Continuous authentication on smart phones through behavioral bio-metrics
Akıllı cihazlarda davranışsal biyometriyle sürekli kimlik doğrulama
- Tez No: 610558
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Akıllı telefonlar günlük hayatımız için vazgeçilmez esyalar haline geldiler. Orijinal kullanım amaçlarının yanı sıra, insanlar bu cihazları kisisel asistanları olarak da kullanmaktadırlar. Ek olarak, akıllı telefonlar, kisisel fotograflar, iletisim bilgileri, çagrı geçmisleri vb. gibi özel bilgileri saklayabilen genis dahili depolama da saglar. Öte yandan, küçük boyutlarından dolayı bu cihazlar kolayca kaybolabilir veya çalınabilir. Bu nedenle, akıllı telefon kullanıcılarının yetkisiz erisime karsı güvenliklerini ve gizliliklerini saglamak önemli bir arastırma alanı olusturmaktadır. Çözümlerden biri, kullanıcıların cihazla etkilesim kalıplarını takip eden ve tanımlayan davranıssal biyometri kullanımıdır. Bu yazıda hem dokunmatik ekran hem de sensör tabanlı özelliklerinin, derin ögrenme ve makine ögrenmesi yöntemleri kullanarak, davranıssal biyometri modeline etkilerini arastırdık. Temel olarak, bir kimlik dogrulama modeli olusturmak için kullanıcıların davranıs karakterlerini ortaya çıkarmak için birlesik özellik setleri ve uygulamalı sınıflandırma üzerine üç katmanlı bir derin ag kurduk. Veriseti olarak, 24 oturumda 100 kullanıcının verisini içeren HMOG verisetini kullanıyoruz. Farklı dokunmatik ekran verileri, sadece sensör verileri ve bunların kombinasyonları gibi farklı girdi verileri kombinasyonlarına sahip farklı agları egitiyoruz. Sonuçlarımız, farklı veri türleri bir arada kullanıldıgında ikili sınıflandırma dikkate alındıgında derin ögrenme modeli için ortalama %88 dogruluk ve %15 EER degerlerine, makine ögrenmesi modelleri için ise %99'u asan f1 skoru ve dogruluk sonuçlarına ulasabilecegimizi göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Smartphones have become essential objects for our daily lives. Besides their original purpose of use, people use these devices as their personal assistants. Additionally, smartphones provide large internal storage which enables users to store their private information, such as personal photos, contact details, call histories, etc. On the other hand, because of their small sizes, these devices could easily get lost or stolen. Therefore, providing the security and privacy of smartphone users against unauthorized access is a significant and crucial area of research. One of the solutions is the use of behavioral biometrics, which tracks and identify users' interaction patterns with the device. In this study, we investigate the impact of using both touchscreen-based and sensor-based features in an authentication model using deep learning, multi-class and one-class machine learning models. Mainly, we train a three-layer deep network on the combined feature-sets and applied classification for revealing the behavioral characters of users for building an authentication model. Then we improved our feature set and used this data with our machine learning models. We use HMOG dataset that includes data from 100 users over 24 sessions. We train different networks with different combinations of input data, namely only touch-screen data, only sensor data, and their combination. Our results show that we can achieve 88% accuracy in average with deep learning network, and more than %99 f1 score and accuracy with svm models, and 15% EER values considering binary classification when different types of data are used together.
Benzer Tezler
- Katı yakıtların akışkan yatakta yakılması ve katı miktarının yatak yüksekliğine etkisi
Combustion of solid fuels in the fkuidized beds and the effects of solid quantity to the height of bed
KAMİL BEKİR KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Makine MühendisliğiGazi ÜniversitesiMakine Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ALİ YÜCEL UYAREL
- Geleneksel Sivrihisar evleri
Traditional houses of Sivrihisar
FİSUN ÖZŞUÇA
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
MimarlıkGazi ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ORHAN CEZMİ TUNCER
- Türkiye'de dış borçlanmayı etkileyen faktörler ve dış borçlanmanın ekonomik katkıları
Başlık çevirisi yok
MEHMET AKÇAY
- Ön işlemenin ve askorbik asitin dondurularak depolanan yılan balıklarının (Anguilla anguilla) kalitesine etkileri
Başlık çevirisi yok
H.VOLKAN GÖKSEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiSu Ürünleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYDIN URAL