ДЕТЕКЦИЈА МАЛИЦИОЗНИХ УРЛ-ОВА КОРИШТЕЊЕМ МЕТОДА МАШИНСКОГ УЧЕЊА

Јелена Јокић; Зоран Ђурић

Јелена Јокић Bravo Systems d.o.o. Banja Luka, RS, BiH / Elektrotehnički fakultet, Univerzitet u Banjoj Luci
prof. dr Zoran Đurić Elektrotehnički fakultet, Univerzitet u Banjoj Luci, RS, BiH

Кључне речи: Сигурност на Интернету, Машинско учење, Алгоритми, Малициозни УРЛ-ови

Сажетак

У овом раду анализиране су методе детекције малициозних УРЛ-ова користећи алгоритме машинског учења са циљем откривања правилности у подацима које нису могле бити детектоване традиционалним блацклист приступима. Посебна пажња посвећена је одређивању скупа атрибута који ће се користити и имплементацији прикупљања вриједности одабраних атрибута. Као практични дио имплементирано је обучавање шест предложених класификационих алгоритама на два скупа података. Урађена је евалуација добијених модела којом се показује да одабрани класификатори, са предложеним скупом атрибута, дају тачност од 96-99%, дакле са великом вјероватноћом успијевају да тачно детектују малициозне УРЛ-ове. Такође, урађена је анализа грешке ради бољег разумијевања проблема и дати су правци могућег даљег унапређења.

##submission.authorBiography##

##submission.authorWithAffiliation##

prof. dr Zoran Đurić