Smart Technology & Smart Management Akıllı Teknoloji & Akıllı Yönetim

Abstract

Bilginin tüm üretim araçlarından daha değerli olduğu günümüzde, bilgiyi üreten ve kullanan ülkeler rekabette avantaj elde etmektedir. Bilginin muhafazası ve güvenliği de en az bilginin üretilmesi kadar önemli bir çalışma alanıdır. Bilginin üretildiği, depolandığı, yayıldığı ve işlendiği bilgi sistemleri için güvenli erişim ve kimlik doğrulaması geliştirilmesi bu açıdan çok önemlidir. Bilgisayar sistemlerinde en yaygın kimlik doğrulama yöntemi olan parolalı kimlik doğrulama tek başına yeterli güvenliği verememektedir. Bu çalışma kapsamında parolalı kimlik doğrulamada güvenliği artırmak amacıyla tuş vuruş dinamikleri tabanlı biyometrik kimlik doğrulama sisteminin çok-katmanlı ileri beslemeli yapay sinir ağı (YSA) algoritmalarının performans karşılaştırılması amaçlanmıştır. Çok-katmanlı ileri beslemeli YSA modellerinin en bilindik ve en yaygın YSA algoritması olan Geri Yayılım Algoritması (Backpropagation), Radyal Tabanlı Fonksiyon YSA ve Öz-İlişkili (Auto-Association) YSA kullanılmıştır. Çalışma kapsamında yüz bir kişiden özgün tuş vuruş veri seti toplanmıştır. Model performans değerlendirme yöntemi olarak 5-kat çapraz geçerleme tekniği kullanılmıştır. Veri analizleri R programlama dili ile RStudio editörü kullanarak yapılmıştır. YSA kullanılarak, test veri setindeki her bir örneğin, şifrenin gerçek sahibi veya saldırgan kişiler tarafından yazılma olasılığı tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma bulgularına göre, Öz-İlişkili YSA %0 Hatalı Kabul Etme Oranı (FAR) ve %4,73 Hatalı Reddetme Oranı (FRR) ve %94,69 doğruluk oranı ile en başarılı YSA olmuştur.