Geri Dön

İnsansız hava araçları ile depolanan görüntüler için güvenli bir depolama platformu

A secure storage platform for images stored by unmanned aerial vehicles

  1. Tez No: 823884
  2. Yazar: ZÜLFİYE BEYZA METİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FATİH ÖZKAYNAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: İnsansız hava araçları, PCG algoritması, Rastgele sayı üretimi, İstatistiksel testler, Unmanned Aerial Vehicles, PCG algorithm, Random number generation, Statistical tests
  7. Yıl: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Bu tez, İnsansız Hava Araçları'nın (İHA'ların) görevlerini yerine getirmek ve hava tabanlı gözetim sağlamak için kullanılan otonom araçlar olduğunu ve bu araçların yüksek çözünürlüklü kameralarla büyük miktarda görüntü verisi üretebildiğini vurgulamaktadır. Ancak, bu verilerin güvenli bir şekilde depolanması ve yetkisiz erişime karşı korunması önemli bir zorluk olarak ortaya çıkmaktadır. Bu tezde, rastgele sayı üreteci olan PCG (Permütasyon Kongrüans Üreteç) algoritması kullanılarak İHA'lar tarafından yakalanan görüntülerin güvenli depolanmasında nasıl kullanılabileceği incelenmektedir. PCG, istatistiksel olarak rastgele sayılar üretebilen bir algoritmadır ve bu sayılar genellikle şifreleme ve güvenlik amaçlarıyla kullanılır. PCG algoritmasının kullanılmasıyla, yetkisiz erişime karşı daha güvenli bir ortam sağlanabilir ve hassas verilerin korunması artırılabilir. Tez çalışması, rastgele sayı üretimi ve istatistiksel testlerin önemli bir konusu olan NIST, ki-kare ve otokorelasyon testlerini ele almaktadır. Bu testler, rastgelelik özelliklerini değerlendirmek ve istatistiksel analizlerde kullanılan verilerin doğruluğunu sağlamak için yaygın bir şekilde kullanılan tekniklerdir. Rastgele sayı üretimi kavramı ve önemi açıklanmış ve PCG algoritması detaylı bir şekilde incelenmiştir. Ayrıca, PCG algoritması üzerinde yapılan deneysel çalışmaların sonuçları sunulmuştur. Bu çalışmalarda, PCG tarafından üretilen sayıların NIST, ki-kare ve otokorelasyon testlerine tabi tutulduğu ve elde edilen sonuçların analiz edildiği belirtilmiştir. Bu tez çalışması, İHA'lar tarafından yakalanan görüntülerin güvenli şifrelenmesinde rastgele sayı üreteci olan PCG algoritmasının nasıl kullanılabileceğini ve algoritmanın istatistiksel testlerdeki performansını inceler. Çalışma sonuçları, PCG algoritmasının istatistiksel testlerde görece iyi performans gösterdiğini ancak kriptolojik amaçlar için kullanılması durumunda daha kapsamlı test ve analizlerin gerçekleştirilmesi gerekliliğini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis emphasizes that Unmanned Aerial Vehicles (UAVs) are autonomous vehicles used to perform various tasks and provide aerial surveillance, generating a significant amount of image data through high-resolution cameras. However, securely storing and protecting this data from unauthorized access poses a significant challenge. This thesis examines how the PCG (Permutation Congruential Generator) algorithm, a random number generator, can be used for secure storage of images captured by UAVs. PCG is an algorithm that can generate statistically random numbers, commonly used for encryption and security purposes. The use of the PCG algorithm can provide a more secure environment against unauthorized access and enhance the protection of sensitive data. The thesis addresses the NIST, chi-square, and autocorrelation tests, which are important topics in random number generation and statistical testing. These tests are widely used techniques to evaluate randomness properties and ensure the accuracy of data used in statistical analysis. The concept and significance of random number generation are explained, and detailed information is provided about the PCG algorithm, including how it works, the distribution of generated numbers, and their statistical properties. The results of experimental studies conducted on the PCG algorithm are presented. These studies involve subjecting the numbers generated by PCG to the NIST, chi-square, and autocorrelation tests, and analyzing the obtained results. This thesis explores how the PCG algorithm, a random number generator, can be utilized for the secure storage of images captured by UAVs. It also examines the performance of the algorithm in statistical tests. The results of the study reveal that the PCG algorithm performs relatively well in statistical tests, but if it is used for cryptological purposes, more comprehensive tests and analyzes should be performed.

Benzer Tezler

  1. Histogram-based sampling and multi-level global registration for 3D point clouds

    3B nokta bulutları için histogram tabanlı örnekleme ve çok katmanlı global eşleştirme

    OSMAN ERVAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN TEMELTAŞ

  2. Sayısal patoloji görüntülerinin analizinde yenilikçi derin öğrenme yaklaşımlarının geliştirilmesi

    Development of innovative deep learning approaches in the analysis of digital pathology images

    YUSUF ÇELİK

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT KARABATAK

  3. Unmanned aerial vehicles based 3D city modeling data collection, processing and analysis the case of Yavuz Sinan neighborhood

    İnsansız hava araç tabanlı 3D şehir modellemesi veri toplama, işleme ve analizi Yavuz Sinan mahallesi örneği

    ABDALRAHMAN ALASHI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZHAN ERTEKİN

  4. Semantic land cover and land use classification using deep convolutional neural networks

    Derin evrişimsel sinir ağları ile arazi kullanımı ve arazi örtüsünün anlamsal sınıflandırılması

    BERK GÜNEY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  5. Dron üzerinden trafik yönetimi sistem tasarımı

    System design for drone controlled traffic management

    ZAFER ÇALIŞKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEge Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RADOSVETA İVANOVA SOKULLU