Geri Dön

Hibrit resimleri kullanan omuz sörfüne karşı dirençli grafik tabanlı kimlik doğrulama

Shoulder-surfing resistant graphical password authentication using hybrid images

  1. Tez No: 510283
  2. Yazar: BAŞAK BİLGİ
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TUĞRUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Ankara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 87

Özet

Günümüzde en bilinen kimlik doğrulama metodu metin tabanlı şifreler kullanmaktır; fakat bu yöntemle hem güçlü hem de kullanımı kolay şifreler oluşturmak mümkün olamamaktadır. Hem yüksek güvenliğe sahip hem de kolay kullanılabilir bir kimlik doğrulama sistemi tasarımı bilgi güvenliği sistemleri için önemli ve güncel bir problemdir. Grafik şifreler kolay kullanımı ve güvenilir olması nedeni ile klasik metin tabanlı şifreleme yöntemlerine bir alternatif olarak ortaya çıkmıştır. Grafik şifre sistemlerinin çıkış noktası, insanların görsel verileri yazıya ve sayılara göre daha iyi hatırladığı kabuludur. Bu tez çalışmasında kapsamında; ilk aşamada kimlik doğrulama yöntemlerine dair temel kavramlara ve mevcut grafik tabanlı kimlik doğrulama metotlarına yer verilmektedir, ikinci aşamada alternatif grafik tabanlı bir kimlik doğrulama metodu önerilmektedir. Önerilen yöntem önce metin tabanlı bir kimlik doğrulama yöntemi ile kullanıcı deneyimi açısından karşılaştırılmaktadır; sonrasında yöntem omuz sörfüne dirençli olma özelliği kazanıp, tekrar kullanıcı deneyimi ölçülmektedir. Son kısımda ise önerilen grafik tabanlı kimlik doğrulama yöntemi üzerinde hangi geliştirmelerin yapılabileceğine dair önerilere yer verilmektedir.

Özet (Çeviri)

Today the most common authentication method is to use text-based passwords; but it is not possible to create strong and easy-to-use passwords using this method. Designing a both high-secure and easy-to-use authentication system is an important and up-to-date problem for information security systems. Graphical passwords have emerged as an alternative to classical text-based encryption methods thanks to the ease of use and reliability. The starting point of graphical password systems is the recognition that people remember visual data better than text and numbers. Within this thesis study; in the first stage concepts related with authentication methods and current graphics-based authentication methods are mentioned; in the second stage an alternative graphics-based authentication method is suggested. The proposed method is initially compared with and a basic text-based authentication method in terms of user experience; after that the proposed method gains the shoulder-surfing resistancy feature, and the user experience is measured again. In the last section, suggestions on what improvements could be made on the proposed graphics-based authentication method are brought up.

Benzer Tezler

  1. Graf ve karekod yöntemleriyle dönüştürülmüş log kayıtları üzerinde derin öğrenme tabanlı siber saldırı tespiti

    Deep learning-based cyber attack dedection on encoded log by graph and qr code methods

    YUSUF ALACA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YÜKSEL ÇELİK

  2. Markov random fields and a multiscale implementation of markov random fields on Bayesian image segmentation

    Başlık çevirisi yok

    UĞUR SIVAKÇI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERTUĞRUL ÇELEBİ

  3. Heart disease prediction project

    Kalp hastalıklarını önleme projesi

    RUBA AYAD YOUSIF AL-SAMMARRAIE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN KOYUNCU

  4. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK