# SSL zaafiyeti tespiti için yapay zekalı Python kodu
# Gerekli kütüphaneleri içe aktarma
import socket
import ssl
import requests
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# SSL zafiyeti olan sunucuların listesi
ssl_vulnerable_servers = ["www.yahoo.com", "www.alibaba.com", "www.weibo.com"]
# SSL zaafiyeti olmayan sunucuların listesi
ssl_secure_servers = ["www.google.com", "www.facebook.com", "www.twitter.com"]
# Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etme fonksiyonu
def check_ssl_certificate(server):
# Sunucuya bağlanma
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.settimeout(10)
wrappedSocket = ssl.wrap_socket(sock)
try:
wrappedSocket.connect((server, 443))
except:
print(f"Sunucuyla bağlantı kurulamadı: {server}")
return None
# Sunucunun SSL sertifikasını alma
cert = wrappedSocket.getpeercert()
# Sunucunun SSL sertifikasını döndürme
return cert
# Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etme
ssl_certificates = []
ssl_labels = []
for server in ssl_vulnerable_servers + ssl_secure_servers:
cert = check_ssl_certificate(server)
if cert is not None:
ssl_certificates.append(cert)
if server in ssl_vulnerable_servers:
ssl_labels.append(1) # SSL zaafiyeti olan sunucular 1 olarak etiketlenir
else:
ssl_labels.append(0) # SSL zaafiyeti olmayan sunucular 0 olarak etiketlenir
# SSL sertifikalarını veri çerçevesine dönüştürme
ssl_df = pd.DataFrame(ssl_certificates)
ssl_df["label"] = ssl_labels
# SSL sertifikalarını öznitelik ve hedef olarak ayırma
X = ssl_df.drop("label", axis=1)
y = ssl_df["label"]
# SSL sertifikalarını eğitim ve test olarak bölme
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Yapay zeka modeli olarak rastgele orman sınıflandırıcısı kullanma
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train) # Modeli eğitme
y_pred = rf.predict(X_test) # Modeli test etme
# Modelin doğruluk puanını hesaplama
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Modelin doğruluk puanı: {acc}")
#Yazan Rıdvan Kaya
Bu kod, SSL zaafiyeti tespiti için yapay zekalı bir Python kodudur. SSL zaafiyeti, şifreli ağ trafiğinin dinlenmesine ve verilerin ele geçirilmesine neden olan bir güvenlik açığıdır. Bu kod, şu adımları izler:
- Gerekli kütüphaneleri içe aktarır. Bu kütüphaneler, socket, ssl, requests, numpy, pandas, sklearn ve array'dir. Bu kütüphaneler, ağ bağlantısı, veri işleme, makine öğrenimi ve diziler için kullanılır.
- SSL zaafiyeti olan ve olmayan sunucuların listelerini oluşturur. Bu listeler, kodun eğitim ve test verisi olarak kullanacağı sunucu adlarını içerir.
- Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etmek için bir fonksiyon tanımlar. Bu fonksiyon, sunucuya bağlanır, sunucunun SSL sertifikasını alır ve döndürür.
- Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol eder ve bir veri çerçevesine dönüştürür. Veri çerçevesi, sunucuların SSL sertifikalarının özelliklerini ve SSL zaafiyeti olup olmadığını gösteren bir etiketi içerir.
- Veri çerçevesini öznitelik ve hedef olarak ayırır. Öznitelikler, SSL sertifikalarının özellikleridir. Hedef, SSL zaafiyeti olup olmadığıdır.
- Veri çerçevesini eğitim ve test olarak böler. Eğitim verisi, modeli eğitmek için kullanılır. Test verisi, modeli test etmek için kullanılır.
- Yapay zeka modeli olarak rastgele orman sınıflandırıcısı kullanır. Rastgele orman sınıflandırıcısı, birden çok karar ağacı kullanarak verileri sınıflandıran bir makine öğrenimi algoritmasıdır.
- Modeli eğitir ve test eder. Model, eğitim verisini kullanarak SSL sertifikalarının özelliklerinden SSL zaafiyeti olup olmadığını öğrenir. Model, test verisini kullanarak SSL zaafiyeti tespit etmeye çalışır.
