MARC details
| 000 -LEADER |
|---|
| fixed length control field |
06978nam a2200409 i 4500 |
| 003 - CONTROL NUMBER IDENTIFIER |
|---|
| control field |
TR-AnTOB |
| 005 - DATE AND TIME OF LATEST TRANSACTION |
|---|
| control field |
20230908000940.0 |
| 007 - PHYSICAL DESCRIPTION FIXED FIELD--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
ta |
| 008 - FIXED-LENGTH DATA ELEMENTS--GENERAL INFORMATION |
|---|
| fixed length control field |
171111s2018 xxu e mmmm 00| 0 eng d |
| 040 ## - CATALOGING SOURCE |
|---|
| Original cataloging agency |
TR-AnTOB |
| Language of cataloging |
eng |
| Description conventions |
rda |
| Transcribing agency |
TR-AnTOB |
| 041 0# - LANGUAGE CODE |
|---|
| Language code of text/sound track or separate title |
Türkçe |
| 099 ## - LOCAL FREE-TEXT CALL NUMBER (OCLC) |
|---|
| Classification number |
TEZ TOBB FBE BİL YL’18 ERO |
| 100 1# - MAIN ENTRY--PERSONAL NAME |
|---|
| Personal name |
Erozan, Ayşe Sıddıka |
| 9 (RLIN) |
123490 |
| 245 10 - TITLE STATEMENT |
|---|
| Title |
Derin sinir ağ tabanlı dosya ve veri parçası sınıflandırılması / |
| Statement of responsibility, etc. |
Ayşe Sıddıka Erozan. |
| 264 #1 - PRODUCTION, PUBLICATION, DISTRIBUTION, MANUFACTURE, AND COPYRIGHT NOTICE |
|---|
| Place of production, publication, distribution, manufacture |
Ankara : |
| Name of producer, publisher, distributor, manufacturer |
TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü, |
| Date of production, publication, distribution, manufacture, or copyright notice |
2018. |
| 300 ## - PHYSICAL DESCRIPTION |
|---|
| Extent |
xiv, 52 pages : |
| Other physical details |
illustrations ; |
| Dimensions |
29 cm |
| 336 ## - CONTENT TYPE |
|---|
| Source |
rdacontent |
| Content type code |
txt |
| Content type term |
text |
| 337 ## - MEDIA TYPE |
|---|
| Source |
rdamedia |
| Media type code |
n |
| Media type term |
unmediated |
| 338 ## - CARRIER TYPE |
|---|
| Source |
rdacarrier |
| Carrier type code |
nc |
| Carrier type term |
volume |
| 502 ## - DISSERTATION NOTE |
|---|
| Dissertation note |
Tez (Yüksek Lisans)--TOBB ETÜ Fen Bilimleri Enstitüsü Temmuz 2018 |
| 520 ## - SUMMARY, ETC. |
|---|
| Summary, etc. |
Bu çalışmada sunulan araştırma, adli bilişim ve bilgi güvenliği uygulamalarında hayati önem taşıyan dosya ve veri türü sınıflandırmasına yönelik bir çözüm önermektedir. Son on beş yılda dosya ve veri türü sınıflandırması araştırmalarında kullanılan yöntemler, dosya uzantısı tabanlı yöntemler, sihirli bayt tabanlı yöntemler ve içerik tabanlı yöntemlerdir. Bu yöntemlerden uzantı tabanlı ve sihirli bayt tabanlı yöntemler, dosya başlığında yer alan sihirli baytlar ve dosya uzantıları kolayca değiştirilebildiğinden dolayı yetersiz yöntemlerdir. İçerik tabanlı yöntemler sihirli bayt ve dosya uzantıları gibi değişikliklere karşı dirençli olduğundan son yıllarda bu alanda yapılan çalışmalar hızlı bir şekilde artmıştır. İçerik tabanlı yöntemlerin kullanıldığı çalışmaların çoğunda çok az sayıda dosya ve veri türü kullanılmaktadır. Bu alanda yapılan çok az sayıda çalışmada ise çok sayıda dosya ve veri türü kullanılmaktadır. Ancak bu çalışmalardaki dosyaların bazıları işletim sistemlerinde çok az kullanılan dosya türleridir. Bu çalışmada en çok kullanılan 15 dosya ve veri türünü içeren içerik tabanlı dosya ve veri parçası sınıflandırma yöntemi sunulmuştur. Sınıflandırma alanında son yıllarda derin sinir ağları yaygın bir şekilde kullanılmaya başlanmıştır. Kullanılan sınıflar eğitim setinde yeterince iyi genellediğinde çok iyi sınıflandırma performansı elde edilmektedir. Bu çalışmada da dosya ve veri sınıflandırması problemine derin sinir ağ mimarileri kullanılarak çözüm aranmaktadır. Önerilen yöntemde iki seviyeli hiyerarşik model kullanılmakta olup bu hiyerarşik sınıflandırma sisteminde ilk seviyede birkaç alternatif sınıflandırma modeline dayanan deneyler yapılmıştır. Alternatif sınıflandırma modelleri entropi bazlı dört farklı durum ve sınıflandırma bazlı üç farklı algoritma kullanılmaktadır. İkinci seviyede ise kazanan model üzerinden derin sinir ağları kullanılmıştır. İşletim sistemlerinde kullanılan en küçük küme birim büyüklüğü olan 4 kilobayt ve 8 kilobaytlık dosya ve veri parçaları kullanılarak 2-gram analizi ile öznitelikler çıkartılmaktadır. Çıkarılan bu öznitelikler üç farklı makine öğrenmesi algoritması kullanılarak entropiye dayalı olarak gruplara ayrılmaktadır. Daha sonra bu ayrılan gruplar üzerinden dosya ve veriler derin sinir ağlar kullanılarak tür tabanlı sınıflandırma yapılmakladır. 4 kilobayt ve 8 kilobayt için sınıflandırma doğruluk oranları sırasıyla %92,80 ve %94,67’dir. Yapılan bu çalışmada doğruluk oranını önemli ölçüde azaltan şifrelenmiş veri türü olan aes256 kullanılmasına rağmen benzer dosya türü kullanılarak yapılan en iyi çözüm ile karşılaştırıldığında bizim önerdiğimiz yöntem doğruluk oranını %6,87 oranında artırdığı görülmektedir. |
