Android Kötücül Yazılım Tespit Sistemleri İncelemesi

Akıllı telefonların hayatımıza girmesiyle birlikte akıllı telefonları kullanan kullanıcı sayısı her geçen gün artarak devam etmektedir. Akıllı telefonların fazla talep görmesindeki neden, insanların bir cihazla istedikleri işleri tek dokunuşla kolaylıkla yapabilmesidir. International Data Corporation (IDC) firmasının 2016 2. çeyrek raporuna göre; akıllı telefon pazarında Android %87.6 gibi çok yüksek bir paya sahiptir [1]. Android'in akıllı telefon kullanan kullanıcılar arasında popüler olması ile birlikte açık kaynaklı bir yapıya sahip olması ve markete uygulama yüklenirken detaylı olarak kötücül yazılım incelenmesi yapılmadığından dolayı Android platformu kötü niyetli kişilerin bir numaralı hedefi haline gelmiştir. Android market ve diğer alternatif Android marketlerde kötü niyetli uygulamaların sayısı her geçen gün artmaktadır. G Data'nın 2015 1. Çeyrek raporuna göre; kötücül yazılımların %50.3 finansal amaçlıdır [2]. Finansal amaçlı olmasındaki neden Avrupa kıtasındaki kullanıcıların %41'nin banka işlemlerini akıllı telefonlarını kullanarak yapmasıdır [2]. Bu yüzden Android marketlerde bulunan uygulamaların kötücül olup olmadığını tespit etmek için etkin kötücül yazılım tespiti yapan sistemlere ihtiyaç vardır. Bu çerçevede bu çalışmada kötücül yazılım tespit sistemleri anlatılmıştır

The First Effect of COVID-19 Pandemic on Starting Biological Disease Modifying Anti-Rheumatic Drugs: Outcomes from the TReasure Real-Life Database

Objective: The coronavirus disease 2019 pandemic has been resulting in increased hospital occupancy rates. Rheumatic patients cannot still reach to hospitals, or they hesitate about going to a hospital even they are able to reach. We aimed to show the effect of the first wave of coronavirus disease 2019 pandemic on the treatment of biological disease-modifying anti-rheumatic drugs in patients with rheumatoid arthritis or spondyloarthritis. Methods: Patients were divided into three groups as follows: pre-pandemic (Pre-p: starting on biological disease-modifying anti-rheumatic drug therapy for the first time within 6 months before March 11, 2020); post-pandemic A (Post-p A: starting on biological disease-modifying anti-rheumatic drug therapy for the first time within the first 6 months after March 11, 2020); post-pandemic B (Post-p B: starting on biological disease-modifying anti-rheumatic drug therapy for the first time within the second 6 months). Results: The number of rheumatoid arthritis patients in the Post-p A and B groups decreased by 51% and 48%, respectively, as compared to the Pre-p group similar rates of reduction were also determined in the number of spondyloarthritis patients. The rates of tofacitinib and abatacept use increased in rheumatoid arthritis patients in Post-p period. Conclusion: The number of rheumatoid arthritis and spondyloarthritis patients starting on biological disease-modifying anti-rheumatic drugs for the first time decreased during the first year of the coronavirus disease 2019 pandemic

Analysis of the common genetic component of large-vessel vasculitides through a meta- Immunochip strategy

Giant cell arteritis (GCA) and Takayasu's arteritis (TAK) are major forms of large-vessel vasculitis (LVV) that share clinical features. To evaluate their genetic similarities, we analysed Immunochip genotyping data from 1,434 LVV patients and 3,814 unaffected controls. Genetic pleiotropy was also estimated. The HLA region harboured the main disease-specific associations. GCA was mostly associated with class II genes (HLA-DRB1/HLA-DQA1) whereas TAK was mostly associated with class I genes (HLA-B/MICA). Both the statistical significance and effect size of the HLA signals were considerably reduced in the cross-disease meta-analysis in comparison with the analysis of GCA and TAK separately. Consequently, no significant genetic correlation between these two diseases was observed when HLA variants were tested. Outside the HLA region, only one polymorphism located nearby the IL12B gene surpassed the study-wide significance threshold in the meta-analysis of the discovery datasets (rs755374, P?=?7.54E-07; ORGCA?=?1.19, ORTAK?=?1.50). This marker was confirmed as novel GCA risk factor using four additional cohorts (PGCA?=?5.52E-04, ORGCA?=?1.16). Taken together, our results provide evidence of strong genetic differences between GCA and TAK in the HLA. Outside this region, common susceptibility factors were suggested, especially within the IL12B locus

