Augmenting authentication with behavioral biometrics in a mobile banking application
Mobil bankacılık uygulamasında davranışsal biyometri ile artırılmış kimlik doğrulama
- Tez No: 610592
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Sürekli kimlik doğrulama, davranışsal biyometri, makine öğrenmesi, örüntü tanıma, güvenlik, yetkilendirme, kaynak tüketimi, mobil bankacılık uygulaması, hesap devralma saldırısı, uygulama güvenliği, telefon sensörleri, dokunmatik ekran, sınıflandırma, tek sınıf destek vektör makineleri, Continuous authentication, behavioral biometrics, machine learning, pattern recognition, security, resource consumption, mobile banking application, account takeover attack, application security, mobile phone sensors, touchscreen, classification, one class svm
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Akıllı telefonlar hayatımızda çok önemli hale geldi. Sadece iletişim kurmak için değiller. Her biri akıllı bir kişisel asistandır. Oynuyoruz, çalışıyoruz ve nerede olursak olalım, onları kullanırken sosyalleşiyoruz. Hatta bir banka şubesine gitmek yerine onları kullanarak bankacılık işlemlerimizi yapıyoruz. Bununla birlikte, bu aşamada bazı olası güvenlik ve gizlilik sorunları akla geliyor. En büyük sorunlardan biri de akıllı telefonun üçüncü bir kişi tarafından çalınması veya ele geçirilmesidir. Bankalar müşterilerini kolaylıkla tahmin edilemeyecek bir şifre belirlemeye zorlayarak bu tür durumların çoğunu bertaraf eder. Ayrıca bankalar müşterilere ikinci bir güvenlik katmanı olarak SMS mesajları veya anlık bildirimler de gönderir. Bunların olması güzel ama yeterli değil. Bir müşterinin telefonun kilidini açtığını, ikinci güvenlik katmanını geçerek bankacılık uygulamasına girdiğini ve ardından bir hırsızın telefonu çaldığını varsayalım. Hırsız bu noktada sadece telefonu değil aynı zamanda banka hesaplarındaki parayı da elde etmektedir. Bu eylem literatürde Hesap Devralma Saldırısı olarak bilinmektedir. Bu tez, akıllı telefonların çalınması, izinsiz ele geçirilmesi ve yetkisiz kişiler tarafından işlem yapılması ile ortaya çıkabilecek olası risklere karşı, dokunma ve cihazın mikro hareketlerini izleyerek eğitilen bir davranış modeli ile hesap devralmayı engelleyen sürekli kimlik doğrulaması yapılan yeni bir güvenlik katmanı çözümü sunmaktadır. Bu çözüm bir mobil bankacılık uygulaması içerisinde uygulanmış ve tüm veriler bu uygulama ile toplanmıştır. Toplanan veriler bir makine öğrenme algoritması kullanılarak modellenmiştir. Doğrulama performansı ve kaynak tüketimi açısından değerlendirilen test sonuçları ve tüm uygulama süreçlerinin detayları da belirtilmiştir.
Özet (Çeviri)
Smartphones have become very important and essential tools for our daily lives. We can make our banking transactions by using them instead of going to a bank branch. However, some possible security and privacy issues come in mind at this point. One of the greatest issues would be the theft or seizure of the smartphone by a third person. Banks take care of most of the cases by forcing the customer set a password which is not easily guessable. Also the banks send SMS messages or instant notifications to customers as a second layer of security. These are good to have but may not be sufficient. Assume a customer unlocks the phone, crosses the second security layer into the banking application and then a thief steals the phone. The thief not only has the phone but also has the money that in the bank accounts at this point. This action is known as Account Takeover Attack in the literature. This thesis highlights the potential risks that occur when smartphones are stolen or seized, and provides a solution to account takeovers by using continuous authentication concepts, like continuous user identification via touch and micro movements, and the mechanisms of behavioral biometrics. The solution is implemented inside a mobile banking application and the data is collected with this application. The collected data is modeled utilizing a machine learning algorithm. The details of the augmentation process and the test results in terms of authentication performance and resource consumption are also provided.
Benzer Tezler
- User behavior and authentication analysis on smart devices
Akıllı cihazlarda kullanıcı davranışı ve kimlik doğrulama analizi
ERHAN DAVARCI
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Augmentıng wıreless communıcatıon performance through sıgnal space dıversıty and reconfıgurable ıntellıgent surfaces
İşarey uzayı çeşitliliği ve yeniden yapılandırılabilir akıllı yüzeyler aracılığıyla kablosuz haberleşme başarımının arttırılması
İREM YÜCE
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SERDAR ÖZYURT
- Augmenting bus factor analysis with visualization
Otobüs faktörü analizinin görselleştirme ile güçlendirilmesi
MUHAMMAD UMAIR AHMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ERAY TÜZÜN
- Veri güdümlü inovasyon istihbaratı ile teknoloji yol haritalarını zenginleştirme: İnsansız hava aracı teknolojileri vakası
Augmenting technology roadmaps through datadriven innovation intelligence: A case of unmanned aerial vehicle technologies
UMID BABAYEV
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBursa Teknik ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KORAY ALTUN
- Augmenting occupant thermal experience with cyber-physical-social systems: A case study on adaptive vents
Başlık çevirisi yok
CEM KESKİN
Doktora
İngilizce
2020
Makine MühendisliğiÖzyeğin ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA PINAR MENGÜÇ