|
|---|
| Summary, etc. |
The research presented in this paper provides a solution for file and data type classification which is crucial digital forensics and information security applications. Over the past fifteen years, the existing methods for file and data type classification are file extension based methods, magic byte based methods and content based methods for file and data type classification. Extension based and magic byte based methods are impotent methods since file extension and magic bytes which is in the file header can be easily changed. Since content-based methods are resistant to changes in magic bytes and file extensions, content-based methods have been frequently investigated in the recent years. Majority of existing studies, where content based methods are used, classify very few file and data types. Only few works classify large number of file and data types. However, these works do not cover the most used file and data types in the well-known operating systems. In this paper, a content based file and data fragment classification method which covers the most used 15 files and data type is presented. In the classification applications, deep neural networks has been widely used in recent years, and great classification results is obtained when the used classes are sufficiently good in the training set. Therefore the proposed method uses deep neural networks for file and data type classification. The proposed method classifies 15 file and data types by using two level hierarchical model. In this hierarchical classification system, empirical test based on several alternative classification models are performed in the first level. It is used three classification algorithm and entropy based four different cases. In the second level hierarchy, deep neural networks are used on the winning model. 2-gram features are extracted using 4 kilobytes and 8 kilobytes of files and data fragments, which are the smallest cluster sizes used in operating systems. These extracted features are divided into classes based on entropy using three different machine learning algorithms. In the second level, these specified classes are classified to 15 classes by using deep neural networks. The results show that the classification accuracies for 4 kilobytes and 8 kilobytes are 92.80% and 94.67% respectively. Therefore, the proposed method improves the accuracy by 6.87% than the relevant state of the art while it also includes encrypted data type (aes256) which dramatically decreases the classification accuracy since the encryption changes the file content randomly. |
| 650 #7 - SUBJECT ADDED ENTRY--TOPICAL TERM |
|---|
| Topical term or geographic name entry element |
Tezler, Akademik |
| Source of heading or term |
etuturkob |
| 9 (RLIN) |
32546 |
| 653 ## - INDEX TERM--UNCONTROLLED |
|---|
| Uncontrolled term |
Dosya ve veri parçası |
|
|---|
| Uncontrolled term |
İçerik tabanlı yöntemler |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Derin sinir ağlar |
|
|---|
| Uncontrolled term |
2-gram |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Adli bilişim |
|
|---|
| Uncontrolled term |
File and data fragment |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Content-based |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Deep neural network |
|
|---|
| Uncontrolled term |
Digital forensics |
| 710 ## - ADDED ENTRY--CORPORATE NAME |
|---|
| Corporate name or jurisdiction name as entry element |
TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi. |
| Subordinate unit |
Fen Bilimleri Enstitüsü |
| 9 (RLIN) |
77078 |
| 856 40 - ELECTRONIC LOCATION AND ACCESS |
|---|
| Uniform Resource Identifier |
<a href="https://tez.yok.gov.tr/">https://tez.yok.gov.tr/</a> |
| Materials specified |
Ulusal Tez Merkezi |
| 942 ## - ADDED ENTRY ELEMENTS (KOHA) |
|---|
| Koha item type |
Thesis |
| Source of classification or shelving scheme |
Other/Generic Classification Scheme |
