Geri Dön

Siber güvenlikte klavye davranış analizi

Keyboard behavior analysis in cyber security

  1. Tez No: 724202
  2. Yazar: NURGÜL AKŞİT
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM, DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
  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: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Bu çalışmada, Kullanıcıların klavye kullanım alışkanlıklarına ve bu alışkanlıkların bilgi güvenliğine katkılarına odaklanıyoruz. Her biri birbirinden farklı alışkanlıklara sahip kullanıcıların verilerini geliştirdiğimiz Klavye Davranış Analizi (KDA) programı ile alıyor, belirlenmiş örneklemleri makine öğrenmesi ile yapay zekada kullanılması için analizler yapıyor ve sonuçlarını paylaşıyoruz. Geliştirme kodları ile paylaşımını yaptığımız çalışmamızın; kullanıcıların bilgisayarını ele geçiren kötü niyetli saldırganlar tarafından kullanıldığında sistemi korumak adına aksiyonlar aldıran ve alarmlar üreten bir yapıya dönüşmesi veya kimlik doğrulama sistemi olarak kullanılabileceği yönünde fikriler sunuyor, bu konuda çalışmalar yapmak istenlere temel oluşturuyoruz. Geliştirilen KDA isimli programımızın yüklendiği on kullanıcıdan alınan gerçek verileri analiz ederken sonuçların siber güvenlikte çoklu doğrulama sistemlerinde kullanılabilecek ve dinamik doğrulama yöntemi ile klavye kullanım alışkanlığının kullanıcıya ait olup olmadığını sürekli test edebilecek derin öğrenme modelinde paylaşımlar yapıyoruz. 2019 yılında Çin'de ortaya çıkan ve tüm dünyayı etkisi altına alan Covid-19 salgını ile birlikte değişen çalışma şartlarını bilgi sistemleri üzerinde daha güvenli bir ortam haline getirmek için uzaktan çalışma risklerine değiniyoruz. Çalışmanın sonuçları siber güvenlik projelerine fayda sağlayacaktır.

Özet (Çeviri)

In this study, We focus on the keyboard usage habits of users and the contribution of these habits to information security. We collect the data of users, each with different habits, with the Keyboard Behavior Analysis program we developed, analyze the determined samples for use in machine learning and artificial intelligence and share the results. Our work that we share with development codes; We offer ideas that it can turn into a structure that takes actions and generates alarms to protect the system when used by malicious attackers who take over users' computers, or that it can be used as an authentication system, and we lay the groundwork for those who want to work on this issue. While analyzing the real data received from ten users on whom our developed program called KDA was installed, we share the results in a deep learning model that can be used in multiple verification systems in cyber security and can constantly test whether the user's keyboard usage habits belong to the dynamic verification method. We are talking about the risks of working remotely in order to make the changing working conditions a safer environment on information systems with the Covid-19 epidemic that emerged in China in 2019 and affected the whole world. The results of the study will benefit cyber security projects.

Benzer Tezler

  1. Klavye vuruş zamanlama verileri üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları

    Machine learning applications on keyboard timing data.

    MUJAHED MOHDFATHI MOHAMMAD ALİSSA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM BAKIR

  2. USB tabanlı sosyal mühendislik saldırılarının kullanıcı çalışması ile analizi ve değerlendirilmesi

    Analysis and evalution of USB-based social engineering attacks using user study

    KEMAL KARAÇUHA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. KEMAL BIÇAKCI

  3. İmleç hareketlerinden kullanıcı cinsiyetinin makine öğrenmesi tabanlı tespiti

    Machine learning based gender detection from cursor movements

    EYYÜP SAYILIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ORHAN AKBULUT

  4. Siber güvenlikte sosyal mühendisliğe karşı bir model geliştirilerek test edilmesi

    Developing and testing a model against social engineering in cyber security

    BERNA TOZLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÇELEBİ ULUYOL

  5. Siber güvenlikte biyometrik sistemler ve yüz tanıma

    Biometric systems in cyber security and face recognation

    SÜLEYMAN FİLİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HASAN ŞAKİR BİLGE