[90456] Development of an optimum biometric hashing for deep learning applications
| dc.contributor.advisor | Özpınar, M. Alper | |
| dc.contributor.author | Ibrahim, Abdulrahim Mohamed | |
| dc.date.accessioned | 2023-04-07T15:24:33Z | |
| dc.date.available | 2023-04-07T15:24:33Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.department | Enstitüler, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı | en_US |
| dc.description | Tez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Ticaret Üniversitesi -- Kaynakça var. | en_US |
| dc.description | TK 7882.B56/I27 | en_US |
| dc.description.abstract | One of the most important approaches to securing digital and physical access to protected systems is biometric identification. This approach can be combined with other identification methods such as passwords and various 2FA tools to improve the security level. Whatever the security policy and governance approach, none of these systems can provide a fully secure system unless the assets are fully physically and digitally isolated. The literature and history are replete with examples of security breaches and data leaks. Regardless of the damage from leak, if the leaked and exposed data can be easily replaced/changed and updated with more secure and unique data, the problems can be more easily overcome. However, if the biometric data is breached or leaked, that biometric identification data cannot be used for the rest of the person's life. Since biometric-based authentication approaches are easy to implement, disseminate and use, there is a growing intended to use them in most common daily applications, even for cloud computing. Concerns about security and ownership of data are much greater in cloud computing due to its nature and notoriety. In this paper, the possible use, system performance and protection of biometric data with homomorphic encryption combined with matching the biometric data by distance-based machine learning approaches. A real use case also implemented by performing all computations in the encrypted domain is explained using an example set of hand recognition sample image datasets.Keywords: Biometrics technology, homomorphic encryption, SIFT, template protection.ÖZETKorunan sistemlere dijital ve fiziksel erişimi güvence altına almaya yönelik en önemli yaklaşımlardan biri biyometrik tanımlamadır. Bu yaklaşım, güvenlik düzeyini iyileştirmek için parolalar ve çeşitli 2FA araçları gibi diğer tanımlama yöntemleriyle birleştirilebilir. Güvenlik politikası ve yönetişim yaklaşımı ne olursa olsun, varlıklar tamamen fiziksel ve dijital olarak izole edilmedikçe bu sistemlerin hiçbiri tam olarak güvenli bir sistem sağlayamaz. Literatür ve tarih, güvenlik ihlalleri ve veri sızıntıları örnekleriyle doludur. Sızıntıdan kaynaklanan hasar ne olursa olsun, sızdırılan ve açığa çıkan veriler daha güvenli ve benzersiz verilerle kolayca değiştirilebilir/değiştirilebilir ve güncellenebilirse sorunların üstesinden daha kolay gelinebilir. Ancak, biyometrik veriler ihlal edilirse veya sızdırılırsa, bu biyometrik kimlik verileri, kişinin hayatının geri kalanında kullanılamaz. Biyometrik tabanlı kimlik doğrulama yaklaşımlarının uygulanması, yaygınlaştırılması ve kullanılması kolay olduğundan, bunların en yaygın günlük uygulamalarda, hatta bulut bilişim için bile kullanılmasına yönelik bir büyüme vardır. Bulut bilişimde verinin güvenliği ve sahipliği ile ilgili endişeler, doğası ve kötü ünü nedeniyle çok daha fazladır. Bu bildiride, homomorfik şifreleme ile biyometrik verilerin olası kullanımı, sistem performansı ve korunması, biyometrik verilerin uzaktan temelli makine öğrenmesi yaklaşımları ile eşleştirilmesi ile birleştirilmiştir. Şifrelenmiş alandaki tüm hesaplamaların gerçekleştirilmesiyle de uygulanan gerçek bir kullanım durumu, bir örnek el tanıma örnek görüntü veri kümeleri kümesi kullanılarak açıklanmıştır.Anahtar Kelimeler: Biyometri teknolojisi, homomorfik şifreleme, şablon koruması. | en_US |
| dc.identifier.endpage | 46 | en_US |
| dc.identifier.startpage | 1 | en_US |
| dc.identifier.uri | https://katalog.ticaret.edu.tr/e-kaynak/tez/90456.pdf | |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/11467/6455 | |
| dc.identifier.yoktezid | 759681 | en_US |
| dc.institutionauthor | Ibrahim, Abdulrahim Mohamed | |
| dc.language.iso | en | en_US |
| dc.publisher | İstanbul Ticaret Üniversitesi | en_US |
| dc.relation.publicationcategory | Tez | en_US |
| dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | en_US |
| dc.subject | Biometric identification | en_US |
| dc.subject | Biyometrik kimliklendirme | en_US |
| dc.subject | Machine learning | en_US |
| dc.subject | Makine öğrenimi | en_US |
| dc.subject | Teknoloji ve Mühendislik | en_US |
| dc.title | [90456] Development of an optimum biometric hashing for deep learning applications | en_US |
| dc.type | Master Thesis | en_US |
