Geri Dön

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

PDF İndir

  1. Tez No: 431982
  2. Yazar: ZEKİ ÖZEN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN, PROF. DR. SUSHIL K. SHARMA
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 228

Özet

Bu tezde davranışsal biyometrik kimlik doğrulama yöntemlerinden tuş vuruş dinamikleri yapay sinir ağı (YSA) algoritmaları ile kullanılarak kimlik doğrulamada güvenliği artırmak amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında tuş vuruş verisinin toplanabilmesi için Tuş Vuruşları Toplama Yazılımı (TVTY) geliştirilmiştir. Yüz bir kişiden özgün tuş vuruş verisi toplanmıştır. Veri setine Çok katmanlı ileri beslemeli YSA Geri Yayılım algoritması, Radyal Tabanlı Fonksiyon YSA, Öğrenmeli Vektör Nicemleme YSA (LVQ1, LVQ2, LVQ3 ve Optimize LVQ1 algoritmaları), Kendini Örgütleyen Haritalar YSA (SOM, BDK ve XYF algoritmaları), Olasılıksal YSA, Uyarlanabilir Rezonans Teorisi YSA ailesinden ART2 algoritması ve Öz-İlişkili YSA algoritmaları uygulanarak farklı modeller oluşturulmuştur. Model performans değerlendirme yöntemi olarak 5-kat çapraz geçerleme tekniği kullanılmıştır. Veri analizleri R programlama dili ile RStudio editörü kullanarak yapılmıştır. YSA sınıflandırıcıları ile veri setindeki her bir örneğin güvenilir kullanıcı veya saldırgan kişilerden hangisi tarafından yazılmış olabileceği tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma kapsamında en başarılı FAR değerini %0 ile Öz- İlişkili YSA, en başarılı FRR değerini %3,94 değeri ile Olasılıksal YSA, en başarılı doğruluk değerini %94,69 ile yine Öz-İlişkili YSA vermiştir. Bu çalışma İstanbul Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Yürütücü Sekreterliğinin 49695 numaralı projesi ile desteklenmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, it is aimed to improve authentication security using Artificial Neural Networks (ANN) with keystroke dynamics which is one of behavioral biometric authentication methods. Keystroke Collection Tool (KCT) is developed to gather keystroke data within the scope of the study. Original data is obtained from one hundred one people. Different models are created using Backpropagation algo, Radial Basis Function ANN, Learning Vector Quantization ANN (LVQ1, LVQ2, LVQ3 and Optimized LVQ1 algorithms), Self-Organizing Maps ANN (SOM, BDK and XYF algorithms), Probablistic ANN, Adaptive Resonance Theory ANN (ART2 algorithm) and Auto-associative ANN. 5-fold cross validation is used as model performance evaluation technique. Data analysis is performed by R programming language using RStudio. It is tried to predict class labels of each attempt in data set as genuine users and impostors. In this study, the best FAR value is 0% which obtained by Auto-associative NN, the best FRR value is 3,94% given by PNN and the best accuracy value is given by Auto- Associative NN with 94,69%. This work was supported by Scientific Research Project Coordination Unit of Istanbul University. Project number: 49695.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    822856

    Modeling and evaluation of continuous authentication with keystroke dynamics

    Tuş vuruş dinamikleriyle sürekli doğrulamanın modellenmesi ve değerlendirilmesi

    MUSTAFA BIYIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN SARITAŞ

  2. Tez No

    863920

    Klavye vuruş zamanlama verileri üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları

    Machine learning applications on keyboard timing data.

    MUJAHED MOHDFATHI MOHAMMAD ALİSSA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM BAKIR

  3. Tez No

    291681

    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

    İngilizce

    2010

    HastanelerOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Tıp Bilişimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. DİDEM GÖKÇAY

  4. Tez No

    233454

    Mobil sistemler ve mobil telefon çalışma mimarisi

    Mobil systems and mobile phone working art

    HARUN ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHaliç Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT BEKEN

  5. Tez No

    355750

    A biometric authentication technique using spread spectrum audio watermarking

    Gerçek zamanlı geniş spektrumlu dijital ses damgalama kullanarak biyometrik kimlik doğrulama

    YEKTA SAİD CAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATİH ALAGÖZ

Geri Dön