Makine Öğrenmesi Algoritmalarıyla Android Kötücül Yazılım Uygulamalarının Tespiti

Son yillarda akilli mobil cihazlar hayatimizi ciddi anlamda kolaylastirmis ve hiz kazandirmistir. Android isletim sistemi (IS) bu cihazlar arasinda en yuksek kullanim oranina sahiptir. Yaygin kullanim, yetersiz guvenlik mekanizmalari ve kullanicilarin bilinc duzeyi bu IS’ni saldirganlarin hedefi haline getirmektedir. Android IS’nin guvenlik mekanizmasini temelini izin tabanli guvenlik modeli olusturmaktadir. Uygulamalar, kullanici tarafindan verilen izinlere bagli olarak islevlerini yerine getirebilmektedir. Ancak kullanici farkindaligi, talep edilen izinlerin suiistimale acik olup olmadigi hususunda yeterli seviyede degildir. Bu sebeple bu uygulamalarda kotucul icerik tespiti icin ek yontemlere ihtiyac duyulmaktadir. Bu calismada, kotucul yazilim uygulamalarinin tespiti amaciyla makine ogrenmesi algoritmalari kullanilarak izin tabanli bir yontem onerilmistir. Onerilen yontem destek vektor makinesi, rastgele orman, Naive Bayes ve K en yakin komsu makine ogrenmesi algoritmalariyla ayri ayri denenmis ve basarimlari kiyaslanmistir. Rastgele orman algoritmasi %95,65 dogruluk oraniyla en yuksek basarimi sergilemistir.