Gelişmiş sosyal mühendislik saldırıları analizi ve tespiti

Abstract

Sosyal mühendislik teknolojiyi kullanarak ya da teknolojiyi kullanmadan insanlardan bilgi edinme (aldatma) sanatıdır. Günümüzde karşı karşıya olduğumuz saldırıların çok büyük bir kısmı insan kaynaklıdır ve aynı şekilde sistemleri değil, onları kullanan insanları hedef almaktadır. Güvenlik zincirindeki en zayıf halka olan insan, farklı zamanlarda farklı davranışlar sergilemesinden dolayı güvenlik sürecinde çeşitli zafiyetler gösterebilmektedir. Kimlik avı teknik olarak tüketicilerin finansal veya kişisel bilgilerini ele geçirmek için oluşturulmuş bir tür sosyal mühendislik saldırısıdır. Kimlik avı, bugün e-ticaret dünyasının karşılaştığı en büyük zorluklardan biridir. Kimlik avı saldırıları yüzünden birçok şirket ve birey milyarlarca dolar kaybetmektedir. Kimlik avı saldırılarının bu küresel etkisi artmaya devam edecektir ve bu nedenle tehditleri azaltmak için daha etkili kimlik avı algılama tekniklerinin geliştirilmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, Sosyal Mühendislik teknik ve taktiklerinin çeşitli biçimlerini ve sosyal mühendislerin insan güvenlik açıklarından nasıl yararlandıklarını, bu tür saldırılara karşı alınacak önlemlerle ilgili bazı yolları tartışmakta ve bu tür saldırıları önlemek için bilinçli olmanın önemi vurgulanmış ayrıca kimlik avı e-posta saldırılarına karşı derin öğrenme modelleri kullanılarak oluşturulan bir tespit yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntemde gelen e-posta iletilerinin başlık ve gövde bölümlerinden elde edilen özellikler kullanılarak çeşitli derin öğrenme modelleri eğitilmiştir. Yapılan testler sonucunda kimlik avı saldırılarına karşı önerilen bu tespit yöntemi %96,84'lük bir başarı oranı elde edilmiştir.Social engineering is the art of getting information (deception) from people with using technology or without using technology. The vast majority of the attacks facing today are human origin, and likewise, these attacks target computer users. Human being who is the weakest link in the security chain shows various weaknesses in the security process, due to human being's variable behavior in different times. Phishing that is a kind of social engineering attack is technically created to capture consumers' financial or personal information. Phishing is the one of the biggest challenges for the e commerce world. Many companies and individuals lose billions of dollars because of phishing attacks. This global impact of phishing attacks will continue to increase, therefore, more effective phishing detection techniques need to be developed to reduce threats. In this regard, various forms of Social Engineering techniques and tactics and how social engineers benefited from human security deficits, to discuss information about the measures to be taken against such attacks, and to identify such attacks, a detection method was proposed. Various deep learning models were trained using the features obtained from the head and body parts of incoming e-mails in the proposed method. As a result of the tests, a 96.84% success rate was achieved with this detection method proposed against phishing attacks.