Kullanıcının klavye kullanım alışkanlıkları analizi
On the user keyboard usage behavior analysis
- Tez No: 929644
- Danışmanlar: PROF. DR. EMİN ANARIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Yapay sinir ağları, Deep learning, Artificial neural networks
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Gelişen bilişim teknolojileri alanında yer alan birçok hizmet, yetkilendirilmiş veya ayrıcalıklı kullanıcılarını ayırt edebilmek için, parmak izi okuyucu, elektronik anahtar, yüz tanıma gibi yöntemleri kullanmaya başlamış olsa da yaygın kullanım hâlâ klavye üzerinden parola girişinin yapılması yönündedir. Güvenlik otoriteleri, kullanıcıların parolalarını yeterince karmaşık seçmelerini ve belirli süreler zarfında değiştiriyor olmalarını yeterli görmekte, kullanılan parolanın üçüncü şahıslarla istemli ya da istemsiz paylaşılması durumunda oluşan zafiyeti göz ardı etmektedirler. Bu tez çalışması, daha kapsamlı bir çalışma olan Ayrıcalıklı Erişim Yönetimi (AEY) projesinin bir alt parçasıdır. Bu doğrultuda birinci olarak kullanıcının klavye kullanım davranışlarını inceleyerek, kısa bir metin girişi esnasındaki verilerden özniteliklerini çıkartarak farklı sınıflandırma yöntemleri ile kullanıcının kimliğini doğrulamaya çalışmış ve başarım ölçütleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır. İkinci olarak, literatürdeki sınıflandırıcılara ek olarak yeni bir GRU temelli Siyam-ikizi ağ mimarisini temel alan bir doğrulayıcı tasarlanmış, bunların sonuçları sızıntı varlığında incelenmiş, sızıntıyı tamamen önleyen bir yöntem önerilerek sonuçlar payla-şılmıştır. Üçüncü ve son olarak ise AEY projesi, tüm servis ve hizmetlerini bulut ortamında sunmayı hedeflediğinden, CMU'nun tuştakımı veritabanı gerçek zamanlı gömülü bir sistem vasıtasıyla ağ ortamında simüle edilecek, UDP, TCP ve SSL kullanan protokollerin varlığı altında toplanan yeni verilerin kullanımı durumunda önerilen sınıflandırma yöntemlerinin değişen performansları incelenmiş ve kıyas edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Although many services available today in emerging information technologies started to use fingerprint, electronic key, face recognition methods to identify authorized or privileged users, still the majority usage of such services requires keyboard typed password. In order to increase the security and prevent unwanted accesses, security authorities mandate users to pick a password that has enough complexity and change it periodically but by ignoring the share of the password intentionally or unintentionally with third persons that workarounds all complexity relied on for security. This thesis is the part of more general topic that is Privileged Access Management (PAM). Firstly, this study examines user keyboard behavior, extracting features from the data collected during brief text entry, and attempts to authenticate the user's identity using various classification methods. The performance metrics of these methods are then calculated and compared. Secondly, in addition to classifiers found in the literature, a new GRU-based Siamese network architecture has been designed. The results of this architecture have been analyzed in the presence of leakage, and a method that completely prevents leakage has been proposed and the results shared. Finally, since the PAM project aims to offer all its services and functions in a cloud environment, CMU's keystroke database will be simulated in a network environment through a real-time embedded system. The performance of the proposed classification methods will be examined and compared under the conditions of new data collected using protocols such as UDP, TCP, and SSL.
Benzer Tezler
- Siber güvenlikte klavye davranış analizi
Keyboard behavior analysis in cyber security
NURGÜL AKŞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDÜL HALİM ZAİM
DOÇ. DR. MUHAMMED ALİ AYDIN
- Görme engelliler için ses destekli ölçme değerlendirme ortamı model önerisi
Voice-assisted assesstment and evaluation environment model suggestion for the visually impaired
ESRA ÇOBAN BUDAK
Doktora
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimSakarya ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Technology-led evolution of interior space: Interiors becoming products
Teknoloji ile değişen mekanlar: İç mekanların ürünleşmesi
SENA SEMİZOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÇİĞDEM KAYA
- Mitigating insider threat by profiling users based on mouse usage pattern
Kullanıcıların fare kullanım modeline göre profilini oluşturarak içsel tehditleri azaltma
METEHAN YILDIRIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
PROF. DR. MUTLU KOCA
- Şifre sorgulamada yapay sinirsel ağların kullanımı
Using neural networks for password query
İSMAİL CİN
Yüksek Lisans
Türkçe
1996
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiEskişehir Osmangazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. AHMET SERMET ANAGÜN