Web Based Androıd Malware Software Detectıon System

İstatiksel araştırmalara göre akıllı telefonların en çok kullandığı mobil işletim sistemi Google tarafından geliştirilmiş olan Android'dir. Android işletim sistemi Linux tabanlı ve açık kaynak kodludur. Google Play uygulama marketine uygulama yüklenirken uygulamanın detaylı olarak analizi yapılmadığından dolayı Google Play market ve diğer uygulama marketlerindeki uygulamaların iyicil ya da kötücül olduğu bilinmemektedir. Bu yüzden Google Play marketteki ve diğer uygulama marketlerindeki uygulamaların kötücül veya iyicil olduğunu analiz yapan sistemlere ihtiyaç vardır. Bu tezde, Android kötücül yazılım tespit sistemleri üzerine güncel araştırmalar incelenmiştir ve statik analiz yöntemini kullanan istemci ve sunucu mimarisine sahip bir web uygulaması geliştirilmiştir. İstemci ve sunucu mimarisine sahip uygulamanın geliştirilmesindeki en önemli neden cep telefonlarının kısıtlı kaynaklara sahip olmasıdır. Android uygulamaların kötücül veya iyicil olduğunun tespitini yapan hesaplama yönteminin başarısını arttırmak için hesaplama yönteminde VirsuTotal API kullanılmıştır. Geliştirilen web uygulaması ile kullanıcılar Android uygulamaları sunucuya yükleyerek ya da uygulama arayarak analiz yapabilmektedir. Android uygulamaları sunucuya arayarak yükleyebilmek için öncelikle Google Play marketten aranan uygulama ile ilgili bilgiler web kazıma ile elde edilmektedir. İndirilmek istenilen uygulama seçilerek Android uygulamalara sahip web sayfalarında web kazıma işlemi yapılarak otomatik olarak indirilmektedir. Geliştirilen sistemin iyicil ve kötücül veri setlerindeki başarısı test sonuçlarına göre %97,02'dir.According to statistical studies, the mobile operating system most used by smartphones is Android, which is developed by Google. Android operating system is Linux based and open sourced. However, it is not known whether the applications from Google Play and other stores are malicious software or not because applications uploaded to Google Play are not analyzed in detail. Therefore, there is a need for systems that analyze applications from Google Play and other stores for malicious software. In this thesis, up-to-date studies on Android malware detection systems were reviewed and a web application using client-server architecture and static analysis method was developed. The most important reason behind the client-server architecture is the fact that mobile phones have limited resources. VirusTotal API was used to increase the success rate of the calculation method that determines if an Android application is malicious or not. Via this web application, users can analyze applications by uploading the Android applications to the server or searching for the applications. For users to be able to upload the applications to the server by searching, first, the related information about the application is obtained from Google Play using web-scrapping technique. When the application is selected, it is automatically downloaded using web-scrapping from websites that serve Android applications. According to the evaluation, the developed system has a success rate of 97.02% on benign and malicious datasets

Hz. Peygmber'in amcaları

06.03.2018 tarihli ve 30352 sayılı Resmi Gazetede yayımlanan “Yükseköğretim Kanunu İle Bazı Kanun Ve Kanun Hükmünde Kararnamelerde Değişiklik Yapılması Hakkında Kanun” ile 18.06.2018 tarihli “Lisansüstü Tezlerin Elektronik Ortamda Toplanması, Düzenlenmesi ve Erişime Açılmasına İlişkin Yönerge” gereğince tam metin erişime açılmıştır

