A neural-statistical modeling approach for keystroke recognition algorithms
Yazma ritmi tanıma algoritmaları için sinirsel-istatistiksel modelleme yaklaşımı
- Tez No: 244557
- Danışmanlar: PROF. DR. MİTHAT UYSAL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar güvenliği, Sinir ağları, Örüntü tanıma, İstatistiksel yöntemler, Computer security, Nerve net, Pattern recognition, Statistical methods
- Yıl: 2006
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Doğuş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayar ve bilgi sistemlerinin ana problemi olan güvenlik, sistemi yetkisiz ve kötü niyetlikimselerin saldirilarindan korumaktir. Iyi bir güvenlik seviyesi saglayabilmek için, sistemegirmeye çalisanlarin sistem tarafindan yetkilendirilmis kullanici olup olmadiklarindankesinlikle emin olunmalidir.Son zamanlarda, biyometrik güvenlik sis temleri teknolojisi gelistirilmis ve tipik yetkisorgulama sistemleri olan kullanici ve PIN veya sifre sorgulama sistemlerine ek olarak dahayüksek bir güvenlik saglamak amaciyla kullanilmaya baslanmistir.Bu tez çalismasinda, biyometrik güvenlik sistemlerinden yazma ritmi tanima sistemleri seçildive siniflandirma algoritmalari uygulanmaya çalisildi. Bunu basarabilmek için yazma ritmitanima sistemlerinde, önceleri kullanilmis olan siniflandirma algoritmalarinin bilgisi altindayeni bir perspektif gelistirildi. Buna göre iki farkli siniflandirma algoritmasi kullanan hibridbir model dizayn edildi. Algoritmalardan bir tanesi bu alanda kullanilan ilk siniflandirmaalgoritmalarindan olan istatistiksel algoritma, digeri ise yapay sinir aglaridir. Model,istatistiksel algoritma formülleri yapay sinirsel ag yapisi üzerine gömülerek elde edilmistir.Dizayn edilen modelin algoritmasi ayrintilariyla verilmis ve örnek kullanici girdileriyle testedilerek sonuçlar açiklanmistir.Yazma ritmi tanima biyometrik güvenlik sistemlerindeki siniflandirma algoritmalarina yeniyaklasimlarin ihtiyaci düsünülürek yapilan bu çalisma getirdigi perspektif ile daha ileridüzeydeki çalismalar iç in bir baslangiç noktasi olabilir.
Özet (Çeviri)
The main problem of the computer and information systems is the security, which is to protectthe system from the attacks of imposter or unauthorized users. In order to supply bettersecurity, it must be determined clearly while system access that if the claimed one isauthorized user known by the system or not.Recently, biometric security systems technology is developed and added to the typicalauthentication systems , which are consist of username and PIN or password query, aiming toget higher security in system access.The keystroke pattern recognition system is chosen as one of the biometric security systemand proposed to perform a classification in this thesis. In order to achieve this, a perspective isdeveloped under the knowledge of the classification algorithms used earlier in keystrokepattern recognition systems. According to this, a model is designed which uses hybridcombination of two different algorithms. One of them is the statistical algorithm which is thevery firstly used one in pattern recognition and the other one is the neural networks. In themodel, the statistical algorithm formulations are embedded into the neural networkarchitecture. Designed algorithm model is described in detail and tested with sample userdatasets and performance results are presented.When thinking about need of new approaches in the classification algorithms in keystrokepattern recognition, this study can be a starting point to further enhancements with itsperspective on the subject.
Benzer Tezler
- Improved extension neural networks for lead-acid battery modeling
Kurşun-asit batarya modellemesi için geliştirilmiş genişletilmiş yapay sinir ağları
YUSUF SİPAHİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiElektronik Mühendisliği ve Bilgisayar Bilimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AHMET ONAT
- Development of a comprehensive simulation software for spacecraft missions
Uzay aracı görevleri için kapsamlı bir simülasyon yazılımı geliştirilmesi
EMİRHAN ESER GÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik ÜniversitesiSavunma Teknolojileri Bilim Dalı
PROF. DR. ALİM RÜSTEM ASLAN
- Yapay sinir ağları ile öngörü modelleme tekniği kullanarak öğrenci başarı durumu öngörü modellemesi üzerine
On predictive modeling of student achievement using prediction modeling technique with artificial neural networks
MURAT CEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mühendislik Bilimleriİstanbul Nişantaşı ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ NESİBE MANAV MUTLU
- Hatay bölgesi rüzgar enerjisi potansiyelinin olasılık dağılımları ve yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling wind energy potential of Hatay region using probability distributions and artificial neural networks
İLKER MERT
Doktora
Türkçe
2018
Makine Mühendisliğiİskenderun Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CUMA KARAKUŞ
- Türkiye'deki iş kazası verilerinin yapay sinir ağları ile modellenmesi
Modeling of work accident data in Turkey with artifical neural networks
ABDULKADİR BİLGİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Çalışma Ekonomisi ve Endüstri İlişkileriİstanbul Medeniyet Üniversitesiİş Sağlığı ve Güvenliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİNE CAN
DOÇ. DR. KAAN KEÇECİ