Adli Bilişimde Kaynak Doğrulama ve Tanılamada İleri Metodlar
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Bursa Uludağ Üniversitesi, FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ, ELEKTRONİK MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AHMET KARAKÜÇÜK
Danışman: Ahmet Emir Dirik
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:İçerisinde bulunduğumuz çağ bilgi çağıdır. Bilgiye erişim oldukça ucuzlamış, birkaç yıl öncesinde tahmin bile edilemeyen yüksek kapasitede ve özellikteki bilgi işleme cihazları erişilir olmuştur. Akıllı telefonlar, çevrim-içi platformlar, bilgisayarlar ve genişband internet sayesinde bilginin mecrası internet haline gelmiş, bu mecra üzerinden sayısal içerik üretimi ve paylaşımı büyük bir ivme kazanmıştır. Bu gelişmeler, beraberinde bir takım olumsuzluklar doğurmuştur. Bilginin korunması çok zorlaşmış, büyük bir çaba ve emek harcasansa dahi bireylerin bizzat kullandıkları platformlar tarafından bilgilerinin ticarete konu edildiği ya da bu platformlarda tutulan kullanıcı bilgisinin kolaylıkla çalınabildiği görülmüş, yasadışı faaliyetlere ilişkin suçlayıcı bilgileri saklamak ve adli denetimden kaçınmak için yeni araçlar ortaya çıkmıştır. Sayısal görüntülerin kaynaklarının, adli bilişim literatüründe "Photo-Response Non-Uniformity" (PRNU) izi adı verilen ve kamera sensörlerinin ışığa karşı ürettiği birörnek olmayan cevap işaretinden dolayı oluşan iz üzerinden doğrulanması ve tanımlanmasına ilişkin geliştirdiğimiz ve bireyin mahremiyetinin korunmasına ve suçlayıcı bilgileri gizlemekte kullanılabilen yöntemlerin aşılmasına yönelik yüksek başarımlı üç yöntem bu tez çalışması kapsamında literatüre kazandırılmıştır. Yöntemlerden ilki, mahremiyetin korunmasına yöneliktir. Kullanıcıların çektikleri fotoğraflar üzerinden takip edilebilmeleri PRNU-izi ile mümkün hale gelmiştir. PRNU, görüntüye çarpımsal olarak etki ettiğinden, bu izin bilinen şekillerde kaldırılması mümkün değildir. Önerilen yöntemle bu izin kaldırılması mümkün olabilmektedir. Yöntemlerden ikincisi, PRNU ile kaynak kamera takibini engelleyebildiği gösterilmiş olan ``Yama-Eşleştirme'' algoritmasıyla işlenmiş görüntülerde kaynak kamera tanımanın nasıl yapılabileceğini göstermektedir. Yöntemlerden üçüncüsü, görüntü dönüşümlerinin, yine PRNU bilgisi kullanılarak nasıl terslenebileceğini ve bu görüntülerde kaynak kamera tanımanın nasıl uygulanabileceğini göstermektedir. Çalışmamızın, araştırmacılara daha iyi adli bilişim araçları geliştirmekte yol gösterici olacağını ve çağın olumsuzluklarını azaltmak için kullanılacağını ümit etmekteyiz.