Signing digital documents using private keys extracted fromfingerprint templates
Kullanılan dijital belgeleri imzalamak özel anahtarlarparmak izi şablonları
- Tez No: 609200
- Danışmanlar: Prof. Dr. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: şifreleme, elektronik imza, evrişimli sinir aği, yari denetimli öğrenme, Cryptography, Digital Signature, Convolutional Neural Network, Semi-Supervised Learning
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hizla artan sayida dijital belge çevrimiçi akişini her yöne sürdürmekte, dijital imza belgeyi gönderenin güvenirliliği ve belgenin doğruluğu açisindan bir çözüm olarak ortaya çikmaktadir. Gönderenin özel anahtari kullanilarak, belge şifrelenip sağlama alinip imza oluşturulur. Böylelikle belgenin içeriğinde herhangi bir oynanma olaylikla anlaşilabilir ve gönderen içeriği inkar edemez. Bunun sonucu olarak ullanicilarin özel anahtarlarinin korunmasi, güvenilir ve sağlam dijital imza istemleri üretmek asil odak noktasi olmaktadir. Böyle bir sistemin sağlanabilmesi için önemli ölçüde daha iyi güvenlik oluşturulabilmesi adina mevcut teknik biometrik zgünlüğü kullanilmaktadir. Bu çalişmada yeni dijital imza sistemi, kullanicilarin özel anahtarlarini depolayacaklari herhangi bir depolama alani yerine geçmemektedir. Böyle bir yaklaşim, özel anahtarlarin güvenliğini ve ayrica dokümanin göndericisi tarafindan reddedilmemesini sağlar. Ancak, parmak izlerinden toplanan şablonlar parmağin konumuna ve sensöre uygulanan basinca bağli olarak değişebildiğinden, üretilen anahtar her seferde farklilik arz edebilir. Böyle bir çeşitliliğin üstesinden gelmek için, evrişimli sinir aği yari denetimli bir yaklaşim kullanilarak uygulanir ve eğitilir, böylece sinif içi varyasyonlar vurgulanirken, sinif içi olanlar vurgulanir. Ayrica, üretilen özel anahtarin, kayit sirasinda kalan kullanicinin açik anahtarlarina dayanarak, çakişmasini önlemek ve ayni kullanicinin ortak anahtarinin imzalanmasi sirasinda, kullanicinin özel anahtar oluşturmasinin ortak anahtarla uyumlu olmasini sağlamayi amaçlamaktadir. Değerlendirme sonuçlari üretilen anahtarlarin %100 benzersiz olduğunu göstermektedir. Mesela oluşturulan anahtar her bir kullanici için diğer kullanicidan fakli olacaktir. Dahasi oluşturulan anahtarlarin güçlü bir çeşitliliğe sahip olduğunu %12'den %100'e çiktiğini göstermektedir. Bu oran, ayni kullanicinin şablonlarindan üretilen en sik kullanilan değer ile toplam anahtar sayisi arasindaki orani göstermektedir. Önerilen yöntem ile dijital belgelerin mzalanmasinda %99 başari elde edilir.
Özet (Çeviri)
With the rapidly growing number of digital documents being exchanged online, digital signature has emerged as a solution to prove the authenticity of the document sender and the integrity of its contents. The signature is generated by encrypting the hash of the document using the sender's private key, so that, any tampering with the contents of the document can be detected, whereas the sender cannot unrepudiated the contents. Hence, protecting the private keys of the users is the main concern to produce a secure and reliable digital signing system. Thus, existing technique use biometric authentication to protect these keys, according to the significantly better security such systems provide, compared to secret-based systems. In this study, a new digital signature system is proposed that does not store the private key of the users in any storage area. Such an approach ensures the security of the private keys as well as the non-repudiation by the sender of the document. However, as the templates collected from the fingerprints can vary depending on the positioning of the finger and the pressure applied to the sensor, the produced key can vary from different attempts. To handle such variation, a Convolutional Neural Network (CNN) is implemented and trained using a semi-supervised approach, so that, the intra-class variations are neglected while the inter-class ones are emphasize. Moreover, the produced private key is validated based on the public keys of the remaining user during registration, to avoid collision, and using the public key of the same user during signing, to ensure that the generate private key is compatible with the public key of the user. The evaluation results show that the produced keys have 100% uniqueness, i.e. the key generated per each user is different from those for other users. Moreover, the results show that the generated keys have robustness varying from 12.5% to 100%, which illustrate the ratio between the most frequent value to the total number of keys generated from the templates of the same user. The proposed method has achieved 99% success rate in signing digital documents.
Benzer Tezler
- Blok zincir tabanlı elektronik seçim sistemi tasarımı ve kısmi uygulaması
Blockchain based electronic voting system design and partial application
BİLAL GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERTUĞRUL KARAÇUHA
- The secure electronic legally binding promissory note system
Güvenli elektronik senet sistemi
SERKAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FUAT İNCE
- Kurumsal ağlarda sayısal imza ile güvenlik
Başlık çevirisi yok
FATİH ÇENESİZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM SOĞUKPINAR
- Confronting economic and industrial cyberespionage under international law
Ekonomik ve endüstriyel siber espiyonaj'a karşı Uluslararası Hukuk yolları
OĞUZ KAAN PEHLİVAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
HukukGalatasaray ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AKİF EMRE ÖKTEM
- Elgamal like digital signature schemes
Elgamal benzeri sayısal imza yöntemleri
ALPASLAN LORASDAĞI
Yüksek Lisans
İngilizce
2000
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MELEK D. YÜCEL