Tekrar oynatma saldırılarının tespitinde genlik ve faz spektrumu tabanlı özniteliklerin derin öğrenme ile karşılaştırmalı analizi

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorBekiryazıcı, Şule
dc.contributor.authorHanilci, Cemal
dc.contributor.authorOzcan, Neyir
dc.date.accessioned2026-02-08T15:08:08Z
dc.date.available2026-02-08T15:08:08Z
dc.date.issued2025
dc.departmentBursa Teknik Üniversitesi
dc.description.abstractGelişen dijital teknolojiler ve artan güvenlik ihtiyaçları, biyometrik kimlik doğrulama sistemlerine olan ilgiyi ciddi biçimde artırmıştır. Bu sistemler, bireylerin fiziksel ya da davranışsal özelliklerini temel alarak yüksek güvenlik düzeyinde kimlik doğrulama sağlamaktadır. Otomatik konuşmacı doğrulama (Automatic Speaker Verification- ASV) sistemleri, kullanıcı dostu yapıları ve doğal etkileşim avantajlarıyla öne çıkmaktadır. Ancak bu sistemler, özellikle tekrar oynatma (replay) saldırıları gibi yapay giriş yöntemlerine karşı savunmasız kalabilmektedir. Bu tür saldırılar, önceden kaydedilen bir konuşma örneğinin yeniden çalınarak sistemin aldatılması temeline dayanmakta ve düşük maliyetli, uygulanabilir yöntemler olmaları nedeniyle önemli bir tehdit oluşturmaktadır. Bu çalışmada, konuşma sinyallerinden türetilen genlik ve faz spektrumu temelli özniteliklerin, tekrar oynatma saldırılarının tespiti üzerindeki etkileri sistematik olarak incelenmiştir. Çalışma kapsamında sekiz farklı genlik temelli ve üç farklı faz temelli öznitelik çıkarılmış, bu öznitelikler ASVspoof-2017, ASVspoof-2019 (Physical Access) ve ASVspoof-2021 (Physical Access) veri kümeleri üzerinde test edilmiştir. Her bir öznitelik kümesi, konuşma sinyalinin spektral veya fazsal özelliklerini farklı yönleriyle temsil etmekte; özellikle yankı, bozulma ve yeniden kaydetme gibi saldırı izlerini ortaya çıkarma potansiyeline sahiptir. Derin öğrenme temelli sınıflandırma için ResNet ve LCNN mimarileri kullanılmış, sistem başarımı EER (Equal Error Rate) ve t-DCF (tandem Detection Cost Function) metrikleri ile değerlendirilmiştir. Özellikle yüksek frekans bantlarında elde edilen ayırt edici spektral özelliklerin, sahte konuşma sinyallerinin tespitinde önemli bir katkı sunduğu gözlemlenmiştir. Elde edilen bulgular hem öznitelik çeşitliliği hem de mimari karşılaştırmaları açısından literatüre yeni ve bütüncül bir perspektif kazandırmaktadır.
dc.identifier.doi10.17714/gumusfenbil.1695733
dc.identifier.endpage1035
dc.identifier.issn2146-538X
dc.identifier.issue4
dc.identifier.startpage1014
dc.identifier.trdizinid1366310
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.17714/gumusfenbil.1695733
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12885/4820
dc.identifier.volume15
dc.indekslendigikaynakTR-Dizin
dc.language.isotr
dc.relation.ispartofGümüşhane Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_TR-Dizin_20260207
dc.subjectDerin öğrenme
dc.subjectKonuşmacı doğrulama
dc.subjectSpektral öznitelikler
dc.subjectTekrar oynatma saldırıları
dc.titleTekrar oynatma saldırılarının tespitinde genlik ve faz spektrumu tabanlı özniteliklerin derin öğrenme ile karşılaştırmalı analizi
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

TR-Dizin İndeksli Yayınlar Koleksiyonu