Kimlik doğrulaması için tuş vuruş dinamiklerine dayalı bir güvenlik sisteminin yapay sinir ağları ile geliştirilmesi
Developing a security system for authentication based on keystroke dynamics using artificial neural networks
Yazar: ZEKİ ÖZEN
Danışman: PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN ; PROF. DR. SUSHIL K. SHARMA
İstanbul Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Enformatik Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Etkileşimli bilgisayar = Interaction computer

Özet:
Bu tezde davranışsal biyometrik kimlik doğrulama yöntemlerinden tuş vuruş dinamikleri 
yapay sinir ağı (YSA) algoritmaları ile kullanılarak kimlik doğrulamada güvenliği 
artırmak amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında tuş vuruş verisinin toplanabilmesi için Tuş 
Vuruşları Toplama Yazılımı (TVTY)  geliştirilmiştir. Yüz  bir kişiden özgün tuş vuruş 
verisi  toplanmıştır. Veri setine  Çok katmanlı ileri  beslemeli YSA Geri Yayılım 
algoritması, Radyal Tabanlı Fonksiyon YSA, Öğrenmeli Vektör Nicemleme YSA 
(LVQ1, LVQ2, LVQ3 ve Optimize LVQ1 algoritmaları), Kendini Örgütleyen Haritalar 
YSA (SOM, BDK ve XYF algoritmaları), Olasılıksal YSA, Uyarlanabilir Rezonans 
Teorisi YSA ailesinden ART2 algoritması ve Öz-İlişkili YSA algoritmaları uygulanarak 
farklı modeller oluşturulmuştur. Model performans değerlendirme yöntemi olarak 5-kat 
çapraz geçerleme tekniği kullanılmıştır. Veri analizleri R programlama dili  ile RStudio 
editörü kullanarak yapılmıştır. YSA  sınıflandırıcıları ile veri setindeki  her bir örneğin 
güvenilir  kullanıcı  veya saldırgan kişilerden  hangisi tarafından yazılmış olabileceği 
tahmin edilmeye çalışılmıştır. Çalışma kapsamında en başarılı FAR değerini %0 ile Öz-
İlişkili YSA,  en başarılı  FRR  değerini %3,94 değeri  ile Olasılıksal YSA,  en başarılı 
doğruluk değerini  %94,69 ile yine Öz-İlişkili YSA  vermiştir.  Bu çalışma İstanbul 
Üniversitesi Bilimsel Araştırma Projeleri Yürütücü Sekreterliğinin  49695 numaralı 
projesi ile desteklenmiştir.

Abstract:
In this thesis, it is aimed to  improve authentication security  using Artificial Neural 
Networks (ANN)  with keystroke dynamics which is  one of  behavioral biometric 
authentication methods.  Keystroke Collection Tool (KCT) is developed to  gather 
keystroke data within the scope of the study. Original data is obtained from one hundred 
one  people. Different models are created using Backpropagation  algo, Radial Basis 
Function  ANN,  Learning Vector Quantization  ANN  (LVQ1, LVQ2, LVQ3  and 
Optimized  LVQ1  algorithms),  Self-Organizing Maps  ANN  (SOM, BDK  and  XYF 
algorithms), Probablistic ANN, Adaptive Resonance Theory ANN (ART2 algorithm) and 
Auto-associative ANN. 5-fold cross validation is used as model performance evaluation 
technique. Data analysis is performed by R programming language using RStudio. It is 
tried to predict class labels of each attempt in data set as genuine users and impostors. In 
this study, the best FAR value is 0% which obtained by Auto-associative NN, the best 
FRR value is  3,94% given by PNN and the best accuracy value is given by Auto-
Associative NN with 94,69%. This work was supported by Scientific Research Project 
Coordination Unit of Istanbul University. Project number: 49695.