-Sultan Abdullah, Malezya
Mohd Faizal Ab Razak, doktora derecesini Malaya Üniversitesi’nden ve Bilgisayar Bilimleri (Ağ İletişimi) Yüksek Lisans derecesini Malezya Pahang Al-Sultan Abdullah Üniversitesi’nden (UMPSA) aldı. Halen Malezya Pahang Al-Sultan Abdullah Üniversitesi’nde (UMPSA) öğretim görevlisi ve araştırmacı olarak görev yapmaktadır. Araştırma alanı Mobil Bilgi İşlem, Saldırı Tespit Sistemi, risk değerlendirmesi, ağ güvenliği ve Mobil Güvenliği içermektedir.
Ahmad Firdaus, Bilgisayar Fakültesi, Malezya Üniversitesi Pahang Al-Sultan Abdullah, Malezya
Ahmad Firdaus doktora derecesini Malezya’daki Malaya Üniversitesi’nden (UM) aldı. Ayrıca Malezya’daki Universiti Teknologi Mara’dan (UiTM) Bilgisayar Bilimleri (Ağ İletişimi) Yüksek Lisans derecesini aldı. Halen Malezya Üniversitesi Pahang Al-Sultan Abdullah (UMPSA) Bilgisayar Fakültesi’nde kıdemli öğretim görevlisi olarak görev yapmaktadır. Araştırma alanları arasında Mobil Güvenlik, Saldırı Tespit Sistemi ve Blockchain yer almaktadır.
