İnsan hareketleri tabanlı gerçek rasgele sayı üretimi
True random number generation based on human movements
- Tez No: 546526
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. SEDA ARSLAN TUNCER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Rasgele sayıların kullanımı eski dönemlere dayanmakta ve günümüzde de bilgisayar bilimleri vb. alanlarda kullanılmaya devam etmektedir. Rasgele sayıların üretimi aşamasında rasgele sayı üreteçleri sözde, gerçek ve hibrit rasgele sayı üreteçleri olarak 3 grupta incelenmektedir. Gerçek rasgele sayı üreteci (GRSÜ) ile rasgele sayı üretmek için deterministik olmayan bir gürültü kaynağından yararlanılır. Rasgelelik derecesinin daha yüksek olması nedeniyle GRSÜ, SRSÜ sayı üreticisinden daha güvenli sayı üretirler. Bu tezde, insan hareketleri ile rasgele sayı üreten bir GRSÜ çalışması yapılmıştır. Çalışmada GRSÜ, hemen hemen tüm insanların kullandığı mobil telefonlardaki ivme ve GPS sensörlerini kullanmaktadır. İlk olarak, mobil telefonu taşıyan kişinin 3-D ortamdaki hareketleri sonucunda ivme ve konum değişimleri Android tabanlı bir mobil cihazdan örneklenerek elde edilmiştir. Daha sonra, elde edilen bu veriler, normalizasyon işlemi uygulanarak ham sayı dizilerine dönüştürülmüştür. Son olarak, sayı dizilerinin istatistiksel özelliklerini iyileştirmek için XOR son işlemi uygulanmış ve rasgele sayı üretimi gerçekleştirilmiştir. Kişi yürürken, koşarken ve stabil konumda iken sensörlerden elde edilen toplamda 15 veri seti oluşturulmuştur. Sayıların istatistiksel özellikleri NIST Test Suite, Skala Index ve Otokorelasyon ile incelenmiştir. Çalışılan GRSÜ, cep telefonu platformu için uygun, evrensel ve düşük maliyetli olup, kişiye özgü rasgele sayı üretimini mümkün kılmaktadır.
Özet (Çeviri)
The usage of random numbers dates back to old times and today it continues to be used in the areas such as computer science. Within the process of random number generation, random number generators are studied in three categories such as pseudo-random number generator (PRNG), true-random number generator (TRNG) and hybrid-random number generator (HRNG). Nondeterministic noise source is used in order to generate random number with true-random number generator (TRNG). Because it has higher degree of randomness, TRNG generates more secure numbers than PRNG. In this thesis, TRNG, which generates random numbers by behavior of human, is studied.In the study, TRNG uses accelerometer and GPS sensor in cell phones used by almost all people. First, as a result of movements of a person carrying the mobile phone in the 3-D environment, the acceleration and position changes are obtained by sampling from an android based mobile device. Then, these obtained data are converted into raw number sequences by normalization process. Finally, to improve the statistical properties of the number sequences, XOR post processing is conducted and random numbers are generated. A total of 15 data sets are generated from the sensors while a person is walking, running or waiting stably. The statistical properties of the numbers are examined by means of NIST Test Suite, Scale Index and Autocorrelation. The studied TRNG is suitable for mobile phone platform, universal and low cost, and it makes possible to produce random personal numbers.
Benzer Tezler
- Statistical feature learning and signal generation for time-series sensor signals
Zaman serisi sensör işaretleri için öznitelik öğrenimi ve işaret üretimi
ERKAN KARAKUŞ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Gesture imitation learning in human-robot interaction
Taklit yolu ile hareket öğrenme ınsan robot etkileşimi
ITAUMA ISONG ITAUMA
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HATİCE KÖSE-BAĞCİ
- Derin öğrenme ile cerrahi video anlama
Surgical video understanding with deep learning
ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE ABDISHAKOUR ABDILLAHI AWALE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU SARIKAYA
- Real-time human hand pose estimation and tracking using depth sensors
Derinlik algılayıcıları ile gerçek zamanlı insan el pozu kestirimi ve izlemesi
MUSTAFA FURKAN KIRAÇ
Doktora
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LALE AKARUN
- Addressing parametric uncertainties in autonomous cargo ship heading control
Otonom kargo gemisi yön kontrolündeki parametrik belirsizliklerin ele alınması
AHMAD IRHAM JAMBAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mekatronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. İSMAİL BAYEZİT