- Modelin doğruluk puanını hesaplar. Doğruluk puanı, modelin test verisindeki SSL zaafiyeti etiketlerini ne kadar doğru tahmin ettiğini gösterir.# SSL zaafiyeti tespiti için yapay zekalı Python kodu
# Gerekli kütüphaneleri içe aktarma
import socket
import ssl
import requests
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# SSL zafiyeti olan sunucuların listesi
ssl_vulnerable_servers = ["www.yahoo.com", "www.alibaba.com", "www.weibo.com"]
# SSL zaafiyeti olmayan sunucuların listesi
ssl_secure_servers = ["www.google.com", "www.facebook.com", "www.twitter.com"]
# Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etme fonksiyonu
def check_ssl_certificate(server):
# Sunucuya bağlanma
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.settimeout(10)
wrappedSocket = ssl.wrap_socket(sock)
try:
wrappedSocket.connect((server, 443))
except:
print(f"Sunucuyla bağlantı kurulamadı: {server}")
return None
# Sunucunun SSL sertifikasını alma
cert = wrappedSocket.getpeercert()
# Sunucunun SSL sertifikasını döndürme
return cert
# Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etme
ssl_certificates = []
ssl_labels = []
for server in ssl_vulnerable_servers + ssl_secure_servers:
cert = check_ssl_certificate(server)
if cert is not None:
ssl_certificates.append(cert)
if server in ssl_vulnerable_servers:
ssl_labels.append(1) # SSL zaafiyeti olan sunucular 1 olarak etiketlenir
else:
ssl_labels.append(0) # SSL zaafiyeti olmayan sunucular 0 olarak etiketlenir
# SSL sertifikalarını veri çerçevesine dönüştürme
ssl_df = pd.DataFrame(ssl_certificates)
ssl_df["label"] = ssl_labels
# SSL sertifikalarını öznitelik ve hedef olarak ayırma
X = ssl_df.drop("label", axis=1)
y = ssl_df["label"]
# SSL sertifikalarını eğitim ve test olarak bölme
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Yapay zeka modeli olarak rastgele orman sınıflandırıcısı kullanma
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train) # Modeli eğitme
y_pred = rf.predict(X_test) # Modeli test etme
# Modelin doğruluk puanını hesaplama
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Modelin doğruluk puanı: {acc}")
#Yazan Rıdvan Kaya
Bu kod, SSL zaafiyeti tespiti için yapay zekalı bir Python kodudur. SSL zaafiyeti, şifreli ağ trafiğinin dinlenmesine ve verilerin ele geçirilmesine neden olan bir güvenlik açığıdır. Bu kod, şu adımları izler:
- Gerekli kütüphaneleri içe aktarır. Bu kütüphaneler, socket, ssl, requests, numpy, pandas, sklearn ve array'dir. Bu kütüphaneler, ağ bağlantısı, veri işleme, makine öğrenimi ve diziler için kullanılır.
- SSL zaafiyeti olan ve olmayan sunucuların listelerini oluşturur. Bu listeler, kodun eğitim ve test verisi olarak kullanacağı sunucu adlarını içerir.
- Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etmek için bir fonksiyon tanımlar. Bu fonksiyon, sunucuya bağlanır, sunucunun SSL sertifikasını alır ve döndürür.
- Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol eder ve bir veri çerçevesine dönüştürür. Veri çerçevesi, sunucuların SSL sertifikalarının özelliklerini ve SSL zaafiyeti olup olmadığını gösteren bir etiketi içerir.
- Veri çerçevesini öznitelik ve hedef olarak ayırır. Öznitelikler, SSL sertifikalarının özellikleridir. Hedef, SSL zaafiyeti olup olmadığıdır.
- Veri çerçevesini eğitim ve test olarak böler. Eğitim verisi, modeli eğitmek için kullanılır. Test verisi, modeli test etmek için kullanılır.
- Yapay zeka modeli olarak rastgele orman sınıflandırıcısı kullanır. Rastgele orman sınıflandırıcısı, birden çok karar ağacı kullanarak verileri sınıflandıran bir makine öğrenimi algoritmasıdır.
- Modeli eğitir ve test eder. Model, eğitim verisini kullanarak SSL sertifikalarının özelliklerinden SSL zaafiyeti olup olmadığını öğrenir. Model, test verisini kullanarak SSL zaafiyeti tespit etmeye çalışır.
- Modelin doğruluk puanını hesaplar. Doğruluk puanı, modelin test verisindeki SSL zaafiyeti etiketlerini ne kadar doğru tahmin ettiğini gösterir.
