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
- Tez No: 1009391
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÇELİKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Bilim ve Teknoloji, Management Information Systems, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Tuş Vuruşu Doğrulama, Davranışsal Biyometri, Makine Öğrenimi, Derin Öğrenme Kullanıcı Doğrulama Sistemleri, Keystroke Authentication, Behavioral Biometrics, Machine Learning, Deep Learning
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Işık Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Siber Güvenlik Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tuş vuruşu (keystroke) ile kimlik doğrulama, bireylerin klavye kullanımındaki yazım ritimlerini ve zamanlama desenlerini analiz ederek kimlik doğruluğunu sağlayan sofistike bir davranışsal biyometrik yöntemdir. Bu yöntemin dikkat çekici avantajları arasında, kullanıcıdan ek bir işlem gerektirmemesi, herhangi bir ek donanım ihtiyacı doğurmaması ve maliyet etkinliği bulunmaktadır. Gelişmiş bilişim altyapılarında ve güvenlik hassasiyeti yüksek uygulamalarda, kullanıcıyı tanımak için sürekli izleme ve ikinci faktör doğrulama gerekliliği artarken, tuş vuruşu temelli yöntemler bu gereksinimlere düşük maliyetli ve sezgisel bir çözüm sunmaktadır. Bu çalışma, tuş vuruşu dinamik kimlik doğrulama yöntemleri ile ilgili literatürü sistematik olarak incelemektedir. İlk olarak, farklı setler ve özellikleri gözden geçirilmekte, ardından makine öğrenimi (ML), derin öğrenme (DL) ve hibrit modeller performans, güvenlik ve kullanılabilirlik açısından karşılaştırılmak- tadır. Ayrıca, mevcut metodolojiler OWASP Kimlik Doğrulama Hile Sayfası aracılığıyla sunulan kılavuz bağlamında ele alınarak, güvenlik açıkları ve olası saldırılar analiz edilmektedir. Hibrit modellerin, daha yüksek doğruluk ve üstün dayanıklılık açısından otonom ML veya DL yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiği ortaya çıkmaktadır. Gelecekteki yönelimler açısından, federatif öğrenme (FL), açıklanabilir yapay zekâ (XAI) ve multimodal biyometrik füzyon, gizlilik, açıklana bilirlik ve platformlar arasında genelleştirile bilirlik açısından daha sağlam çözümler üretme konusunda umut vaat etmektedir. Değerlendirme kapsamında, söz konusu modellerin masaüstü sistemlerde, web tabanlı platformlarda ve mobil cihazlarda sergilediği performanslar karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Elde edilen veriler, bazı modellerin yüksek doğruluk oranlarına ulaştığını ancak kullanıcı deneyiminde sürtünme (friction) oluşturduğunu; diğer modellerin ise kullanıcı dostu yapısına karşın daha düşük güvenlik sunduğunu ortaya koymaktadır. Bu bağlamda, sistem seçiminde güvenlik, doğruluk ve kullanıcı konforu arasında bir denge kurulması gerektiği sonucuna varılmıştır. Bu bağlamda önerdiğimiz hibrit doğrulama çerçevesi, derin sinir ağlarının sınıflandırma yeteneklerini anomali tespit teknikleriyle birleştirmekte ve bağlamsal farkındalığa sahip özellik çıkarımı ile uyarlanabilir eşikleme mekanizmaları kullanmaktadır. Böylelikle, modelimiz hem yeni kullanıcı davranışlarına uyum sağlayabilmekte hem de sahtecilik girişimlerine karşı yüksek hassasiyetle yanıt verebilmektedir. Ayrıca, önerilen çerçevenin farklı kullanım bağlamlarında örneğin sürekli oturum denetimi veya ikinci faktör doğrulama senaryolarında uygulanabilirliği değerlendirildiğinde, sistemin ölçeklenebilirliği ve uygulama kolaylığı da ön plana çıkmaktadır. Sonuç olarak, elde edilen bulgular, tuş vuruşu doğrulama sistemlerinin, özellikle diğer biyometrik yöntemlerle bütünleştiğinde veya bağlamsal verilerle desteklendiğinde, yüksek güvenlik gerektiren uygulamalarda etkin, uyarlanabilir ve kullanıcı dostu bir çözüm sunduğunu göstermektedir. Çalışma sadece literatürde bulunan yöntemlerin kapsamlı bir karşılaştırmasını yapmakla kalmayıp, aynı zamanda gelecekteki çalışmalarda metodolojik seçimler için bir kılavuz da çizmektedir.
Özet (Çeviri)
Keystroke authentication is a sophisticated behavior biometric method that verifies users in accordance with individuals 'typing timing and rhythm patterns while interactingwiththe keyboard. The majör advantages of this technology include that there are no additional user actions needed, no specialized hardware demands,and it is inexpensive. With increasing demand for second-factor authentication and ongoing user monitoring in sophisticated computing systems and high-security solutions,keystroke based systems are introduced as a natural and inexpensive option to fulfill these requirements.This study performs a systematic survey of the literature on keystroke dynamic authentication methods. First, different sets and their features are reviewed, then machine learning (ML), deep learning (DL), and hybrid models are compared relative to their performance, security, and usability. Further, the present methodologies are placed in the context of the guidance offered through the OWASP Authentication Cheat Sheet, presenting an analysis of vulnerabilities and possible attacks. It turns out that the hybrid models outperform autonomous ML or DL methods in returning improved accuracy and superior resilience. As far as future directions are concerned, federated learning (FL), explainable artificial intelligence (XAI), and multimodal biometrics fusion are promising to produce more robust solutions relative to privacy, explainability, and generalizability across platforms. To this end, we propose a hybrid authentication framework that fuses the classification capabilities of deep neural networks with anomaly detection methods, through context-aware feature extraction and adaptive thresholding mechanisms. Our system can learn and adjust to changing user habits and react with high sensitivity to spoofing behavior. In addition, when evaluated over a range of application scenarios—from continuous session verification to second-factor authentication this framework demonstrates high scalability and feasibility in practice. As a conclusion, the results show that keystroke authentication systems, and particularly when combined with other biometric techniques or augmented with contextual information, provide a secure, versatile, and user-acceptable solution for security-sensitive applications. These study not only attempts a comprehensive comparison of methods available in literature but also draws a guideline for methodological selections in future studies.
Benzer Tezler
- Tuş vuruşu dinamiğine dayalı anomali tespiti yöntemleri üzerine bir çalışma
A study on anomaly detection methods based on keystroke dynamics
FARUK ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZÜLEYHA AKUSTA DAĞDEVİREN
- Kimlik doğrulaması için tuş vuruş dinamiklerine dayalı bir güvenlik sisteminin yapay sinir ağları ile geliştirilmesi
Developing a security system for authentication based on keystroke dynamics using artificial neural networks
ZEKİ ÖZEN
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiEnformatik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN
PROF. DR. SUSHIL K. SHARMA
- 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
- Converting noraml USB to bad USB
Noraml USB'yi kötü USB'ye dönüştürme
MOHAMMAD SAMEER ABUSARA
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜRKER TEKİN ERGÜZEL
- Distinguishing of Error Awareness from Error Correction
Hata Farkındalığının Hata Düzeltmeden Ayırt Edilmesi
SÜLEYMAN ERDOĞAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
PsikolojiDogu Akdenız Unıversıtesı-Eastern Medıterranean UnıversıtyPsikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHU GÖKÇE
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇIĞIR KALFAOĞLU
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU KAYA KIZILÖZ