Geri Dön

Development of an optimum biometric hashing for deep learning applications

Derin öğrenme uygulamaları için optimum biyometrik hashing geliştirme

  1. Tez No: 759681
  2. Yazar: ABDULRAHIM MOHAMED IBRAHIM
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ALPER ÖZPINAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 56

Özet

Korunan sistemlere dijital ve fiziksel erişimi güvence altına almaya yönelik en önemli yaklaşımlardan biri biyometrik tanımlamadır. Bu yaklaşım, güvenlik düzeyini iyileştirmek için parolalar ve çeşitli 2FA araçları gibi diğer tanımlama yöntemleriyle birleştirilebilir. Güvenlik politikası ve yönetişim yaklaşımı ne olursa olsun, varlıklar tamamen fiziksel ve dijital olarak izole edilmedikçe bu sistemlerin hiçbiri tam olarak güvenli bir sistem sağlayamaz. Literatür ve tarih, güvenlik ihlalleri ve veri sızıntıları örnekleriyle doludur. Sızıntıdan kaynaklanan hasar ne olursa olsun, sızdırılan ve açığa çıkan veriler daha güvenli ve benzersiz verilerle kolayca değiştirilebilir/değiştirilebilir ve güncellenebilirse sorunların üstesinden daha kolay gelinebilir. Ancak, biyometrik veriler ihlal edilirse veya sızdırılırsa, bu biyometrik kimlik verileri, kişinin hayatının geri kalanında kullanılamaz. Biyometrik tabanlı kimlik doğrulama yaklaşımlarının uygulanması, yaygınlaştırılması ve kullanılması kolay olduğundan, bunların en yaygın günlük uygulamalarda, hatta bulut bilişim için bile kullanılmasına yönelik bir büyüme vardır. Bulut bilişimde verinin güvenliği ve sahipliği ile ilgili endişeler, doğası ve kötü ünü nedeniyle çok daha fazladır. Bu bildiride, homomorfik şifreleme ile biyometrik verilerin olası kullanımı, sistem performansı ve korunması, biyometrik verilerin uzaktan temelli makine öğrenmesi yaklaşımları ile eşleştirilmesi ile birleştirilmiştir. Şifrelenmiş alandaki tüm hesaplamaların gerçekleştirilmesiyle de uygulanan gerçek bir kullanım durumu, bir örnek el tanıma örnek görüntü veri kümeleri kümesi kullanılarak açıklanmıştır.

Özet (Çeviri)

One of the most important approaches to securing digital and physical access to protected systems is biometric identification. This approach can be combined with other identification methods such as passwords and various 2FA tools to improve the security level. Whatever the security policy and governance approach, none of these systems can provide a fully secure system unless the assets are fully physically and digitally isolated. The literature and history are replete with examples of security breaches and data leaks. Regardless of the damage from leak, if the leaked and exposed data can be easily replaced/changed and updated with more secure and unique data, the problems can be more easily overcome. However, if the biometric data is breached or leaked, that biometric identification data cannot be used for the rest of the person's life. Since biometric-based authentication approaches are easy to implement, disseminate and use, there is a growing intended to use them in most common daily applications, even for cloud computing. Concerns about security and ownership of data are much greater in cloud computing due to its nature and notoriety. In this paper, the possible use, system performance and protection of biometric data with homomorphic encryption combined with matching the biometric data by distance-based machine learning approaches. A real use case also implemented by performing all computations in the encrypted domain is explained using an example set of hand recognition sample image datasets.

Benzer Tezler

  1. Mikrobolometre uygulamaları için tungsten katkılı vanadyum oksit ince filmlerinin sentezi

    Tungsten doped vanadium oxide thin films synthesis for microbolometer applications

    ÖZER ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Nanoteknoloji ve Nanotıp Ana Bilim Dalı

    DOÇ. MEMED DUMAN

  2. Karacaören I ve II Barajları'nın optimum işletme modeli'nin oluşturulması

    Development of an optimum management model of Karacaören I and II dams

    ONUR ARSLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN HÜSEYİN ÖNDER

    YRD. DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR

  3. Development of an electrical machines analysis and optimum design software package

    Elektrik makinalarının analiz ve optimum tasarımı için yazılım paketi geliştirilmesi

    YILMAZ GÖYNÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. H. BÜLENT ERTAN

  4. Development of an autonomous sailor: An application of hierarchical reinforcement learning to sailing

    Yelken yapmayı öğrenen sanal etmenlerin pekiştirmeli öğrenme yöntemleri kullanılarak benzetim ortamındaki eğitimi

    HÜSEYİN ŞENCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BORAHAN TÜMER