# Gerekli kütüphaneleri içe aktarma
import socket
import ssl
import requests
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# SSL zafiyeti olan sunucuların listesi
ssl_vulnerable_servers = ["www.yahoo.com", "www.alibaba.com", "www.weibo.com"]
# SSL zaafiyeti olmayan sunucuların listesi
ssl_secure_servers = ["www.google.com", "www.facebook.com", "www.twitter.com"]
# Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etme fonksiyonu
def check_ssl_certificate(server):
# Sunucuya bağlanma
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.settimeout(10)
wrappedSocket = ssl.wrap_socket(sock)
try:
wrappedSocket.connect((server, 443))
except:
print(f"Sunucuyla bağlantı kurulamadı: {server}")
return None
# Sunucunun SSL sertifikasını alma
cert = wrappedSocket.getpeercert()
# Sunucunun SSL sertifikasını döndürme
return cert
# Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etme
ssl_certificates = []
ssl_labels = []
for server in ssl_vulnerable_servers + ssl_secure_servers:
cert = check_ssl_certificate(server)
if cert is not None:
ssl_certificates.append(cert)
if server in ssl_vulnerable_servers:
ssl_labels.append(1) # SSL zaafiyeti olan sunucular 1 olarak etiketlenir
else:
ssl_labels.append(0) # SSL zaafiyeti olmayan sunucular 0 olarak etiketlenir
# SSL sertifikalarını veri çerçevesine dönüştürme
ssl_df = pd.DataFrame(ssl_certificates)
ssl_df["label"] = ssl_labels
# SSL sertifikalarını öznitelik ve hedef olarak ayırma
X = ssl_df.drop("label", axis=1)
y = ssl_df["label"]
# SSL sertifikalarını eğitim ve test olarak bölme
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Yapay zeka modeli olarak rastgele orman sınıflandırıcısı kullanma
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train) # Modeli eğitme
y_pred = rf.predict(X_test) # Modeli test etme
# Modelin doğruluk puanını hesaplama
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Modelin doğruluk puanı: {acc}")
#Yazan Rıdvan Kaya
Bu kod, SSL zaafiyeti tespiti için yapay zekalı bir Python kodudur. SSL zaafiyeti, şifreli ağ trafiğinin dinlenmesine ve verilerin ele geçirilmesine neden olan bir güvenlik açığıdır. Bu kod, şu adımları izler:
- Gerekli kütüphaneleri içe aktarır. Bu kütüphaneler, socket, ssl, requests, numpy, pandas, sklearn ve array'dir. Bu kütüphaneler, ağ bağlantısı, veri işleme, makine öğrenimi ve diziler için kullanılır.
- SSL zaafiyeti olan ve olmayan sunucuların listelerini oluşturur. Bu listeler, kodun eğitim ve test verisi olarak kullanacağı sunucu adlarını içerir.
- Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etmek için bir fonksiyon tanımlar. Bu fonksiyon, sunucuya bağlanır, sunucunun SSL sertifikasını alır ve döndürür.
- Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol eder ve bir veri çerçevesine dönüştürür. Veri çerçevesi, sunucuların SSL sertifikalarının özelliklerini ve SSL zaafiyeti olup olmadığını gösteren bir etiketi içerir.
- Veri çerçevesini öznitelik ve hedef olarak ayırır. Öznitelikler, SSL sertifikalarının özellikleridir. Hedef, SSL zaafiyeti olup olmadığıdır.
- Veri çerçevesini eğitim ve test olarak böler. Eğitim verisi, modeli eğitmek için kullanılır. Test verisi, modeli test etmek için kullanılır.
- Yapay zeka modeli olarak rastgele orman sınıflandırıcısı kullanır. Rastgele orman sınıflandırıcısı, birden çok karar ağacı kullanarak verileri sınıflandıran bir makine öğrenimi algoritmasıdır.
- Modeli eğitir ve test eder. Model, eğitim verisini kullanarak SSL sertifikalarının özelliklerinden SSL zaafiyeti olup olmadığını öğrenir. Model, test verisini kullanarak SSL zaafiyeti tespit etmeye çalışır.
