Yüksek LisansAçık Erişim

Using behavioral biometric sensors of mobile phones for user authentication

2019
0 görüntülenme
0 i̇ndirme
Danışman: Doç. Dr. Gülfem Işıklar Alptekin

Özet (TR)

Bu makalede, El Hareketi Yönlendirme ve Kavrama (EHYK) algılayıcı verilerini kullanarak akıllı telefon kullanıcılarının kimliklerini doğrulamaya çalışmaktayız. Bir kullanıcının akıllı telefonunu tutma şekli, kaldırma hızı / döndürme hızı, ya da telefonunu kavraması veya ona dokunması, kimlik doğrulama için anahtar faktörlerdir. Cep telefonumuzu elimize alıp kullanmaya başladığımızda; üç algılayıcı otomatik olarak büyüklük, açısal hız ve ivme hakkında bilgi toplar. Ayrıca, telefona dokunmamız, harflere basmamız ya da ekranda elimizi oynatmamız da veri üretir. Bu makalede, telefonda yer alan algılayıcıların okuduğu bilgilerden faydalanıp çeşitli makina öğrenme algoritmaları kullanarak kimlik tanımaya çalıştık. Dört tür makine öğrenme algoritması kullandık. Bunlar: Karar Ormanı, Artırılmış Karar Ağacı, Destek Vektör Makinesi ve Lojistik Regresyon gibi algoritmalardır. Bu deneyde kullanılan veriler (EHYK) 100 mobil cihaz kullanıcısından toplanan algılayıcı verilerdir. Yaptığımız çalışmalar sonrasında, Artırılmış Karar Ağacı'nın normalize edilmemiş veri ile en yüksek kesinlik değeri verdiğini gördük.

Yazar

Dr. Nurhak Karakaya

Bu Yayına Nasıl Atıf Yapılır

Nurhak Karakaya (Yüksek Lisans Tezi). Using behavioral biometric sensors of mobile phones for user authentication, 2019, Galatasaray University.

Anahtar Kelimeler

Lisans

Tüm Hakları Saklıdır

Bu eser belirtilen lisans koşulları altında paylaşılmaktadır.

Galatasaray University tezlerinden daha fazlası