Research Article

Lehmer Algoritması Tabanlı Rastgele Anahtar İle Şifrelenmiş Görüntüleri Kullanarak Nesne Tespitli Doğrulama Yoluyla Güvenli Mesaj İletimi

Volume: 9 Number: 1 April 30, 2023
TR EN

Lehmer Algoritması Tabanlı Rastgele Anahtar İle Şifrelenmiş Görüntüleri Kullanarak Nesne Tespitli Doğrulama Yoluyla Güvenli Mesaj İletimi

Öz

Günümüzde son kullanıcılar arası verinin başarılı iletimi, verinin korunması ve gizlilik önemli konulardır. Çalışmamızda, uçtan uca (end-to-end) güvenilir bir iletişim kanalı üzerinden rastgele anahtar üretimi için Lehmer algoritması tabanlı piksel renk matris bilgilerinde bit bazında şifrelenmiş görüntülerin iletilmesini sağlayan ve doğruluk geçerlemesini garanti eden bir sistem oluşturulmuştur. Derin öğrenme modeli kullanılarak görüntü sahnesi içerisindeki tespit edilen nesnelerin özellikleri ile üst veri oluşturulmaktadır. Çalışmada, mesajın göndericisi tarafından Lehmer algoritması kullanılarak şifreleme yapıldıktan sonra Base64 kodlama formatında yapılandırılmış veri oluşturulmaktadır. Güvenli iletim kanalı üzerinden bu mesaj alıcı tarafa uçtan uca iletir. Son olarak alıcı tarafa ulaşan mesaj paketindeki görüntü sahnesi içerisindeki nesnelerin tespit bilgilerini içeren yapılandırılmış veri değişim ve aktarım dosyasından görüntünün kodlanmış hali ve üst veri bilgileri ayıklanarak şifre çözümlemesi yapılmaktadır. Alıcı tarafta derin öğrenme modelinin nesne tespit sonuçları bu dosyadan elde edilen deşifrelenmiş bilgi ile kıyaslanarak mesajın doğruluğunun geçerlemesi şeklinde nesnel sağlaması da yapılmaktadır. Yapılan deneylerdeki ortalama değerler göz önüne alındığında üç farklı veri kümesinden elde edilen veriler için ortalama değerler olarak Piksel Sayısı Değişim Hızı (NPCR) %99,61, Birleşik Ortalama Değişme Yoğunluğu (UACI) %14,70 ve ortalama entropi değeri ise şifrelenmiş görüntüler için azami 7,9999 değerinde ölçülmüştür. Çalışmamızda bilimsel bulgulara dayanan tartışma ve değerlendirmelere yer verilmektedir.

Anahtar Kelimeler

Rastgele sayı , şifreleme , derin öğrenme , veri iletişimi

References

  1. N. Koo, G. H. Cho, Byeonghwan and S. Kwon, “An Improvement of the Cipolla-Lehmer Type Algorithms,” 2015, National Institute for Mathematical Sciences, arXiv Preprint: 1501.04036 [cs.CR], Available at: https://doi.org/10.48550/arXiv.1501.04036 [Accessed: Aug., 2022].
  2. D. Saif and A. Matrawy, "A Pure HTTP/3 Alternative to MQTT-over-QUIC in Resource-Constrained IoT," 2021, Carleton University, arXiv Preprint: 2106.12684 [cs.NI], Available at: https://doi.org/10.48550/arXiv.2106.12684. [Accessed: Aug., 2022].
  3. M. Ahmed and M. M. Akhtar, "Smart Home: Application using HTTP and MQTT as Communication Protocols," 2021, Indian Institute of Technology, Delhi, arXiv Preprint: 2021.10339 [cs.CR], Available at: https://doi.org/10.48550/arXiv.2112.10339. [Accessed: Aug., 2022].
  4. G. Perrone, M. Vecchio, J. D. Ser, F. Antonelli, V. Kapoor, "The Internet of Things: a Survey and Outlook," 2019, Research Centre at eCampus University, Novedrate (Como), Italy, arXiv Preprint:1910.13965 [cs.NI], Available at: https://doi.org/10.48550/arXiv.1910.13965. [Accessed: Aug., 2022].
  5. M. Lirzin and B. Markhoff, "Towards an ontology of HTTP interactions," 2020, France, arXiv Preprint: 2007.13475 [cs.AI], Available at: https://doi.org/10.48550/arXiv.2007.13475. [Accessed: Aug., 2022].
  6. S. Hazelhurst, "A Proposal for Dynamic Access Lists for TCP/IP Packet Filering," 2001, Programme for Highly Dependable Systems, arXiv Preprint: cs/0110013 [cs.NI], Available at: https://doi.org/10.48550/arXiv.cs/0110013. [Accessed: Aug., 2022].
  7. S. Kumar, M. P. Andersen, H.-S. Kim and D. E. Culler, "Performant TCP for Low-Power Wireless Networks," 2018, University of California, Berkeley, arXiv Preprint: 1811.02721 [cs.NI], Available at: https://doi.org/10.48550/arXiv.1811.02721.[Accessed: Aug., 2022].
  8. Y. Bengio, A. C. Courville and P. Vincent, "Representation Learning: A Review and New Perspectives," IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, vol. 35, no. 8, pp. 1798-1828, Aug 2013, doi: 10.1109/TPAMI.2013.50.
  9. P. Jiang, D. Ergu, F. Liu, Y. Cai and B. Ma, "Review of Yolo Algorithm Developments", Procedia Computer Science, vol. 199, no. 1, pp. 1066-1073, 2022, doi: 10.1016/j.procs.2022.01.135. ISSN 1877-0509.
  10. A. Radford, J.-W. Kim, C. Hallacy, A. Ramesh, G. Goh, S. Agarwal, G. Sastry, A. Askell, P. Mishkin, J. Clark, G. Krueger and I. Sutskever, "Learning Transferable Visual Models From Natural Language Supervision," 2021, arXiv Preprint: 2103.00020 [cs.CV], Available at: https://doi.org/10.48550/arXiv.2103.00020. [Accessed: Aug., 2022].
IEEE
[1]S. Hoşmeyve, A. C. Bilecan, B. Karasulu, and İ. Ünlü, “Lehmer Algoritması Tabanlı Rastgele Anahtar İle Şifrelenmiş Görüntüleri Kullanarak Nesne Tespitli Doğrulama Yoluyla Güvenli Mesaj İletimi”, GJES, vol. 9, no. 1, pp. 108–127, Apr. 2023, [Online]. Available: https://izlik.org/JA59ET48WD