Çoklu-biyometrik verilerle görüntü damgalama

Internet kullanımının yaygınlaşmasıyla birlikte bilgi güvenliği her geçen gün daha önemli bir hale gelmektedir. Çünkü bilgiler kolaylıkla kopyalanabilir, çalınabilir ve taklit edilip kötü amaçlarla kullanılabilir. Özellikle kişisel bilgilerin güvenliğini sağlamak için birçok önlem alınmaktadır. Bunlardan en çok bilineni kişisel parolalardır. Ancak bu parolaların çalınma ihtimali de bulunmaktadır. Bu nedenle bilgiye erişim için yetkili kişilerin biyometrik özellikleri de kullanılabilir. Çünkü biyometrik veri kişiye özeldir ve taklit edilemez. Bir yerine birden çok biyometrik verinin bir arada kullanılması güvenliği daha da arttırmaktadır. Ancak bu biyometrik verilerin de bir veri merkezinde depolanması gerekmektedir. Biyometrik verilerin olduğu gibi değil de farklı veriler içine gizlenerek depolanması ekstra bir güvenlik katmanı sağlayacaktır. Bu nedenlerle; kişilere ait biyometrik verilerin taşıyıcı bir görüntü içerisine damga olarak yerleştirilmesi düşünülmüştür. Bu tezde avuç içi, iris ve kulak verileri damga olarak kullanılmıştır. Damgaları geri elde etmek için kullanılacak yöntem sadece yetkili kişi tarafından bilinmektedir ve yetkisiz kişilerin bu damgaları rastgele yöntemlerle çıkarması mümkün değildir. Kötü amaçlı kişiler bu verilere erişmeye çalışırken damgalanmış resme farklı tipte saldırılar yaparlar. Sistemlerin özelliğine göre bazı durumlarda saldırı sonucunda damga verilerinin tamamen kaybolması (kırılgan damgalama) istenirken, bazı durumlarda damgaların saldırılara karşı dayanıklı olması (güçlü damgalama) istenmektedir. Bu tezde farklı yöntemler (tekil değer ayrışımı, sonlu ridgelet dönüşümü, contourlet dönüşümü) kullanılarak güçlü damgalama ve yarı kırılgan damgalama için uygun yöntemler ve bu yöntemler sırasında kullanılacak olan ölçek faktörlerinin belirlenmesi sağlanmıştır. Ölçek faktörlerinin belirlenmesinde iteratif ve analitik optimizasyon yöntemleri kullanılmıştır. Bu yöntemler spiral optimizasyon, parçacık sürü optimizasyonu ve polinomsal yaklaşımdır. Anahtar Kelimeler: Çoklu biyometrik damgalama, tekil değer ayrışımı, sonlu ridgelet dönüşümü, contourlet dönüşümü, optimizasyon