Web-Based Android Malicious Software Detection and Classification System

Android is the most used operating system (OS) by mobile devices. Since applications uploaded to Google Play and other stores are not analyzed comprehensively, it is not known whether the applications are malicious software or not. Therefore, there is an urgent need to analyze these applications regarding malicious software. Moreover, mobile devices have limited resources to analyze the applications. In this study, a malicious detection system named “Web-Based Android Malicious Software Detection and Classification System” was developed. The system is based on client-server architecture, static analysis and web-scraping methods. The proposed system overcomes the resource restriction issue, as well as providing third-party service support by means of client-server architecture. Based on the performance evaluation conducted in this research, the developed system’s success rate is 97.62% on benign and malicious datasets

Android Kötücül Yazılım Tespit Sistemleri İncelemesi

Akıllı telefonların hayatımıza girmesiyle birlikte akıllı telefonları kullanan kullanıcı sayısı her geçen gün artarak devam etmektedir. Akıllı telefonların fazla talep görmesindeki neden, insanların bir cihazla istedikleri işleri tek dokunuşla kolaylıkla yapabilmesidir. International Data Corporation (IDC) firmasının 2016 2. çeyrek raporuna göre; akıllı telefon pazarında Android %87.6 gibi çok yüksek bir paya sahiptir [1]. Android'in akıllı telefon kullanan kullanıcılar arasında popüler olması ile birlikte açık kaynaklı bir yapıya sahip olması ve markete uygulama yüklenirken detaylı olarak kötücül yazılım incelenmesi yapılmadığından dolayı Android platformu kötü niyetli kişilerin bir numaralı hedefi haline gelmiştir. Android market ve diğer alternatif Android marketlerde kötü niyetli uygulamaların sayısı her geçen gün artmaktadır. G Data'nın 2015 1. Çeyrek raporuna göre; kötücül yazılımların %50.3 finansal amaçlıdır [2]. Finansal amaçlı olmasındaki neden Avrupa kıtasındaki kullanıcıların %41'nin banka işlemlerini akıllı telefonlarını kullanarak yapmasıdır [2]. Bu yüzden Android marketlerde bulunan uygulamaların kötücül olup olmadığını tespit etmek için etkin kötücül yazılım tespiti yapan sistemlere ihtiyaç vardır. Bu çerçevede bu çalışmada kötücül yazılım tespit sistemleri anlatılmıştır

Android Kötücül Yazılım Tespit Sistemleri İncelemesi

Akıllı telefonların hayatımıza girmesiyle birlikte akıllı telefonları kullanan kullanıcı sayısı her geçen gün artarak devam etmektedir. Akıllı telefonların fazla talep görmesindeki neden, insanların bir cihazla istedikleri işleri tek dokunuşla kolaylıkla yapabilmesidir. International Data Corporation (IDC) firmasının 2016 2. çeyrek raporuna göre; akıllı telefon pazarında Android %87.6 gibi çok yüksek bir paya sahiptir [1]. Android'in akıllı telefon kullanan kullanıcılar arasında popüler olması ile birlikte açık kaynaklı bir yapıya sahip olması ve markete uygulama yüklenirken detaylı olarak kötücül yazılım incelenmesi yapılmadığından dolayı Android platformu kötü niyetli kişilerin bir numaralı hedefi haline gelmiştir. Android market ve diğer alternatif Android marketlerde kötü niyetli uygulamaların sayısı her geçen gün artmaktadır. G Data'nın 2015 1. Çeyrek raporuna göre; kötücül yazılımların %50.3 finansal amaçlıdır [2]. Finansal amaçlı olmasındaki neden Avrupa kıtasındaki kullanıcıların %41'nin banka işlemlerini akıllı telefonlarını kullanarak yapmasıdır [2]. Bu yüzden Android marketlerde bulunan uygulamaların kötücül olup olmadığını tespit etmek için etkin kötücül yazılım tespiti yapan sistemlere ihtiyaç vardır. Bu çerçevede bu çalışmada kötücül yazılım tespit sistemleri anlatılmıştır