Yüz Tanıma Sistemlerinde Canlılık Analizi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, ELEKTRONİK VE HABERLEŞME MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2019
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: Tugay Bozik
Danışman: Nihan Kahraman
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde bilgisayarların gündelik yaşantımızın önemli bir parçası olması ile birlikte insan-bilgisayar etkileşimi oldukça fazla artmıştır. Teknolojinin sürekli olarak gelişmesiyle bu etkileşim her alanda oldukça önemli bir rol almaktadır. Son zamanlarda bu etkileşimin güvenlik alanında da önemli bir rol aldığını görüyoruz. Geleneksel güvenlik sistemlerinde şifreler, kartlar ve anahtarlar kullanılırken bunların kopyalanması, çalınması veya unutulması sürekli karşılaşılan bir konudur. Güvenlik gerektiren uygulamalar; mobil bankacılık, banka uygulamaları, erişim kontrol sistemleri gibi uygulamalarda önemini çok net anladığımız alanlarda geleneksel güvenlik yöntemlerinin yerine biyometrik veriler üzerinden kişilerin sistemlere daha güvenli ve pratik olarak erişimi sağlanmaya başlamıştır. Biyometrik veriler, kişilere ait ölçülebilir fiziksel ve davranışsal özellikleri tanıyarak, kimlik belirlemek üzere geliştirilmiş otomatik sistemler için kullanılan bir terimdir. Biyometrik veriler içerisinde en çok kullanılan özellik yüz ve göz biyometriğidir. Bu verileri kullanarak erişilen sistemler çok daha güvenilirdir. Ancak, biyometrik kimlik doğrulama sistemlerinin dolandırıcılık, sahtekarlık saldırılarına karşı olan zafiyeti yaygın olarak bilinen bir konudur. Sistemleri, biyometrik verileri taklit ederek kandırmaya çalışmak bilinen en yaygın dolandırıcılık saldırılarıdır. Bu çalışmada yüz tanıma sistemlerine yapılan dolandırıcılık saldırılarına karşı canlılık analizi yapılarak bir çözüm önerilmiştir. Kişilerin sisteme girmek için bir kamera karşısına geçmesiyle birlikte çalışan bir algoritma sayesinde canlılık kararı verilerek sistemlere sahte girişlerin önüne geçilmesi amaçlanmıştır. Geleneksel biyometrik doğrulama sistemlerinin üzerinde az maliyetli bir donanım değişikliği ile mevcut güvenlik seviyelerini arttırmak mümkündür. Python programlama dilini kullanarak, OpenCV görüntü işleme kütüphanesinin yetkinlerinden faydalanılmıştır. Aynı zamanda görüntü işleme algoritması olarak Dlib kütüphanesinden de faydalanılmıştır. Donanım olarak Intel i5 2.3GHz işlemciye sahip bilgisayar ve 1024x768 çözünürlüklü 5MP standart web kamerası kullanımıştır. Aynı zamanda bu yazılım Raspberry Pi 3 Model B donanımı üzerinde de test edilmiş olup aynı başarıya ulaşmıştır. Ekran karşısına geçen bir kişinin şekil dedektörü algoritması ile yüz bölgesi tespit edilmiştir. Ardından bilateral filter, aşındırma ve eşik değeri karşılaştırması yöntemleri ile de iris bölgeleri bulunduktan sonra ekran üzerinde dinamik olarak farklı zamanlarda ve farklı koordinatlarda çıkan yazıların takip edilmesi beklenmektedir. Bu sayede güvenlik açığı olan sistemlere girişlerde biyometrik verileri kullanarak canlılık analizi yapılıp dolandırıcılık saldırıları önlenmiştir. Bu çalışmanın yapılmasında ki temel amaç mevcut güvenlik sistemlerine ucuz ve hızlı bir çözüm sunmaktır. Biyometrik sisteme girişleri simüle etmek için gönüllüler üzerinde test edilmiş, canlılık veya dolandırıcılık atağı kararını vermeyi sağlayan %97 başarı oranına sahip bir algoritma geliştirilmiştir.