Geri Dön

A mobile touch-based continuous authentication system via user-specific distribution based learning

Kullanıcıya özel dağılım tabanlı öğrenme ile dokunmatik sürekli kimlik doğrulama sistemi

PDF İndir

  1. Tez No: 968045
  2. Yazar: GÜRKAN GÜNDÜZ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TUĞBA TAŞKAYA TEMİZEL
  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: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Enformatik Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 50

Özet

Mobil cihazlar, şifre, PIN veya fizyolojik biyometri gibi geleneksel kimlik doğrulama yöntemleriyle korunsa bile güvenlik tehditlerine açıktır. Bu yöntemler, omuz üzerinden gözetleme ve sahtecilik gibi saldırılara karşı savunmasızdır ve ilk erişimden sonra sürekli kimlik doğrulama mekanizmalarından yoksundur. Bu sorunlar, kaydırma ve dokunma davranışları gibi davranışsal biyometri ile kimliği sürekli doğrulayan Sürekli Kimlik Doğrulama (CA) ile azaltılır. Bu çalışmada, özet istatistikler yerine etkileşim özelliklerinin (hareket hızı, ivme, eğrilik, kümülatif ortalama hız) tam olasılık dağılımlarını modelleyen dokunma tabanlı bir CA çerçevesi sunulmuştur. Çekirdek Yoğunluk Tahmini (KDE) ile özellik dağılımları oluşturulur ve Kullback-Leibler (KL) ıraksaması kullanılarak oturum ve kullanıcıya özel bant genişlikleri optimize edilir, böylece bireysel davranış modellerinin doğruluğu artırılır. Bu dağılım tabanlı özellikler, bir CNN tabanlı Siamese ağına beslenir ve kimlik doğrulama için oturumlar arası benzerlik gösterimleri öğrenilir. BehavePassDB veri seti üzerinde değerlendirildiğinde, önerilen yöntemin sabit bant genişlikli bir alternatifi ve elle hazırlanmış istatistikler kullanan bir XGBoost temel modelini sürekli olarak geride bıraktığı gösterilmiştir. Daha yüksek ROC AUC, daha düşük Eşit Hata Oranları ve gelişmiş kesinlik–duyarlılık metrikleri elde edilmiştir. Tam davranışsal dağılımların modellenmesi ve KDE parametrelerinin kullanıcı bazında uyarlanması sayesinde, kimlik doğrulama doğruluğu, dayanıklılığı ve cihazlar ile popülasyonlar arasında genelleme yeteneği önemli ölçüde artırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Mobile devices are exposed to security threats, even when protected by traditional authentication methods such as passwords, PINs, or physiological biometrics. These methods are vulnerable to attacks like shoulder surfing and spoofing, and they lack mechanisms for continuous identity verification after initial access. These issues are mitigated by Continuous Authentication (CA), which continuously validates identity through behavioral biometrics, such as scrolling and swiping patterns. In this work, a touch-based CA framework is introduced that models full probability distributions of interaction features (movement speed, acceleration, curvature, cumulative average speed) instead of relying on summary statistics. Kernel Density Estimation (KDE) is employed to generate feature distributions, and session- and user-specific bandwidths are optimized using Kullback–Leibler (KL) divergence, enhancing the fidelity of individual behavior models. These distribution-based features are then fed into a CNN-based Siamese network, where similarity embeddings across sessions are learned for authentication. When evaluated on the BehavePassDB dataset, the proposed method is consistently shown to outperform both a fixed-bandwidth alternative and a baseline XGBoost model using handcrafted statistics, achieving higher ROC AUC, lower Equal Error Rates, and improved precision–recall metrics. Authentication accuracy, robustness, and generalization across devices and populations are demonstrated to be significantly boosted by the modeling of complete behavioral distributions and the tailoring of KDE parameters per user.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    97124

    Bankacılıkta değişim yönetimi

    Change management in banking

    AYDIN ARGIN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    Bankacılık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NAZIM EKREN

  2. Tez No

    349743

    Kalite fonksiyon açınımı ve akıllı telefon tasarımında uygulanması

    Kali̇te fonksi̇yon açinimi ve akilli telefon tasariminda uygulanmasi

    GÖKHAN KALEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. HÜSNÜ BÜLENT CERİT

  3. Tez No

    911381

    Object-aware interactive perception

    Nesne farkındalıklı etkileşimli algılama

    ÇAĞATAY KOÇ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SANEM SARIEL UZER

    PROF. DR. SİNAN KALKAN

  4. Tez No

    414135

    Tablet bilgisayar ile kablosuz gezgin robot kontrolü

    Wireless mobile robot control with tablet computer

    GONCA ERŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HERMAN SEDEF

  5. Tez No

    322864

    Use of augmented reality technologies in cultural heritage sites; Virtu(Re)Al Yenikapı

    Arttırılmış gerçeklik teknolojilerinin kültürel miras alanlarında kullanımı; Yenikapı örneği

    SİBEL YASEMİN ÖZGAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. YÜKSEL DEMİR

Geri Dön