Adli bilişimde kaynak doğrulama ve tanılamada ileri metodlar
Advanced methods for source authentication and attribution in digital forensics
- Tez No: 679192
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET EMİR DİRİK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Computer Engineering and Computer Science and Control, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Bursa Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
İçerisinde bulunduğumuz çağ bilgi çağıdır. Bilgiye erişim oldukça ucuzlamış, birkaç yıl öncesinde tahmin bile edilemeyen yüksek kapasitede ve özellikteki bilgi işleme cihazları erişilir olmuştur. Akıllı telefonlar, çevrim-içi platformlar, bilgisayarlar ve genişband internet sayesinde bilginin mecrası internet haline gelmiş, bu mecra üzerinden sayısal içerik üretimi ve paylaşımı büyük bir ivme kazanmıştır. Bu gelişmeler, beraberinde bir takım olumsuzluklar doğurmuştur. Bilginin korunması çok zorlaşmış, büyük bir çaba ve emek harcasansa dahi bireylerin bizzat kullandıkları platformlar tarafından bilgilerinin ticarete konu edildiği ya da bu platformlarda tutulan kullanıcı bilgisinin kolaylıkla çalınabildiği görülmüş, yasadışı faaliyetlere ilişkin suçlayıcı bilgileri saklamak ve adli denetimden kaçınmak için yeni araçlar ortaya çıkmıştır. Sayısal görüntülerin kaynaklarının, adli bilişim literatüründe“Photo-Response Non-Uniformity”(PRNU) izi adı verilen ve kamera sensörlerinin ışığa karşı ürettiği birörnek olmayan cevap işaretinden dolayı oluşan iz üzerinden doğrulanması ve tanımlanmasına ilişkin geliştirdiğimiz ve bireyin mahremiyetinin korunmasına ve suçlayıcı bilgileri gizlemekte kullanılabilen yöntemlerin aşılmasına yönelik yüksek başarımlı üç yöntem bu tez çalışması kapsamında literatüre kazandırılmıştır. Yöntemlerden ilki, mahremiyetin korunmasına yöneliktir. Kullanıcıların çektikleri fotoğraflar üzerinden takip edilebilmeleri PRNU-izi ile mümkün hale gelmiştir. PRNU, görüntüye çarpımsal olarak etki ettiğinden, bu izin bilinen şekillerde kaldırılması mümkün değildir. Önerilen yöntemle bu izin kaldırılması mümkün olabilmektedir. Yöntemlerden ikincisi, PRNU ile kaynak kamera takibini engelleyebildiği gösterilmiş olan ``Yama-Eşleştirme'' algoritmasıyla işlenmiş görüntülerde kaynak kamera tanımanın nasıl yapılabileceğini göstermektedir. Yöntemlerden üçüncüsü, görüntü dönüşümlerinin, yine PRNU bilgisi kullanılarak nasıl terslenebileceğini ve bu görüntülerde kaynak kamera tanımanın nasıl uygulanabileceğini göstermektedir. Çalışmamızın, araştırmacılara daha iyi adli bilişim araçları geliştirmekte yol gösterici olacağını ve çağın olumsuzluklarını azaltmak için kullanılacağını ümit etmekteyiz.
Özet (Çeviri)
We live in the information age. Equipped with capable and feature-rich information processing devices that were impossible to imagine just a few years ago, people can now have affordable, fast, and almost constant access to information. Smartphones, online platforms, computers, and broadband internet access have made the internet the de-facto source for all kinds of information, tandem with the people's never-ending ambition for content creation and sharing. These developments brought adverse outcomes as well. Protecting the privacy of data has become an almost impossible feat.“Trusted”online platforms were revealed to be monetizing or found lacking in taking good care of user information, often-times siphoned by malicious parties. On a similar note, opposing parties have had more opportunities as new methods to avoid scrutiny become available for incriminating information. This PhD thesis presents advanced digital forensics methods for source identification and attribution of digital cameras based on“Photo-Response Non-Uniformity”(PRNU) noise. This type of noise is caused by a non-uniform response of the sensor to the incident light. The proposed methods relate to privacy protection as well to the re-attribution of cloaked incriminating information. The first method relates to the protection of privacy. Anonymously published photographs can be clustered and traced back to camera owners with the use of PRNU based source camera identification techniques. Since PRNU is multiplicative, its removal was deemed not possible with known techniques. The proposed method makes the removal possible and provides a way to prevent such harm. The second method relates to the re-identification of images processed with an algorithm called Patch-Match, which was shown to impede PRNU based techniques. The third refers to image transformations. We have presented a method that can compute the reverse transform parameters of such applications using the PRNU noise. Therefore, we can regain the ability to identify the source camera of transformed images. We believe the proposed methods taught in this study will help relieve the negative aspects of this age and serve as a guide for the researchers of the field to develop better digital forensics tools.
Benzer Tezler
- Design and development of a secure and accessible web authentication alternative to FIDO2
FIDO2'ye alternatıf güvenli ve erişilebilir bir web kimlik doğrulama tasarımı ve gelıştirilmesi
AHMET DROBİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. KEMAL BIÇAKCI
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Efficient deep learning approaches for signal and image analysis applications
Sinyal ve görüntü analizi uygulamaları için verimli derin öğrenme yaklaşımları
ONUR CAN KOYUN
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Sistem günlüklerinin anomali tespiti için makine öğrenimi tekniklerinin kullanılarak analiz edilmesi
Analysis of system logs using machine learning techniques for anomaly detection
SADETTİN DEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar ÜniversitesiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERHAT ÖZEKES
- İnsansız hava aracıyla sağlanan fotoğraflar, CBS ve PVSYSTkullanımı ile bina çatısına kurulacak güneş paneli için uygunluk analizi
Suitability analysis for installing solar panels on building roofs using uav-sourced photos, GIS, and PVSYST
CAHİDE USAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Yönetim Bilişim Sistemleriİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HAYRİ HAKAN DENLİ