Yapay sinir ağları ile kriptoloji uygulamaları

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.advisorKutlu, Yakup
dc.contributor.authorYayık, Apdullah
dc.date.accessioned2024-05-28T11:15:40Z
dc.date.available2024-05-28T11:15:40Z
dc.date.issued2013en_US
dc.departmentEnstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Enformatik BölümüEnformatik Ana Bilim Dalıen_US
dc.description.abstractBu çalışmada, Yapay Sinir Ağlarının (YSA) kriptoloji biliminin 3 farklı uygulama alanında kullanılabilirliği araştırılmıştır. İlk olarak; YSA tabanlı sözde rastsal sayı üreteci tasarlanarak NIST (Ulusal Teknoloji Standartları Enstitüsü) istatistiksel testleri ile rastsallığı test edilmiş ve 7 adet test başarı ile geçilmiştir. Ardından; YSA modellemesi ile ağırlıkları, nöron sayıları ve transfer fonksiyonları gizli anahtar olarak kullanan açık anahtarlama altyapılı kripto-sistem uygulaması yapılmıştır. YSA ile modellenen bir kripto-sistemin, şifreleme algoritmasına bağlı kalınmaksızın, deşifre edilebileceği öğrenilmiştir. Daha sonra; dijital imza işlemi için kullanılabilecek YSA tabanlı görüntü ve metin Hash Fonksiyonu uygulamaları yapılmış ve Hash değerlerinin duyarlılıklarının resim ve metin için istatistiksel olarak ortalama %90 civarında olduğu hesaplanmıştır. Anahtar Kelimeler : Açık Anahtarlama Altyapısı, Yapay Sinir Ağı Tabanlı Sözde Rastsal Sayı Üreteci, NIST Rastsallık Testleri, Hash Fonksiyonu.en_US
dc.description.abstractIn this study, the usage of Artificial Neural Network (ANN) in three different implementation of Cryptology Science is investigated. Firstly, ANN based pseudo-random numbers are generated and tested for randomness using seven NIST (National Institute of Standard Technology) Random Tests and resulted successfully. Secondly, a non-linear image and text crypto-system is modeled using ANN and weights, bias, neuron number and transfer function are used as secret key in ANN based asymmetric crypto-system. It is learned that any modeled crypto-system is able to be decrypted regardless of knowing encryption algorithm. Thirdly, ANN based image and text hash algorithm, which can be used for digital signature, is designed and plain text sensitivity of hash value is calculated as approximately %90 statistically for both image and text.en_US
dc.identifier.endpage77en_US
dc.identifier.startpage1en_US
dc.identifier.urihttps://tez.yok.gov.tr/UlusalTezMerkezi/TezGoster?key=iTkOhwevEenJZ3onUvs52oeOO-0Wgf82Vw0Y5LmOvS4TJiTUuWZBR8ptLlrpES3K
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12483/5539
dc.identifier.yoktezid346201en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherHatay Mustafa Kemal Üniversitesien_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolen_US
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.subjectAsymmetric Crypto-Systemen_US
dc.subjectANN Based Pseudo-Random Number Generationen_US
dc.subjectNIST Random Testsen_US
dc.subjectHash Functionen_US
dc.titleYapay sinir ağları ile kriptoloji uygulamalarıen_US
dc.title.alternativeCryptology application using artificial neural networken_US
dc.typeMaster Thesisen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
346201.pdf
Boyut:
1.86 MB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Tam Metin / Full Text
İndir

Koleksiyon

FBE Tez Koleksiyonu