Effects of Feature Extraction Methods to Malware Classification

Creative Commons License

Kartal Y., Yılmaz F., Özkan K.

27th Signal Processing and Communication Applications, Sivas, Türkiye, 24 - 26 Nisan 2019

  • Yayın Türü: Bildiri / Yayınlanmadı
  • Doi Numarası: 10.13140/rg.2.2.20703.10409
  • Basıldığı Şehir: Sivas
  • Basıldığı Ülke: Türkiye
  • Eskişehir Osmangazi Üniversitesi Adresli: Evet

Özet

Teknolojik ilerlemeler zararlı yazılımların yayılmasını da beraberinde getirmektedir. Zararlı yazılımlara karşı siber güvenlik önemli bir rol oynamaktadır. Araştırmalar zararlı yazılımla mücadele ve tespit edilmesinde çeşitli alternatif yaklaşımlar geliştirmeye çalışmaktadır. Bu çalışmada önerilen bir yaklaşım, kötü amaçlı yazılımın tespitinde makine öğrenmesi teknikleri kullanmaktır. Bu çalışma kapsamında derin öğrenme teknikleri ile özellik çıkarma işlemi yapılarak farklı özellik çıkarma yöntemlerinin başarıları ölçülmüştür.

Technological advances bring about the spread of malware. Cyber security plays an important role against malware. Studies are trying to develop various alternative approaches to combating and identifying malware. In this study, a recommended approach is to use machine learning techniques to detect malware. Within the scope of this study, the success of different feature extraction methods was measured by performing feature extraction with deep learning techniques.