Tuş vuruşu dinamiğine dayalı anomali tespiti yöntemleri üzerine bir çalışma
A study on anomaly detection methods based on keystroke dynamics
- Tez No: 1005677
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ZÜLEYHA AKUSTA DAĞDEVİREN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Siber güvenlik ekosisteminde geleneksel parola tabanlı doğrulama yöntemlerinin giderek yetersiz kalması, araştırmacıları kullanıcı davranışlarına dayalı, kopyalanması güç ve sürekli denetim sağlayan biyometrik çözümlere yöneltmiştir. Bu tez çalışması, davranışsal biyometrinin en umut verici alanlarından biri olan Tuş Vuruşu Dinamikleri disiplinini, donanım ve veri işleme katmanlarında gerçekleştirdiği yenilikçi yaklaşımlarla bir adım öteye taşımayı hedeflemektedir. Literatürdeki çalışmaların büyük çoğunluğu, standart klavyelerin donanımsal kısıtları nedeniyle yalnızca zamansal verilere odaklanırken, bu çalışmada özel olarak tasarlanan ve geliştirilen optik sensör tabanlı bir klavye donanımı kullanılmıştır. Bu yenilikçi donanım, tuş vuruşlarını yalnızca dijital (basıldı/basılmadı) bir tetikleme olarak değil, tuşa uygulanan kuvvetin 0-100 aralığında nicelleştirildiği, kullanıcıya özgü mikro-davranışları yakalayan zengin bir analog basınç verisi olarak sisteme sunmaktadır. Çalışma, zenginleştirilmiş bu hibrit veri setinin, Makine Öğrenmesi ve Derin Öğrenme mimarileri üzerindeki etkilerini derinlemesine analiz ederek, donanım destekli ve istatistiksel tabanlı yeni nesil bir kimlik doğrulama çerçevesi önermektedir.
Özet (Çeviri)
The increasing inadequacy of traditional password-based authentication methods within the cybersecurity ecosystem has compelled researchers to explore biometric solutions that are based on user behavior, difficult to replicate and capable of providing continuous monitoring. This thesis aims to advance the discipline of Keystroke Dynamics, one of the most promising fields of behavioral biometrics, through innovative approaches implemented at both the hardware and data processing layers. Although the vast majority of studies in the literature focus solely on temporal data due to the hardware limitations of standard keyboards, this study utilizes a specially designed and developed optical sensor-based keyboard. This innovative hardware presents keystrokes to the system not merely as a binary digital trigger (pressed/not pressed), but as rich analog pressure data where the applied force is quantified within a 0-100 range, effectively capturing user-specific micro-behaviors. By conducting an in-depth analysis of the effects of this enriched hybrid dataset on Machine Learning and Deep Learning architectures, the study proposes a next-generation, hardware-supported, and statistically-based authentication framework.
Benzer Tezler
- Bağlamsal doğrulama içerisinde ek özellik olarak klavye dinamiği analizi ve değerlendirilmesi
Analysis and evaluation of keystroke dynamics as a feature of contextual authentication
OĞUZHAN SALMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ AYDIN SELÇUK
- Klavye vuruş zamanlama verileri üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning applications on keyboard timing data.
MUJAHED MOHDFATHI MOHAMMAD ALİSSA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM BAKIR
- A framework for authentication of medical reports based on keystroke dynamics
Medikal raporlarda kimlik doğrulaması için tuş vuruşu dinamikleri üzerine tasarlanmış temel bir altyapı
MUSA KAZIM ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
HastanelerOrta Doğu Teknik ÜniversitesiTıp Bilişimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DİDEM GÖKÇAY
- Tuş vuruşlarına dayalı kimlik doğrulama yöntemleri: Evrimi, zorlukları ve gelecek yönelimlerinin kapsamlı bir incelemesi
Keystroke based authentication methods: A comprehensive review of evolution, challenges, and future directions
NEBİL VURAL GÜNDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim SistemleriIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÇELİKTAŞ
- Keystroke transcription from acoustic emanations using continuous wavelet transform
Sürekli dalgacık dönüşümü kullanılarak akustik yayılımlardan tuş çıkarımının yapılması
ABDULLAH ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU GÜNEL KILIÇ
DOÇ. DR. CENGİZ ACARTÜRK