İstemci taraflı şifreleme ve dağıtık depolama ile kişisel veri güvenliğinin arttırılmasına yönelik bulut tabanlı uygulamanın geliştirilmesi
Yükleniyor...
Dosyalar
Tarih
2019
Yazarlar
Dergi Başlığı
Dergi ISSN
Cilt Başlığı
Yayıncı
Trakya Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü
Erişim Hakkı
info:eu-repo/semantics/openAccess
Özet
Günümüzde merkeziyetsiz kripto para transferleri birçok alanda merkeziyetsiz işlemlerin yapılabilirliğini ön plana çıkarmış ve bu tezin ortaya çıkarılmasıda ilham kaynağı olmuştur. Bilgi güvenliğini hedefleyerek yapılmış olan bu tez, kurum ve kuruluşlarca saklanan dijital belgelerin güvenli bir şekilde depolanmasını ve makine öğrenmesi ile sınıflandırılmasını kapsamaktadır. Bu çalışmada geliştirilen yazılım kullanılarak, öncelikle bir sistem yöneticisi tarafından güvenle saklanması gereken belgeler işaretlenir daha sonra ise güvenli olmalı olarak işaretlenen veriler için belirlediğimiz güvenlik yöntemleri uygulanır. Bu yöntemlere göre güvenli işaretlenen belgeler indirilmek ya da silinmek istediğinde kullanıcıya ait mobil cihazdan 2FA ile doğrulama yapılması beklenecektir. Makine öğrenmesi ile belgeler otomatik sınıflandırılarak kullanıcı hatalarının önüne geçilecek ve performans arttırımı yapılacaktır. Belgeler IPFS ile bloklar halinde depolama alanlarında tutulacaktır. Böylece belgeler gizlilik, bütünlük ve güvenlik ilkelerine bağlı olarak korunması sağlanacaktır.
The recent popularity of decentralized crypto money transfers have brought forward the feasibility of decentralized transactions and has been an inspiration for my study. This study, which was conducted with the aim of information security, deals with the safe storage of digital documents by institutions/organizations and classification of them by machine-learning algorithms. Using the software developed in this study, firstly the documents that should be kept safely are marked by a system administrator and then the security methods that we have determined are applied to the data that are marked as “keep safe”. Because of the proposed security measures, downloading or deleting data will require 2FA verification from the mobile device of the user. Through machine learning, the documents will be classified automatically, which will lead to fewer user errors being made and performance improvement will be achieved. Using IPFS, documents will be stored in a distributed and fragmented fashion. As a result, documents will be protected in accordance with privacy, integrity and security principles.
The recent popularity of decentralized crypto money transfers have brought forward the feasibility of decentralized transactions and has been an inspiration for my study. This study, which was conducted with the aim of information security, deals with the safe storage of digital documents by institutions/organizations and classification of them by machine-learning algorithms. Using the software developed in this study, firstly the documents that should be kept safely are marked by a system administrator and then the security methods that we have determined are applied to the data that are marked as “keep safe”. Because of the proposed security measures, downloading or deleting data will require 2FA verification from the mobile device of the user. Through machine learning, the documents will be classified automatically, which will lead to fewer user errors being made and performance improvement will be achieved. Using IPFS, documents will be stored in a distributed and fragmented fashion. As a result, documents will be protected in accordance with privacy, integrity and security principles.
Açıklama
Yüksek Lisans Tezi
Anahtar Kelimeler
Makine öğrenmesi, Kişisel verilerin korunması, IPFS, Güvenli veri depolama, Machine learning, Personel data protection, IPFS, Secure data storage
