Yazarlar
Yayınlar
- MakaleAçık Erişim2025Security and Performance-Based Design and Evaluation Criteria for Cryptographic Random Number Generators
Erdem, Ebubekir; Garipcan, Ali Murat
This study comprehensively examines security and performance-oriented selection and evaluation criteria for Random Number Generators (RNGs) used in cryptographic applications. The study analyzes the fundamental differences between Pseudo Random Number Generators (PRNGs) and True Random Number Generators (TRNGs). Within the scope of these analyses, entropy sources, statistical characteristics, and performance metrics, as well as their effects on security, are evaluated. The ability of TRNGs to meet high security requirements thanks to their hardware-dependent structures is compared with PRNGs, which offer software-based and low-cost solutions. The study evaluates various criteria ranging from minimum entropy tests to space and energy requirements. It also highlights the fundamental challenges encountered in the design and implementation of RNGs in cryptographic systems. Additionally, the fundamental security requirements encountered in RNG design and how these requirements can be met in practice are discussed in detail. In this context, PRNGs, TRNGs based on physical processes, and hybrid RNG designs are analyzed. The advantages and disadvantages of these different design paradigms are then presented in a comparative manner. In conclusion, this study delivers a framework that unifies security, performance, and design considerations for RNGs, setting a benchmark for future cryptographic research. As a result, this framework forms the foundation for the next generation of secure, efficient, and scalable cryptographic systems.
- MakaleYalnız künye2024Güvenlik Duvarlarındaki Ağ Trafiği Log Kayıtlarının Analizinde Açıklanabilir Yapay Zekâ ve Derin Sinir Ağlarının Kullanımı: Karşılaştırmalı Bir Analiz
Utku, Anıl
İnternet kullanımında yaşanan hızlı büyüme, siber tehditlerin çeşitlenmesine ve karmaşıklığının artmasına neden olmuştur. Bu durum, özellikle ağ güvenliği konusunda daha gelişmiş ve dinamik çözümler geliştirilmesini zorunlu kılmaktadır. Geleneksel güvenlik yöntemleri, özellikle güvenlik duvarları, belirli kurallar çerçevesinde çalıştığından, yeni nesil siber tehditlere karşı yetersiz kalabilmektedir. Güvenlik duvarları, ağ trafiğini izleyerek potansiyel tehditleri tespit eden ve engelleyen önemli araçlar olarak uzun yıllardır kullanılmaktadır. Ancak, statik kurallara dayanan geleneksel güvenlik duvarları, karmaşık ve dinamik tehditleri algılamada yetersiz kalmakta ve yüksek oranda yanlış pozitif/negatif sonuçlar üretmektedir. Bu durum, daha esnek ve kendini sürekli olarak geliştirebilen yapay zekâ tabanlı güvenlik çözümlerine olan ihtiyacı artırmıştır. Bu çalışmada, açıklanabilir yapay zekâ ve DNN tabanlı bir derin öğrenme modeli kullanarak güvenlik duvarlarındaki ağ trafiği loglarının analiz edilmesi hedeflenmiştir. Geliştirilen DNN tabanlı model, RF, kNN, SVM, LR ve XGBoost gibi popüler makine öğrenmesi algoritmalarıyla karşılaştırılarak performansı değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, geliştirilen DNN tabanlı modelin %99,87 doğruluk oranıyla karşılaştırılan modellerden ve literatürdeki çalışmalardan daha başarılı olduğunu göstermiştir.
- MakaleYalnız künye2023Güçlü Yer Değiştirme Kutuları Üretmek İçin Yeni Bir Yaklaşım
Artuger, Firat
S-box, kriptografik yapılar için hayati öneme sahiptir. Çünkü bir simetrik şifreleme algoritmasında karıştırma olarak adlandırdığımız gereksinimi yerine getirmektedir. Bu yüzden geliştirilecek olan simetrik şifreleme algoritmasının başarımı önemli ölçüde s-box yapısına bağlı olacaktır. Bir s-box yapısı olabildiğince lineer bir yapıya sahip olmamalıdır. Yani bir s-box yapısının bakılması gereken en önemli kriteri yüksek lineer olmama değeridir. Lineer olmama değeri ne kadar yüksek olursa algoritmanın kırılması o kadar zor olacaktır. Bir s-box elde etmek için genellikle kaotik yöntemler kullanılmaktadır. Ancak bu şekilde elde edilen s-box yapılarında lineer olmama değeri düşüktür. Bu çalışmada özellikle bu şekilde üretilen s-box yapılarının lineer olmama değerini hızlı bir şekilde arttıran bir yöntem önerilmektedir. Bu yöntemde rastgele elde edilmiş bir s-box yapısında ilk değer sırasıyla diğer tüm elemanlarla yer değiştirilir. Bu şekilde s-box yapısının lineer olmama değeri artar veya eşit kalırsa s-box güncellenir. Bu şekilde sadece 255 iterasyon ile lineer olmama değeri 102.25 ‘den 107.5 ‘e kadar arttırılmıştır. Bir diğer s-box ‘da ise lineer olmama değeri 103.75 ‘den 107.25 ‘e çıkmıştır.
