Geri Dön

Improvement of a robust image encryption algorithm for security ofdigital images

Sayısal görüntülerin güvenliği için gürbüz bir görüntü şifrelemealgoritmasının geliştirilmesi

  1. Tez No: 688934
  2. Yazar: AINA'U SHEHU MUHAMMAD
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FATİH ÖZKAYNAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 46

Özet

Modern dijital toplumun genel sorunlarından biri de kuşkusuz bilgi güvenliği konusudur. Dijital kanallar üzerinden aktarılan, işlenen ve saklanan bilgilerin güvenliğini sağlamak kritik önem taşır. Bu bilgiler arasında sayısal kanallarda kullanım sıklığı açısından sayısal görüntüler dikkat çekmektedir. Bu tez çalışmasında, sayısal görüntülerin güvenlik problemlerini gidermek için yeni bir görüntü şifreleme algoritması önerilmiştir. Önerilen algoritmayı literatürdeki binlerce görüntü şifreleme algoritmasından ayıran özellik, kanıtlanabilir güvenlik tasarımı ilkesi çerçevesinde tasarlanmış olmasıdır. Kanıtlanabilir güvenlik tasarımı yaklaşımı, önerilen algoritmanın matematiksel ispat teknikleri ile teorik olarak güvenli olmasını sağlamıştır. Önerilen mimari güvenlik endişelerini ele almanın yanı sıra, anahtar üreteci olarak kullanılan hibrit rasgele sayı üreteci başka bir özgün yönü oluşturmaktadır. Kaotik sistemler, fiziksel klonlanamayan fonksiyonlar ve optimizasyon algoritmaları kullanılarak tasarlanan bu üreteç, çalışmanın yenilikçi yönü olarak öne çıkmaktadır. Önerilen rastgele sayı üretecinin istatistiksel rastgelelik özellikleri, NIST SP 800-22 İstatistiksel Test Paketi kullanılarak test edilmiştir. Test paketindeki 15 test için başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Ayrıca bu çıktıların başarısı yeni bir görüntü şifreleme algoritması üzerinde test edilmiştir. Önerilen algoritmanın güvenliği, çeşitli deneysel analizler ve 12 adımlı kanıtlanabilir bir güvenlik analizi yol haritası kullanılarak farklı açılardan test edilmiştir. Başarılı analiz sonuçları ve performans ölçümleri, önerilen kriptografik bileşenlerin birçok bilgi güvenliği uygulamasında ve gelecekteki birçok tasarımda kullanılabileceğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

One of the general problems in modern digital society is undoubtedly the information security topic. It is critical to ensure the security of information transferred, processed, and stored throughout digital channels. Among this information, digital images draw attention in terms of frequency of use in digital channels. In this thesis study, a new image encryption algorithm is proposed to address the security problems of digital images. The aspect that differentiates the proposed algorithm from thousands of image encryption algorithms in the literature is that it is designed within the framework of the provable security design principle. The provable security design approach has ensured that the proposed algorithm is theoretically secure with mathematical proof techniques. In addition to addressing the proposed architecture security concerns, the hybrid random number generator used as the key generator constitutes another unique aspect. This generator, which was designed using chaotic systems, physical unclonable functions, and optimization algorithms, stands out as the innovative aspect of the thesis study. The statistical randomness properties of the proposed random number generator were tested using the NIST SP 800-22 Statistical Test Suite. Successful results were obtained for 15 tests in the test package. In addition, the success of these outputs was tested on a new image encryption algorithm. The security of the proposed algorithm was tested from different angles using various experimental analyzes and a 12-step provable security analysis roadmap. Successful analysis results and performance measurements indicate that the proposed cryptographic components can be used in many information security applications and many future designs.

Benzer Tezler

  1. An effective image steganography scheme based on least significant bits and cover image transportation

    En önemli parçalara ve kapak görüntüsü taşımaya dayalı etkili bir görüntü steganografisi şeması

    ABBAS LUAIBI OBAID ALRWEGAOI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    Assist. Prof. Dr. SEFER KURNAZ

  2. Reducing processor-memory performance gap and improving network-on-chip throughput

    İşlemci-bellek performans farkını azaltmak ve yonga-üstü-ağ verimini artırmak

    MUSTAFA NAVEED UL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖZCAN ÖZTÜRK

  3. Hyperspectral image classification with active learning and Bayesian convolutional neural networks

    Aktif öğrenme ve Bayes evrişimsel sinir ağları ile hiperspektral görüntü sınıflandırma

    MAHMOOD SIDDEEQ QADIR QADIR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN BİLGİN

  4. Yüksek çözünürlüklü görüntülerde derin öğrenme tabanlı nesne tespiti için yeni bir önişleme yöntemi geliştirilmesi

    Development of a new preprocessing method for deep learning based object detection in high resolution images

    MUHAMMED TELÇEKEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. DEVRİM AKGÜN

    PROF. DR. SEZGİN KAÇAR

  5. Ön plan bölütlenmesinde denetimli çok ölçekli konvolüsyonel sinir ağları yaklaşımının kullanımı

    Utilization of supervised multi-scale convolutional neural networks approach for foreground segmentation

    LONG ANG LIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HACER YALIM KELEŞ