Evrimsel hesaplamaya dayalı genetik algoritmanın operatörleri kullanılarak yer değiştirme kutusu tasarımı ve görüntü şifreleme uygulaması
Substitution box design and image encryption application using operators of genetic algorithm based on evolutionary computation
- Tez No: 945982
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DENİZ ÜSTÜN, PROF. DR. SERAP ŞAHİNKAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tarsus Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu çalışma, belirli güvenlik gereksinimlerini karşılayan, yüksek güvenlikli bir S-Box tasarımının oluşturulması için genetik algoritmaların reel-kodlu versiyonlarının çaprazlama (crossover) ve mutasyon operatörlerini tekrarlayarak uygulayan bir yöntem önermektedir. Genetik algoritmaların ilgili operatörleri, çözüm uzayını etkin bir şekilde araştırarak, optimal S-Box yapılarını keşfetmeyi sağlar. Bu sayede, hem hesaplama verimliliği artmış hem de güvenlik gereksinimlerini karşılayacak en uygun çözümler elde edilmiştir. Tasarlanan S-Box, performans açısından çeşitli güvenlik kriterleri ile değerlendirilmiş ve mevcut S-Box tasarımlarıyla karşılaştırıldığında, etkili sonuçlar göstermiştir. Yapılan testler, bu tez çalışmasında sunulan S-Box'ın şifreleme ve çözme süreçlerinde daha düşük hata oranlarına sahip olduğunu, daha yüksek karmaşıklık ve daha iyi güvenlik sağladığını ortaya koymuştur. Ayrıca, geliştirilen S-Box, 2D hiperkaotik Styblinski-Tang haritasıyla entegre edilerek, görüntü şifreleme alanında son derece güvenli bir yöntem önerilmiştir. Bu entegrasyon, görüntü verisinin şifrelenmesinde yüksek düzeyde karışıklık ve güvenlik sağlar, çünkü her iki sistem de yüksek derecede kaotik özellikler barındırır ve bu da şifreleme sürecinin kırılmasını zorlaştırır. Tasarlanan şifreleme yönteminin güvenliği, kapsamlı analizlerle desteklenmiştir. İstatistiksel değerlendirmeler, şifreli verilerin beklenmedik bir şekilde ortaya çıkmaması gerektiğini, yani güvenlik açığı oluşturacak desenlerin bulunmaması gerektiğini doğrulamıştır. Ayrıca, şifreleme yönteminin çeşitli saldırılara ve dışsal gürültülere karşı dayanıklılığı test edilmiştir. Bu dayanıklılık testleri, şifreleme algoritmasının hem teorik hem de pratik koşullarda ne kadar etkili ve güvenli olduğunu göstermektedir. Sonuç olarak, geliştirilen yöntem, yalnızca yüksek güvenlik sağlamakla kalmayıp, aynı zamanda görüntü şifreleme gibi çeşitli uygulama alanlarında da pratik ve etkili bir çözüm sunduğu için geniş bir kullanım potansiyeline sahiptir.
Özet (Çeviri)
This study proposes a method that employs the crossover and mutation operators of real-coded genetic algorithms iteratively to design a high-security S-Box that meets specific security requirements. The relevant operators of genetic algorithms enable the exploration of the solution space efficiently, facilitating the discovery of optimal S-Box structures. As a result, both computational efficiency is improved, and the most suitable solutions that satisfy security requirements are obtained. The designed S-Box has been evaluated in terms of performance using various security criteria and has demonstrated effective results when compared to existing S-Box designs. Conducted tests reveal that this S-Box provides lower error rates, higher complexity, and better security in encryption and decryption processes. Additionally, the developed S-Box has been integrated with the 2D hyperchaotic Styblinski-Tang map to propose a highly secure method in the field of image encryption. This integration ensures a high level of confusion and security in encrypting image data, as both systems exhibit highly chaotic properties, making the encryption process difficult to break. The security of the designed encryption method has been supported by comprehensive analyses. Statistical evaluations confirm that encrypted data should not exhibit any unexpected patterns, meaning there should be no vulnerabilities or detectable structures. Furthermore, the encryption method has been tested for resilience against various attacks and external noise. These robustness tests demonstrate how effective and secure the encryption algorithm is under both theoretical and practical conditions. In conclusion, the developed method not only provides high security but also holds broad application potential, offering a practical and effective solution for various fields, such as image encryption.
Benzer Tezler
- Many‐objective multi‐criteria diet optimization problem
Çok amaçlı çok kriterli diyet eniyileme problemi
CUMALİ TÜRKMENOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
Beslenme ve Diyetetikİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA ETANER UYAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KİRAZ
- Genetic algorithm responses of advection diffusion processes
Adveksiyon difüzyon denklemlerine genetik algoritma tepkileri
ESRA YAĞANOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT SARI
- Olimpik havuz plan şeması tasarımında genetik algoritmaya dayalı bir model
Olympic pool plan design of a scheme based on genetic algorithm to model
KADİR ÇALIŞIR
- Solving single and parallel machine scheduling problems with sequence dependent setup times using differential evolution based algorithms
Sıra bağımlı hazırlık süreleri içeren tek ve paralel makinalı çizelgeleme problemlerini diferensiyel evrim algoritması tabanlı algoritmalar kullanarak çözmek
ÖĞÜNÇ ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞEYDA TOPALOĞLU
- Antenlerin hızlı ve doğru tasarımı için esnek hesaplamaya dayalı sayısal karma yöntemler
Numerical hybrid methods based on soft computing for fast and accurate design of antennas
MAHMUD ESAD YİĞİT
Doktora
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT TAYFUN GÜNEL