- Modelin doğruluk puanını hesaplar. Doğruluk puanı, modelin test verisindeki SSL zaafiyeti etiketlerini ne kadar doğru tahmin ettiğini gösterir.# SSL zaafiyeti tespiti için yapay zekalı Python kodu
# Gerekli kütüphaneleri içe aktarma
import socket
import ssl
import requests
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
# SSL zafiyeti olan sunucuların listesi
ssl_vulnerable_servers = ["www.yahoo.com", "www.alibaba.com", "www.weibo.com"]
# SSL zaafiyeti olmayan sunucuların listesi
ssl_secure_servers = ["www.google.com", "www.facebook.com", "www.twitter.com"]
# Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etme fonksiyonu
def check_ssl_certificate(server):
# Sunucuya bağlanma
sock = socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_STREAM)
sock.settimeout(10)
wrappedSocket = ssl.wrap_socket(sock)
try:
wrappedSocket.connect((server, 443))
except:
print(f"Sunucuyla bağlantı kurulamadı: {server}")
return None
# Sunucunun SSL sertifikasını alma
cert = wrappedSocket.getpeercert()
# Sunucunun SSL sertifikasını döndürme
return cert
# Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etme
ssl_certificates = []
ssl_labels = []
for server in ssl_vulnerable_servers + ssl_secure_servers:
cert = check_ssl_certificate(server)
if cert is not None:
ssl_certificates.append(cert)
if server in ssl_vulnerable_servers:
ssl_labels.append(1) # SSL zaafiyeti olan sunucular 1 olarak etiketlenir
else:
ssl_labels.append(0) # SSL zaafiyeti olmayan sunucular 0 olarak etiketlenir
# SSL sertifikalarını veri çerçevesine dönüştürme
ssl_df = pd.DataFrame(ssl_certificates)
ssl_df["label"] = ssl_labels
# SSL sertifikalarını öznitelik ve hedef olarak ayırma
X = ssl_df.drop("label", axis=1)
y = ssl_df["label"]
# SSL sertifikalarını eğitim ve test olarak bölme
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# Yapay zeka modeli olarak rastgele orman sınıflandırıcısı kullanma
rf = RandomForestClassifier(n_estimators=100, max_depth=10, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train) # Modeli eğitme
y_pred = rf.predict(X_test) # Modeli test etme
# Modelin doğruluk puanını hesaplama
acc = accuracy_score(y_test, y_pred)
print(f"Modelin doğruluk puanı: {acc}")
#Yazan Rıdvan Kaya
Bu kod, SSL zaafiyeti tespiti için yapay zekalı bir Python kodudur. SSL zaafiyeti, şifreli ağ trafiğinin dinlenmesine ve verilerin ele geçirilmesine neden olan bir güvenlik açığıdır. Bu kod, şu adımları izler:
- Gerekli kütüphaneleri içe aktarır. Bu kütüphaneler, socket, ssl, requests, numpy, pandas, sklearn ve array'dir. Bu kütüphaneler, ağ bağlantısı, veri işleme, makine öğrenimi ve diziler için kullanılır.
- SSL zaafiyeti olan ve olmayan sunucuların listelerini oluşturur. Bu listeler, kodun eğitim ve test verisi olarak kullanacağı sunucu adlarını içerir.
- Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol etmek için bir fonksiyon tanımlar. Bu fonksiyon, sunucuya bağlanır, sunucunun SSL sertifikasını alır ve döndürür.
- Sunucuların SSL sertifikalarını kontrol eder ve bir veri çerçevesine dönüştürür. Veri çerçevesi, sunucuların SSL sertifikalarının özelliklerini ve SSL zaafiyeti olup olmadığını gösteren bir etiketi içerir.
- Veri çerçevesini öznitelik ve hedef olarak ayırır. Öznitelikler, SSL sertifikalarının özellikleridir. Hedef, SSL zaafiyeti olup olmadığıdır.
- Veri çerçevesini eğitim ve test olarak böler. Eğitim verisi, modeli eğitmek için kullanılır. Test verisi, modeli test etmek için kullanılır.
- Yapay zeka modeli olarak rastgele orman sınıflandırıcısı kullanır. Rastgele orman sınıflandırıcısı, birden çok karar ağacı kullanarak verileri sınıflandıran bir makine öğrenimi algoritmasıdır.
- Modeli eğitir ve test eder. Model, eğitim verisini kullanarak SSL sertifikalarının özelliklerinden SSL zaafiyeti olup olmadığını öğrenir. Model, test verisini kullanarak SSL zaafiyeti tespit etmeye çalışır.
- Modelin doğruluk puanını hesaplar. Doğruluk puanı, modelin test verisindeki SSL zaafiyeti etiketlerini ne kadar doğru tahmin ettiğini gösterir.