Siber güvenlikte klavye davranış analizi
Keyboard behavior analysis in cyber security
- Tez No: 724202
- Danışmanlar: PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM, DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Klavye, Kullanıcı davranışları, Makine öğrenmesi, Siber güvenlik, Deep learning, Keyboard, User behaviors, Machine learning, Cyber security
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışmada, Kullanıcıların klavye kullanım alışkanlıklarına ve bu alışkanlıkların bilgi güvenliğine katkılarına odaklanıyoruz. Her biri birbirinden farklı alışkanlıklara sahip kullanıcıların verilerini geliştirdiğimiz Klavye Davranış Analizi (KDA) programı ile alıyor, belirlenmiş örneklemleri makine öğrenmesi ile yapay zekada kullanılması için analizler yapıyor ve sonuçlarını paylaşıyoruz. Geliştirme kodları ile paylaşımını yaptığımız çalışmamızın; kullanıcıların bilgisayarını ele geçiren kötü niyetli saldırganlar tarafından kullanıldığında sistemi korumak adına aksiyonlar aldıran ve alarmlar üreten bir yapıya dönüşmesi veya kimlik doğrulama sistemi olarak kullanılabileceği yönünde fikriler sunuyor, bu konuda çalışmalar yapmak istenlere temel oluşturuyoruz. Geliştirilen KDA isimli programımızın yüklendiği on kullanıcıdan alınan gerçek verileri analiz ederken sonuçların siber güvenlikte çoklu doğrulama sistemlerinde kullanılabilecek ve dinamik doğrulama yöntemi ile klavye kullanım alışkanlığının kullanıcıya ait olup olmadığını sürekli test edebilecek derin öğrenme modelinde paylaşımlar yapıyoruz. 2019 yılında Çin'de ortaya çıkan ve tüm dünyayı etkisi altına alan Covid-19 salgını ile birlikte değişen çalışma şartlarını bilgi sistemleri üzerinde daha güvenli bir ortam haline getirmek için uzaktan çalışma risklerine değiniyoruz. Çalışmanın sonuçları siber güvenlik projelerine fayda sağlayacaktır.
Özet (Çeviri)
In this study, We focus on the keyboard usage habits of users and the contribution of these habits to information security. We collect the data of users, each with different habits, with the Keyboard Behavior Analysis program we developed, analyze the determined samples for use in machine learning and artificial intelligence and share the results. Our work that we share with development codes; We offer ideas that it can turn into a structure that takes actions and generates alarms to protect the system when used by malicious attackers who take over users' computers, or that it can be used as an authentication system, and we lay the groundwork for those who want to work on this issue. While analyzing the real data received from ten users on whom our developed program called KDA was installed, we share the results in a deep learning model that can be used in multiple verification systems in cyber security and can constantly test whether the user's keyboard usage habits belong to the dynamic verification method. We are talking about the risks of working remotely in order to make the changing working conditions a safer environment on information systems with the Covid-19 epidemic that emerged in China in 2019 and affected the whole world. The results of the study will benefit cyber security projects.
Benzer Tezler
- Yapay zeka tabanlı davranışsal veri analizi ile siber güvenlik tehditlerin önlenmesi
Preventing cybersecurity threats with artificial intelligence-based behavioral data analysis
MUHAMMED İKBAL KARADELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİHAN KAHRAMAN
- Klavye vuruş zamanlama verileri üzerinde makine öğrenmesi uygulamaları
Machine learning applications on keyboard timing data.
MUJAHED MOHDFATHI MOHAMMAD ALİSSA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKütahya Dumlupınar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HASAN TEMURTAŞ
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM BAKIR
- Keystroke transcription from acoustic emanations using continuous wavelet transform
Sürekli dalgacık dönüşümü kullanılarak akustik yayılımlardan tuş çıkarımının yapılması
ABDULLAH ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiSiber Güvenlik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BANU GÜNEL KILIÇ
DOÇ. DR. CENGİZ ACARTÜRK
- Tuş vuruşlarına dayalı kimlik doğrulama yöntemleri: Evrimi, zorlukları ve gelecek yönelimlerinin kapsamlı bir incelemesi
Keystroke based authentication methods: A comprehensive review of evolution, challenges, and future directions
NEBİL VURAL GÜNDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim SistemleriIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ ÇELİKTAŞ
- Tuş vuruşu dinamiğine dayalı anomali tespiti yöntemleri üzerine bir çalışma
A study on anomaly detection methods based on keystroke dynamics
FARUK ÖZKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZÜLEYHA AKUSTA DAĞDEVİREN