Çoklu-biyometrik verilerle görüntü damgalama
Image watermarking with multi-biometric data
Yazar: AYSUN TUTAK ERÖZEN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAN KAHRAMAN
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektronik Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering

Özet:
Internet kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte bilgi güvenliği her geçen gün daha önemli bir hale gelmektedir. Çünkü bilgiler kolaylıkla kopyalanabilir, çalınabilir ve taklit edilip kötü amaçlarla kullanılabilir. Özellikle kişisel bilgilerin güvenliğini sağlamak için birçok önlem alınmaktadır. Bunlardan en çok bilineni kişisel parolalardır. Ancak bu parolaların çalınma ihtimali de bulunmaktadır. Bu nedenle bilgiye erişim için yetkili kişilerin biyometrik özellikleri de kullanılabilir. Çünkü biyometrik veri kişiye özeldir ve taklit edilemez. Bir yerine birden çok biyometrik verinin bir arada kullanılması güvenliği daha da arttırmaktadır. Ancak bu biyometrik verilerin de bir veri merkezinde depolanması gerekmektedir. Biyometrik verilerin olduğu gibi değil de farklı veriler içine gizlenerek depolanması ekstra bir güvenlik katmanı sağlayacaktır. Bu nedenlerle; kişilere ait biyometrik verilerin taşıyıcı bir görüntü içerisine damga olarak yerleştirilmesi düşünülmüştür. Bu tezde avuç içi, iris ve kulak verileri damga olarak kullanılmıştır.
Damgaları geri elde etmek için kullanılacak yöntem sadece yetkili kişi tarafından bilinmektedir ve yetkisiz kişilerin bu damgaları rastgele yöntemlerle çıkarması mümkün değildir. Kötü amaçlı kişiler bu verilere erişmeye çalışırken damgalanmış resme farklı tipte saldırılar yaparlar. Sistemlerin özelliğine göre bazı durumlarda saldırı sonucunda damga verilerinin tamamen kaybolması (kırılgan damgalama) istenirken, bazı durumlarda damgaların saldırılara karşı dayanıklı olması (güçlü damgalama) istenmektedir. 
Bu tezde farklı yöntemler (tekil değer ayrışımı, sonlu ridgelet dönüşümü, contourlet dönüşümü) kullanılarak güçlü damgalama ve yarı kırılgan damgalama için uygun yöntemler ve bu yöntemler sırasında kullanılacak olan ölçek faktörlerinin belirlenmesi sağlanmıştır. Ölçek faktörlerinin belirlenmesinde iteratif ve analitik optimizasyon yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemler spiral optimizasyon, parçacık sürü optimizasyonu ve polinomsal yaklaşımdır.

Anahtar Kelimeler: Çoklu biyometrik damgalama, tekil değer ayrışımı, sonlu ridgelet dönüşümü, contourlet dönüşümü, optimizasyon

Abstract:
With the widespread use of the Internet, information security becomes more important every day. Because, the information can be easily copied, stolen and imitated and can be used for bad purposes. In particular, many measures are taken to ensure the security of personal information. The most popular of these are personal passwords. However, these passwords are also likely to be stolen. For this reason, biometric features of authorized people can also be used for access to information. Because the biometric data are personal and cannot be imitated. The use of multiple biometric data in combination instead of one increases security. However, these biometric data also need to be stored in a data center. Rather than storing biometric data as they are, storing data after hiding in different data will provide an extra layer of security. For these reasons; it is thought that the biometric data belonging to the person will be placed as watermarks in a host image. Palm print, iris and ear data are used as watermarks, in this thesis.
The method used to recover the watermarks is only known by authorized person and it is not possible for unauthorized people to get these watermarks with random methods. While the malicious people try to access this data, they apply different types of attacks to the watermarked image. Depending on the nature of the systems, in some cases it is desirable that the watermarks be completely lost (fragile watermarking) as a result of the attacks, whereas in some cases it is desirable that the watermarks be resistant to attacks (non-fragile watermarking).
In this thesis, different methods (singular value decomposition, finite ridgelet transform, contourlet transform) were used to determine suitable methods for non-fragile watermarking and semi-fragile watermarking and scale factors to use in these methods. Iterative and analytical optimization methods were used to determine the scale factors. These methods are spiral optimization, particle swarm optimization and polynomial regression.

Keywords: Multi-biometric watermarking, singular value decomposition, finite ridgelete transform, contourlet transform, optimization