Tuşa basış dinamikleri, akselerometre ve jiroskop verileriyle mobil cihazlarda davranışsal biyometrik kimlik doğrulama
Keystroke dynamics, accelerometer and gyroscope data based behavioral biometric authentication on mobile devices
Yazar: UMUT BERHAN BALKIR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ
Marmara Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde sıkça kullandığımız ve birçok ihtiyacın karşılanabildiği mobil cihazlarda, bilinen anahtarla yani şifreyle kimlik doğrulama yöntemine ek olarak veya doğrudan bu yöntemin yerine, parmak izi ve yüz tanıma sistemleri gibi biyometrik kimlik doğrulama yöntemleri yaygın bir şekilde kullanılmaktadır. Bu kimlik doğrulama yöntemleri güvenilir görünseler de doğrulamayı sağlayan biyometrik veriler gizlenememektedir. Parmak izi, ses ve yüz gibi fiziksel biyometrik veriler sürekli olarak bir yerlerde bırakılmaktadır veya başkalarından saklanamamaktadır. Başka bir deyişle herkes tarafından görülen, duyulan, ulaşılabilen ve değiştirilemeyen verilerle kimlik doğrulama işlemleri gerçekleştirilmektedir. İleride bu verilerin çalınarak ya da kopyalanarak, doğrulama sistemlerinin kolayca atlatılamayacağı meçhul. Bu yöntemlerin yerine veya tercihe bağlı olarak bu yöntemlere ek olacak şekilde kullanılabilecek davranışsal biyometrik kimlik doğrulama yöntemleriyle, kullanıcıyı ek bir doğrulama adımıyla uğraştırmadan, arka planda yapılan davranış analizleri sayesinde belirli başarı yüzdeleriyle kimlik doğrulama yapılabilmektedir. Bu çalışmada, çalınması ve taklit edilmesi çok daha zor gözüken, arka planda transparan bir şekilde çalıştığı için de kullanıcı deneyimi açısından daha verimli olan 'tuşa basış dinamikleri ve mobil cihazlarda bulunan akselerometre ve jiroskop sensörleriyle elde edilen üç boyutlu uzaydaki tuşlama esnasındaki cihaz pozisyonu verileriyle' davranışsal biyometrik kimlik doğrulama çözümü ele alınmıştır. Analizler birden fazla makine öğrenmesi algoritması ve farklı veri seti kombinasyonları kullanılarak yapılmıştır. Ortalama sonuçlara göre en iyi %1.30 eş hata oranı (EER) Rastgele Orman sınıflandırıcı elde edilmiştir.

Abstract:
In mobile devices which we use frequently and can handle many high-importance works, fingerprint or face recognition systems are widely used as biometric authentication methods in directly use or as additional factors with the password authentication methods. Although these authentication methods appear to be reliable, biometric data that provides authentication cannot be hidden. Physical biometric data such as fingerprints, sounds and facials are permanently left in places or cannot be hidden from others. In other words, authentication is performed with data that is seen, heard, accessible by everyone else and theese are unchangeable. It is not known whether verification systems can be easily circumvented by stealing or copying this data in the future. Behavioral biometric authentication methods can be used in place of or optionally in addition to these methods, can be performed with certain success percentages by means of background behavior analyzes without the user having to deal with an additional verification step. In this study disscussed a biometric authentication solution named 'keystroke dynamics and device position data during keying in three-dimensional space obtained by accelerometer and gyroscope sensors on mobile devices' which is much more difficult to steal and imitate and which is more efficient in terms of user experience because it works transparently in the background. The analyzes were performed using different machine learning algorithms and different data set combinations. According to the average results, the best equal error rate of 1.30% was obtained with Random Forest Classifier.