Mandelbrot fraktal setleri kullanarak yeni bir şifreleme yöntemi önerilmesi ve analizlerin gerçekleştirilmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Ticaret Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2022
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: GÜLSEREN KİBAR
Danışman: KASAPBAŞI MUSTAFA CEM
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son zamanlarda, görüntü şifreleme popüler ve önemli bir araştırma alanı olmuştur. İnternet ve ağlar üzerinden iletişime olan bağımlılığın gün geçtikçe artmasıyla birlikte, verilerin iletimi güvenlik ihlaline karşı açık hale geliyor. Bu güvenlik ihlallerine karşı en iyi çözümlerden biri de verinin şifrelenmesidir. Günümüzde çoğunlukla kullanılan geleneksel algoritmalar, düşük güvenlik seviyesi göstermesinden dolayı kaos tabanlı kripto sistemler son yıllarda ilgi çekici hale gelmiştir. Buraya olan yoğun ilgiden sonra çeşitli kaotik haritalar kriptografi alanına kazandırılmıştır. Eski şifreleme algoritmalarının kullanılmasıyla ortaya çıkan düşük güvenlik seviyesi problemi kaos şifrelemesi kullanılarak çözülmüştür. Bunun yanı sıra kaos şifrelemede anahtar rastgeleliğinin ve boyut büyüklüğünün de görüntü şifrelemedeki önemi ortaya çıkmıştır. Bu çalışma, görüntüleri şifrelemek için çeşitli türleri olan kaotik haritalar ile Mandelbrot fraktallarını içeren yeni bir hibrit algoritma sunmaktadır. Bunun sebebi fraktal görüntülerin rastgeleliliğinin fazla olmasından ötürü, şifreleme için güçlü bir anahtar olarak kullanılabilmesidir. Araştırmacıların çalışmaları sonucu literatürde de yer alan pek çok kaotik harita ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada da bunlardan birisi olan Lojistik kaotik harita metodundan ve Mandelbrot fraktal setlerinden elde edilen anahtarlar ile görüntü şifrelemesi yapılmıştır. Ayrıca, bu kaotik harita ve fraktalların birlikte kullanılmasının sonucu elde edilen şifreli görüntülerin analizi ve karşılaştırması yapılmıştır. Bu analiz yapılırken oluşturulan şifreli görüntünün ve görüntünün orijinal halinin görsel değerleri karşılaştırılarak algoritmanın başarısı Tepe Sinyal Gürültü Oranı (Peak Signal-to-Noise Ratio–PSNR), Global ve Yerel Shannon Entropisi, Yapısal Benzerlik İndeksi Ölçümü (Structural Similarity Index Measure-SSIM), Ortalama Karesel Hata (Mean Squared Error-MSE), Korelasyon Katsayısı, Histogram Analizi, Değişen Piksel Hızı Sayısı (Number of Changing Pixel Rate-NPCR), Ortalama Mutlak Hata (Mean Absolute Error-MAE) ve Birleşik Ortalama Değişen Yoğunluk (Unified Averaged Changed Intensity-UACI) yöntemleri ile ölçülmüştür.