Nesnelerin interneti uygulamalarında kaos temelli görüntü şifreleme
Chaos-based image encryption in internet of things applications
Yazar: CEMİLE İNCE
Danışman: PROF. DR. DAVUT HANBAY
İnönü Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bilişim sistemlerinin gelişmesi ve Nesnelerin İnterneti (IoT) cihazlarının
yaygınlaşmasıyla, veri güvenliği kritik bir önem kazanmıştır. Karmaşık algoritmaların
kullanılabildiği standart bilgisayar sistemlerinin aksine, IoT cihazlarının sınırlı donanım
kapasiteleri, hafif ve özelleştirilmiş şifreleme çözümlerini zorunlu kılmaktadır. Bu vizyon
ile bu çalışmada, IoT ortamları için kaos temelli görüntü şifreleme algoritmaları
kategorisinde iki farklı hafif ve verimli görüntü şifreleme yöntemi önerilmiştir. Birinci
yöntem, Köşe Geçiş Algoritması (KGA) piksel karıştırma yöntemiyle görütü şifreleme
kategorisinde yer almaktadır. Kaos tabanlı yayılma yöntemleriyle entegre olan KGA,
kapsamlı bir şifreleme şeması oluşturmakta ve sıkı istatistiksel ve diferansiyel özellikler
göstermektedir.
KGA algoritmasında piksel karıştırma algoritmalarıyla yapılan çalışmalar kıyaslanmış
ve önerdiğimiz algoritmanın avantajları gözler önüne serilmeye çalışılmıştır. KGA ile benzer
üç algoritmanın işlem süreleri karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak yapılan tüm testlerde önerilen
algoritma alternatiflerine göre daha iyi sonuçlar vermiştir. Ayrıca ilgili çalışmalar arasında
xvi
UACI, NPCR, PSNR ve entropi değerleri üzerinden karşılaştırmalar değerlendirilmiştir.
Sonuç olarak UACI ve NPCR için en iyi sonuçlar önerilen algoritmadan elde edilmiştir.
Diğer değerlendirme ölçütleri olan PSNR ve entropi de kabul edilen aralıktadır.
İkinci yöntem ise çok katmanlı Doğrusal Olmayan Permütasyon Çatısı (DOPÇ) 2B
matris dönüşüm temelli bir şifreleme yaklaşımı sunmaktadır. Standart 2B matris haritalama
yöntemlerinin aksine, DOPÇ'nin permütasyon matris üzerindeki adım sayısı değişkendir ve
algoritmanın gerçekleştirilme aşamalarında 3 farklı 1B kaotik harita (zaslavsky, chebyshev
ve lojistik harita) kullanarak şifreleme karmaşıklığı artırılmaktadır. Her iki yöntemin de
detaylı performans değerlendirmeleri sunulmuş ve benzer yöntemlerle karşılaştırılmıştır.
Test sonuçları, önerilen algoritmaların alternatiflerine kıyasla yüksek şifreleme
karmaşıklığına ve düşük işlem zamanında ulaştığını göstermektedir. KGA yöntemi, NPCR
ve UACI değerlendirme kriterlerinde 99,6093 ve 33,4648 değerleri ile beklenen değerden
çok az sapma göstererek, IoT sistemlerinin sıkı güvenlik gereksinimlerini karşılamaktadır.
DOPÇ yöntemi, şifreleme adımlarını görüntüyü tek bir gezintide tamamlayarak yüksek
verimlilik sunmaktadır. 14 SIPI veri kümesi görüntüsü üzerinde yapılan testlerde DOPÇ
ortalama NPCR 99,6122, UACI 33,4690 ve bilgi entropisi 7,9993 değerleri elde edilmiştir.
Her iki yöntemin yüksek anahtar alanı sayesinde kaba kuvvet saldırılarına dayanıklı olduğu
gösterilmiştir

Abstract:
With the development of information systems and the proliferation of Internet of
Things (IoT) devices, data security has gained critical importance. Unlike standard computer
systems where complex algorithms can be used, the limited hardware capacities of IoT
devices necessitate lightweight and customized encryption solutions. With this vision, in this
study, two different lightweight and efficient image encryption methods are proposed in the
category of chaos-based image encryption algorithms for IoT environments. The first
method, Corner Transition Algorithm (CGA), is in the category of image encryption by pixel
mixing method. Integrated with chaos-based propagation methods, KGA creates a
comprehensive encryption scheme and exhibits stringent statistical and differential
properties.
In the KGA algorithm, studies with pixel mixing algorithms were compared and the
advantages of our proposed algorithm were tried to be revealed. The processing times of
KGA and three similar algorithms were compared. As a result, in all tests performed, the
proposed algorithm gave better results than its alternatives. In addition, comparisons
between relevant studies were evaluated based on UACI, NPCR, PSNR and entropy values.
As a result, the best results for UACI and NPCR were obtained from the proposed algorithm.
Other evaluation metrics, PSNR and entropy, are also within the accepted range. The second
xviii
method offers a multi-layer Nonlinear Permutation Framework (DOPF) 2D matrix
transformation based encryption approach.
Unlike standard 2D matrix mapping methods, the number of steps on the permutation
matrix of DOPÇ is variable and the encryption complexity is increased by using 3 different
1D chaotic maps (Zaslavsky, Chebyshev and logistic maps) in the implementation stages of
the algorithm. Detailed performance evaluations of both methods are presented and
compared with similar methods. Test results show that the proposed algorithms achieve high
encryption complexity and low processing time compared to alternatives. The KGA method
meets the stringent security requirements of IoT systems, showing little deviation from the
expected value with values of 99.6093 and 33.4648 in the NPCR and UACI evaluation
criteria. The DOPÇ method offers high efficiency by completing the encryption steps in a
single image navigation. In the tests performed on 14 SIPI dataset images, DOPÇ average
NPCR values of 99.6122, UACI of 33.4690 and information entropy of 7.9993 were
obtained. Both methods have been shown to be resistant to brute force attacks thanks to their
high key space.