Nesnelerin internetinde görüntü şifreleme için kaos tabanlı yeni bir yaklaşım geliştirilmesi
Development of a novel chaos-based approach for image encryption in the internet of things
- Tez No: 1006599
- Danışmanlar: DOÇ. DR. KENAN İNCE
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2026
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İnönü Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Nesnelerin İnterneti (IoT) ekosisteminde görsel verilerin hızla artması, kaynakları kısıtlı uç cihazlar için hem güvenli hem de hafif şifreleme çözümlerinin geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Yüksek güvenlik ve düşük hesaplama maliyeti arasında optimum bir denge kurmayı hedefleyen bu tez çalışması kapsamında, literatürde ilk kez tarafımdan önerilen ve tekstil örgü yapılarından esinlenen“Örgüsel Karıştırma”(ÖK) çerçevesi geliştirilmiştir. Bu özgün çerçevenin özel bir uygulaması olarak tasarlanan“Üçlü Karesel Örgü Modeli”(ÜKÖM), mekânsal fazlalığı etkin bir şekilde ortadan kaldıran deterministik ve tersine çevrilebilir bir karıştırma katmanı sunmaktadır. Geliştirilen bu yeni hibrit görüntü şifreleme mimarisi; ÖK tabanlı karıştırma yapısını, parametreleri gizli anahtar ve tek kullanımlık sayı (nonce) ile SHA-256 üzerinden dinamik olarak türetilen bir boyutlu (1B) Lojistik harita tabanlı kaotik yayılma katmanıyla bütünleştirmektedir. Ayrıca, yayılma sürecindeki karmaşıklığı en üst düzeye çıkarmak amacıyla Çift Akışlı XOR-Mod-Eklemeli (DXA) bir mekanizma kullanılmıştır. Gerçekleştirilen kapsamlı deneysel analizler, algoritmanın teorik maksimuma oldukça yakın (7.9994) bilgi entropisi değerlerine ulaştığını; diferansiyel güvenlik ölçütleri bağlamında ise %99.61 ortalama NPCR ve %33.46 ortalama UACI değerleri ile üstün bir performans sergilediğini kanıtlamaktadır. Gürültü ve veri kaybı saldırılarına karşı yüksek dayanıklılık gösteren bu yöntem, O(8MN) düzeyindeki doğrusal zaman karmaşıklığı sayesinde kaynak kısıtlı IoT ortamlarında gerçek zamanlı görüntü şifreleme uygulamaları için güvenli, hızlı ve pratik bir çözüm ortaya koymaktadır.
Özet (Çeviri)
The rapid growth of visual data within the Internet of Things (IoT) ecosystem necessitates the development of encryption solutions that are both secure and lightweight for resource-constrained edge devices. Aiming to establish an optimum balance between high security and low computational cost, this thesis study develops the“Knit Scrambling”(KS) framework, inspired by textile knitting structures, which is proposed by me for the first time in the literature. Designed as a specific implementation of this original framework, the“Triple-Check Pattern”(TCP) provides a deterministic and reversible permutation layer that effectively eliminates spatial redundancy. This newly developed hybrid image encryption architecture integrates the KS-based permutation structure with a chaotic diffusion layer based on a one-dimensional (1D) Logistic map, whose parameters are dynamically derived via SHA-256 using a secret key and a nonce. Furthermore, to maximize the complexity in the diffusion process, a Dual-Stream XOR-Mod-Additive (DXA) mechanism is employed. Comprehensive experimental analyses demonstrate that the algorithm achieves information entropy values quite close to the theoretical maximum (7.9994) and exhibits superior performance in terms of differential security criteria with average NPCR and UACI values of 99.61% and 33.46%, respectively. Exhibiting high robustness against noise and data loss attacks, this method presents a secure, fast, and practical solution for real-time image encryption applications in resource-constrained IoT environments, thanks to its linear time complexity of O(8MN).
Benzer Tezler
- Securing critical information: An image cryptography digital based on multi level cryptographic
Başlık çevirisi yok
LINA JAMAL IBRAHIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Nesnelerı̇n ı̇nternetı̇nde anomalı̇ tespı̇tı̇ ı̇çı̇n görüntü dönüşümü
Image transformation for anomaly detection in internet of things
IMRAN BAMUS
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FEYZA YILDIRIM OKAY
- The detection and recognition of faces in the internet of things for security applications
Güvenlik uygulamaları için nesnelerin internetinde yüzlerin tespiti ve tanınması
NASHWAN ADNAN OTHMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İLHAN AYDIN
- Yapay sinir ağı ve metasezgisel sınıflandırıcılarını kullanarak nesnelerin internetinde çapraz ateş ve ddos saldırılarını tespiti
Use artificial neural network and metaheuristic classifiers to detect phishing attacks on the internet of things
MUSTAFA AHMED ELBERRI
Doktora
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKastamonu ÜniversitesiMalzeme Bilimi ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÜMİT TOKEŞER
- Centralized reinforcement learning for the internet of things devices
Başlık çevirisi yok
AHMED HEFDHI HUSSEIN HUSSEIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN