International Conference on Computer Science and Engineering Tekirdağ, Turkey, October 2016

Transkript

1 Veri Şifreleme ının Bulanık AHS Yöntemine Göre Performans Değerlendirmesi Performance Evaluation of Data Encryption Algorithms using Fuzzy AHP Menduh Yılmaz 1, Serkan Ballı 2 1 Elektronik ve Bilgisayar Eğitimi Anabilim Dalı, Fen Bilimleri Enstitüsü, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla, Türkiye menduhyilmaz@outlook.com 2 Bilişim Sistemleri Mühendisliği Bölümü / Teknoloji Fakültesi, Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi, Muğla, Türkiye serkan@mu.edu.tr Özetçe Günlük hayatta zamanı ve enerji parametrelerini verimli kullanmak çok önem kazanmıştır. Şifreleme algoritmalarında da kaynakları verimli kullanmak için dosya türlerine göre hangi algoritmayı seçmek gerektiği başlı başına bir sorun olabilmektedir. Bu çalışmada, şifreleme algoritmaları arasında karşılaştırma yapabilmek ve çeşitli performans parametrelerini ölçmek için C# tabanlı bir program geliştirilmiştir. Buna göre metin, ses ve video dosyalarının şifrelenmesinde en verimli şifreleme algoritmasının seçilmesi, Bulanık AHS (Analitik Hiyerarşi ci) yöntemine göre yapılmıştır. Kullanıcıya Hızlı, Performanslı ve Güvenli olmak üzere üç adet profil sunulmaktadır. Bu profillere göre şifreleme algoritmalarının performans değerlendirmesi ayrı ayrı gerçekleştirilmiş ve sonuçlar tartışılmıştır. Anahtar Kelimeler Analitik Hiyerarşi ci; Bulanık mantık; Kriptoloji; Veri şifreleme Abstract Efficient use of energy parameters and time has gained great importance in daily life. In Encryption algorithms, selection of an algorithm based on file types to use resources efficiently can be a problem in itself. In this work, a C# based software has been developed to be able to make comparison between encryption algorithms and to measure various performance parameters. Accordingly, selection of the most efficient encryption algorithm for the encryption of text, audio and video files has been performed based on Fuzzy AHP (Analytic Hierarchy Process) method. Three profiles Quick, Performance and Reliable are presented to the user. Performance evaluation of encryption algorithms has been individually carried out according to these profiles. Keywords Analytic Hierarchy Process; Fuzzy Logic; Cryptography; Data encryption I. GİRİŞ Kişisel verilerin gizliliğini sağlamak ve bu tür önemli verilerin başkaları tarafından ele geçirilmesini önlemek, ele geçirilse dahi verilerin içeriğine ulaşmalarına engellemek için şifreleme teknolojinin kullanılması hayati önem taşımaktadır. Bir verinin içeriğini saklamak için yapılan gizleme işlemine şifreleme denilmektedir. Elektronik iletişim, günümüzde kâğıt üzerinde yazı yazarak yapılan her türlü iletişimin yerine geçmeye adaydır. Kişi/kuruluş/toplumların, özel/kamusal/resmi haberleşmelerini elektronik iletişim ağları üzerinden yapabilmeleri, açık ağlar üzerinden iletilen bilginin güvenliği ve güvenilirliğiyle yakından ilgilidir. Açık ağlardan gönderilen iletiler üçüncü şahıslar tarafından dinlenme ve değiştirilme tehdidi altındadırlar [1]. Bir dosyayı herhangi bir algoritmayla şifrelemek mümkün olmaktadır. Ancak algoritmanın her türlü kaynak ve süreyi verimli kullanması bize hangi algoritmayı seçmemiz gerektiği konusunda belirleyici bir rol üstlenmektedir. Bu bağlamda kripto sistemleri arasında somut olarak bir değerlendirme yapmak için performans ölçülmesi son derece önemlidir. Performans yönetimi konusunda simetrik şifreleme algoritmaları, asimetrik şifreleme algoritmalarına göre daha hızlıdır [2]. Bu çalışmada kıyaslama yapmak için şifreleme algoritmalarının performans ölçümleri yapılacaktır. Bundan dolayı şifreleme algoritma türü olarak Simetrik Şifreleme ı seçilmiştir. Literatür incelendiğinde şifrelemede performans konusuyla ilgili olarak; Günden [1] tarafından yapılan çalışmada bilgi güvenliğini sağlama amaçlı simetrik ve asimetrik şifreleme algoritmalarından en sık kullanılan algoritmalara göre işlemci, zaman ve hafıza karmaşıklıkları test edilmiş ve performans sıralamaları yapılmıştır. Çalışmada kullanılan simetrik algoritmalar; UBMK 2016 Proceedings 646

2 Blowfish, Twofish, IDEA, TEA, DES, AES, 3DES, RC2 şifreleme algoritmaları kullanılmış, asimetrik şifreleme algoritmalarından da RSA algoritması tercih edilmiştir. Elminaam vd. [3] tarafından yapılan çalışmada simetrik şifreleme algoritmalarından AES (Rijndael), DES, 3DES, RC2, Blowfish ve RC6 algoritmaları kıyaslanmıştır. Bu algoritmalar farklı ayarlarda her biri için farklı boyuttaki veri blokları, farklı veri türleri, batarya tüketimi, anahtar uzunluğu ve şifreleme/şifre çözme hızları bakımından karşılaştırılmıştır. Ciğer [4] tarafından yapılan çalışmada data şifreleme algoritmaları ve performans analizleri incelenmiştir. Çalışmada simetrik ve asimetrik algoritmaların kullandıkları anahtarlar bakımından farklılıklar gösterenler arasında karşılaştırma yapılmış ve performans değerlendirmeleri yapılmıştır. Çalışmada RSA, DES ve AES şifreleme algoritmalarının şifreleme ve şifre çözme kabiliyetleri için hız ve bellek parametreleri için bir değerlendirme yapılmıştır. Ayrıca çalışmada Ses, video ve gerçek zamanlı veri için şifreleme algoritmalarına da değinilmiştir. Önceki çalışmalarda farklı dosya türleri için farklı parametrelere göre değerlendirmeler yapılmış ancak kullanıcıya seçim konusunda yardımcı bir sistem geliştirilmemiştir. Bu çalışmada, şifreleme algoritmaları arasında karşılaştırma yapabilmek için C# tabanlı bir program geliştirilmiştir. Buna göre metin, ses ve video dosyalarının şifrelenmesinde en verimli şifreleme algoritmasının seçilmesi, Bulanık AHS (BAHS) yöntemine göre yapılmış ve elde edilen sonuçlar tartışılmıştır. II. SIMETRIK ŞIFRELEME Şifrelenmiş bir mesajın güvenliği kadar şifrelerken kullanılan yöntem ve tekniklerinde gizliliği de bir o kadar önemlidir. Üçüncü şahıslar, şifreleme yöntemlerini öğrenseler dahi o yöntemleri çalıştırmak için gerekli olan kelimeyi (anahtar) bilmiyorlarsa mesajı çözemeyeceklerdir. Şifrelemede kullanılan algoritmaların işlevinin çözülme riskine karşın şifreleme anahtarı denilen ek bilgilerle güvenlik arttırılmıştır [5]. Simetrik şifrelemede, şifrelenerek iletilmek istenen mesaj şifreleme algoritması tarafından bir dizi işleme tabi tutulur. Bu işlemler sırasında mesaj, alıcı tarafında da bulunan aynı şifreleme anahtarıyla şifrelenir. Alıcı kendisine ulaşan şifreli mesajı orijinal haline döndürürken kendisinde bulunan şifreleme anahtarıyla mesajı çözer. Yani simetrik anahtarlı şifreleme algoritmalarında şifreleme-çözme işlemlerinde aynı anahtarlar kullanılır [4]. Simetrik anahtarlı şifreleme Şekil 1 de gösterilmektedir. Şekil 1. Simetrik şifreleme [4]. Çok fazla sayıda simetrik şifreleme algoritması olmakla birlikte başlıca simetrik şifreleme algoritmaları şunlardır: III. AES (Advanced Encryption Standard) DES(Data Encryption Standard) 3DES (Triple Data Encryption Standard) RC2 (Rivest Cipher) BULANIK MANTIK Bulanık mantık, Azeri Matematikçi Lotfi A. Zadeh'in [6] yayınladığı makalenin sonucu olarak ortaya çıkmıştır. Klasik mantıkta üyelik değerleri sadece 0 ve 1 değerini alırken, bulanık mantıkta ara değerlerde işleme alınır. Böylece değerlendirme aşamasında daha çok olasılık hesaplamaya dâhil edilmiştir [7]. Bulanık mantık konusunun temel elemanı bulanık kümedir [8]. Bulanık kümlerin kullanışlılığı değişik durumlara uygun üyelik fonksiyonu meydana getirebilme kabiliyetiyle doğrudan ilgilidir. Literatürde en sık kullanılan üyelik fonksiyonları; üçgen, yamuk, genelleştirilmiş-çan ve gauss tipi üyelik fonksiyonlarıdır [9]. Üçgen tipi üyelik fonksiyonu Şekil 2 de gösterilmiştir. IV. Şekil 2. Üçgen Tipi Üyelik Fonksiyonu [9]. BULANIK AHS Bir problemin çözümünde alternatifleri seçerken karar vermek için birden fazla kriter kullanılıyor olabilir. Bu durumda karar vericiye, tanımlayıcı karar verme teorisi ve UBMK 2016 Proceedings 647

3 modelleri belli alanlar içerisinde karar verme yetisi verir. Burada amaçlanan davranışı en iyi hale getirmek değil bir karar verebilmektir [10]. Bu tür problemlerde ÇKKV yöntemlerini kullanmaktaki amaç kriter ve alternatiflerin sayısının fazla olduğu karar verme durumlarında karar vericiye kolay ve hızlı bir karar verme süreci oluşturmaktır [11]. Analitik hiyerarşik süreci (AHS), çok sayıda alternatif arasında seçim ya da sıralama yaparken, çok sayıda karar vericinin bulunabildiği, çok kriterli, çok amaçlı, belirlilik ya da belirsizlik durumunda karar vermede kullanılır [12]. Günlük hayatta problemleri nitelendirirken dilsel terimlerle ifade etmek göreceli bir yaklaşım sergilememize neden olmaktadır. Yani bir matematik sorusuna kolay dememiz farklı kişilerce değerlendirildiğinde zor şeklinde yorumlanabilir ki bu durumda bir belirsizlik ortaya çıkmaktadır. Çok kriterli karar verme metotlarından biri olan AHS, belirsizlik durumunda karar vermeye tam uygun olmadığından, bulanık mantıkla AHS birleştirilerek bulanık analitik hiyerarşik süreci ortaya konmuştur [12]. Bu çalışmada değerlendirme aşamasında birden fazla kriter kullanılmıştır. Bu kriterler değerlendirilirken oluşabilecek belirsizliklerin önüne geçmek için yöntem olarak Bulanık AHS yöntemi kullanılmıştır. Aşağıda Bulanık AHS yönteminin algoritması anlatılmıştır: Nesneler kümesi olarak X=(x 1,x 2,,x n) ve hedef küme olarak ta U=(u 1,u 2,,u n) kümesidir. Chang (1996) a göre, her bir nesne küme elemanı için hedef g i değerleri oluşturulur. Böylece, her bir nesne için m genişletilmiş analiz değerleri [11, 12]; ve ifadesini elde etmek için, işlemi yapılır. (i=1,2,,n) değerleri üzerinde bulanık toplama ve bu adımın son aşaması olarak vektörün tersi aşağıdaki formülle hesaplanır. 2.Adım: ifadesinin olasılık derecesi aşağıdaki şekilde tanımlanır. (konveks) bulanık sayılar olmak üzere: (5) (6) (4) Üçgensel (7),,, i=1,2,,n (1) Şeklinde bulunur. Yukarıdaki 1 e göre bulunan değerler üçgensel bulanık sayılardır. Chang in genişletilmiş analiz yönteminin adımları aşağıda ele alınmıştır [12, 13]. 1.Adım: Bulanık yapay büyüklük değeri, i. nesneye göre şöyle tanımlanır: (2) İfadesini elde etmek için, m değerleri üzerinde bulanık sayılarda toplama işlemini belirli bir matris için şu şekilde gerçekleştiririz: (3) Şekil 3. M 2 Ve M 1 Üçgen Bulanık Sayılarının Kesişimi İfadesi elde edilir. Şekil 3 te görüldüğü gibi ifadesi ve üçgensel bulanık sayılarının kesişim noktasının ordinatıdır. Diğer bir ifadeyle üyelik fonksiyonunun değeridir. UBMK 2016 Proceedings 648

4 ve değerini kıyaslamak için ve değerlerinin her ikisinin de bulunması gerekir. 3.Adım: Konveks bir bulanık sayının olasılık derecesinin k konveks sayıdan olması aşağıdaki şekilde tanımlanabilir: daha büyük için olarak alınırsa, ağırlık vektörü aşağıdaki şekilde elde edilmiş olur. Burada n elemandan oluşur. 4.Adım: Yukarıda 9 da verilen ağırlık vektörü normalize edildiğinde: (8) (9) (10) Vektörü bulunur. Artık bu W ağırlık vektörü bulanık bir sayı değildir. V. VERİ ŞİFRELEME ALGORİTMALARININ BAHS YÖNTEMİNE GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ Kullanıcı tarafından seçilmiş olan dosya türüne göre belirlenen profiller çerçevesinde hangi şifreleme algoritmasını seçmek gerektiği bu çalışmada hedeflenmiştir. Şifreleme algoritmaları kıyaslanırken de BAHS sıralama yöntemi kullanılmıştır. Kullanılacak sistem temel olarak altı aşamadan oluşmaktadır. İlk olarak kullanıcının hangi dosya türünü şifrelemek istediği belirlenmiştir. İkinci aşamada kullanıcıdan Hızlı, Performanslı ve Güvenli profillerinden birisini seçtirilmiştir. Üçüncü aşamada şifreleme algoritmaları kıyaslaması için kullanılacak karşılaştırma parametreleri tespit edilmiştir. Dördüncü aşamada parametre ölçümleri yapılmıştır. Beşinci aşamada ise ilk olarak ölçülen parametre değerleri bulanık mantık ile bulanık değerlere çevirmiş ve değerlendirme kısmında ÇKKV de sıralama amaçlı kullanılan BAHS yöntemi kullanılmıştır. Son olarak ta kullanılan şifreleme algoritmaları arasında bir kıyaslama yapılmış ve en verimli çalışan algoritma kullanıcıya sunularak bir seçim yapması sağlanmıştır. A. Kriter ve Alternatiflerin Belirlenmesi Çalışmada kullanılacak olan kriterler ve alternatifler bu adımda belirlenmiştir. Literatürde Ciğer [4], Bayar [7], Günden [1] süre, kaynak (RAM ve CPU) parametrelerini ölçmüşlerdir. Buna göre bu çalışmada değerlendirme için kullanılacak kriterler; 1. : Verilen dosyayı şifreleyip, şifre çözerken geçen süreyi milisaniye cinsinden ölçmektedir. 2. : Kripto sırasında kullanılan CPU ve RAM kullanımını yüzde cinsinden ortalaması ile ölçmektedir. 3. : Kriptolama sırasında kullanılan şifreleme anahtar uzunluğunun bit cinsinden ifadesidir. Kripto işlemleri için seçilen şifreleme algoritmaları 6 tanedir. Bunlardan 4 tanesi kendi başına 2 tanesi de melez algoritmalardır. Bunlar; 1. AES 2. 3DES 3. RC2 4. DES 5. RC2+DES 6. AES+3DES+RC2 B. Profillerinin Belirlenmesi Kullanıcıya çalışmada 3 farklı profil seçeneği sunulmuştur. Bunlar; Hızlı, Performanslı ve Güvenli profilleri olarak ele alınmıştır. Bu profiller ayrıntılı olarak aşağıda açıklanmıştır. Profil-1: Hızlı: Bu profilde kullanıcıya sunulmak istenen durum, şifreleme-çözme yaparken en az süreyi kullanan algoritmayı bularak seçenek olarak kullanıcıya sunmaktır. Bu profilde ön plana çıkan kriterler önemlilikleri sırasıyla; süre, kaynak ve gizlilik tir. Buradaki belirleyici kriter süre olarak gözükse de kaynak kullanımı da sonucu etkilemektedir. Diğer iki kritere göre daha az öneme sahip olan kriter gizliliktir. Profil-2: Performanslı: Belirtilen bu kullanıcı profilindeki seçenek kripto sırasında en az kaynak kullanımı yapan algoritmayı seçenek olarak sunmaktır. Bu profilin kriter önemlilik sırası da; kaynak kullanımı, süre ve gizliliktir. kullanımı önemli bir belirleyicidir. Ancak süre de performans değerlendirme bakımından önemli bir değerlendirme kriteri olduğu için gizliliğe göre bir adım daha önde durmaktadır. Profil-3: Güvenli: Son profil olan bu seçenekte, kripto sırasında en fazla bit uzunluğuna sahip şifreleme anahtarını kullanılan algoritma tercih edilmektedir. Bu profil için en belirleyici kriter gizliliktir. Daha sonraki sıralama ise kaynak kullanımı ve süre şeklinde gözükmektedir. Burada kaynak kullanımı doğrudan UBMK 2016 Proceedings 649

5 olmasa da dolaylı olarak süreye göre daha ön plana çıkmaktadır. Şekil 4 Problemin Hiyerarşik Şeması Problemin hiyerarşik şeması; alternatifler, kriterler, profiller ve dosya türleri doğrultusunda Şekil 4 teki gibi oluşturulmuştur. C. Verilerin Analiz Edilmesi Geliştirilen program vasıtasıyla her bir algoritma için parametre değerleri anlık olarak elde edilmiştir. Parametre değerlerinde ortalama bir değer yakalamak için her bir dosya türü bazında 250 toplamda 1500 örneklem üzerinde çalışılmıştır. Parametre verileri oluşturulurken program aracılığıyla her bir parametre şifreleme ve şifre çözme olarak iki gurupta değerlendirip veriler elde edilmiştir. Geliştirilen veri elde etmede kullanılan program görseli Şekil 5 te gösterilmiştir. Yazılım ile elde edilen veriler Tablo 1-3 te verilmiştir. Buradaki değerler tüm dosya türleri için gerçek zamanlı olarak ölçülmüştür. Bu değerler kullanılan bilgisayarın özelliklerine göre değişkenlik gösterebilir. Bu değerlendirmeler yapılırken Intel Core i7 2.4 GHz İşlemci, 8GB Bellek ve 64 Bit işletim Sistemi özelliklerine sahip bilgisayar kullanılmıştır. AES 0, , DES 0, , RC2 0, , DES 0, , RC2+DES 0, , AES+3DES+RC2 0, , Tablo 1. Metin dosya türü için elde edilen parametre değerleri Şekil 5. Tasarlanan Programın Görseli UBMK 2016 Proceedings 650

6 AES 0, , DES 0, , RC2 0, , DES 1, , RC2+DES 1, , AES+3DES+RC2 1, , Tablo 2.Ses dosya türü için elde edilen parametre değerleri AES 0, , , DES 0, , ,41900 RC2 0, , ,13200 DES 0, , ,13000 RC2+DES 0, , ,38600 AES+3DES+RC2 0, , ,87000 Tablo 5.Ses dosya türü parametrelerine ait bulanık değerler AES 2, , DES 5, , RC2 4, , DES 5, , RC2+DES 8, , AES+3DES+RC2 9, , Tablo 3.Video dosya türü için elde edilen parametre değerleri D. Üyelik Fonksiyonlarının Belirlenmesi ve Bulanıklaştırma Bulunan verileri bulanık değerlere dönüştürmek Şekil 6 da gösterilen üçgen tipi üyelik fonksiyonu kullanılmıştır. 3 dosya türüne için parametrelere ait olan bulanık değerler Tablo 4-6 da verilmiştir. AES 0, , , DES 0, , ,41900 RC2 0, , ,13200 DES 0, , ,13000 RC2+DES 0, , ,38600 AES+3DES+RC2 0, , ,87000 Tablo 6.Video dosya türü parametrelerine ait bulanık değerler E. Kriter Ağırlıklarının Belirlenmesi Kullanıcı profilleri için kullanılacak kriter ağırlıklarının belirlenmesi bu aşamada ele alınmıştır. BAHS için üçgensel bulanık sayılar kullanılmıştır. Dilsel ölçek değeri ve bu ölçeğe karşılık gelen üçgensel bulanık değerler Tablo 7 de sunulmuştur. DİLSEL ÖLÇEK Eşit (EÖ) AÇIKLAMA Her iki alternatif amaç için eşit önceliğe sahiptir ÜÇGEN TERS ÜÇGEN TERS DİLSEL ÖLÇEK (1,1,1) (1,1,1) TEÖ Şekil 6. Güvenlik kriterine ait üyelik fonksiyonu AES 0, , , DES 0, , ,41900 RC2 0, , ,13200 DES 0, , ,13000 RC2+DES 0, , ,38600 AES+3DES+RC2 0, , ,87000 Tablo 4.Metin dosya türü parametrelerine ait bulanık değerler Az (AÖ) Yeterince (YÖ) Çok (ÇÖ) Mutlak (MÖ) Bir alternatif diğerine göre biraz daha iyidir. Bir alternatif diğerine göre yeterince daha iyidir. Bir alternatif diğerine göre çok iyidir. Bir alternatif diğerine göre en yüksek derecede iyidir. (1,3,5) (1/5,1/3,1) TAÖ (3,5,7) (1/7,1/5,1/3) TYÖ (5,7,9) (1/9,1/7,1/5) TÇÖ (7,9,11) (1/11,1/9,1/7) TMÖ Tablo 7.Dilsel ölçeklendirme değerleri Profiller için geliştirici tarafından oluşturulan bulanık dilsel karşılaştırma matrisi Tablo 8 de verilmiştir. UBMK 2016 Proceedings 651

7 Tablo 8 de verilen bu dilsel değerlere karşılık gelen ikili karşılaştırma matrisi de Tablo 9 da verilmiştir. olan ağırlıklı değerleri elde edilmiş ve Tablo 11 de sunulmuştur. Profiller Profil-1 Profil-2 Profil-3 EÖ AÖ YÖ TAÖ EÖ AÖ TYÖ TAÖ EÖ EÖ TAÖ AÖ AÖ EÖ YÖ TAÖ TYÖ EÖ EÖ TAÖ TAÖ AÖ EÖ TAÖ AÖ AÖ EÖ Tablo 8.Profiller için bulanık karşılaştırma matrisi Profiller Profil-1 Profil-2 Profil-3 (1,1,1) (1,3,5) (3,5,7) (1/5,1/3,1) (1,1,1) (1,3,5) (1/7,1/5,1/3) (1/5,1/3,1) (1,1,1) (1,1,1) (1/5,1/3,1) (1,3,5) (1,3,5) (1,1,1) (3,5,7) (1/5,1/3,1) (1/7,1/5,1/3) (1,1,1) (1,1,1) (1/5,1/3,1) (1/5,1/3,1) (1,3,5) (1,1,1) (1/5,1/3,1) (1,3,5) (1,3,5) (1,1,1) Tablo 9.Profiller için bulanık ikili karşılaştırma matrisi BAHS yöntemine göre profiller için hesaplanan tüm kriter ağırlık değerleri Tablo 10 de verilmiştir. Profiller Profil-1 0, , ,04406 Profil-2 0, , ,04406 Profil-3 0, , ,47961 Tablo 10.BAHS yöntemine göre hesaplanan kriter ağırlıkları F. Sıralama Aday algoritmalar için hazırlanan; metin dosya türüne ait Tablo 4 deki bulanık değerler, ses dosya türüne ait Tablo 5 deki bulanık değerler, video dosya türüne ait Tablo 6 daki bulanık değerler Tablo 10 da bulunan kriter ağırlık değerleriyle çarpılmıştır. Bu işlemin sonucunda aday algoritmaların BAHS yöntemine göre Dosya Türü METİN SES VİDEO Profil-1 Profil-2 Profil-3 AES 0, , , DES 0, , ,46182 RC2 0, , ,48259 DES 0, , ,32254 RC2+DES 0, , ,35463 AES+3DES+RC2 0, , ,48525 AES 0, , , DES 0, , ,59793 RC2 0, , ,38106 DES 0, , ,31877 RC2+DES 0, , ,39559 AES+3DES+RC2 0, , ,48491 AES 0, , , DES 0, , ,53811 RC2 0, , ,34643 DES 0, , ,44853 RC2+DES 0, , ,31846 AES+3DES+RC2 0, , ,48491 Tablo 11.BAHS yöntemi sonuç değerleri Değerlendirmede kullanılacak olan sıralama işlemi Tablo 12 de verilmiştir. Dosya Türü METİN SES VİDEO Profil-1 Profil-2 Profil-3 RC2 RC2 AES+3DES+RC2 AES 3DES RC2 3DES DES 3DES DES AES AES RC2+DES RC2+DES RC2+DES AES+3DES+RC2 AES+3DES+RC2 DES AES 3DES 3DES 3DES RC2 AES RC2 AES AES+3DES+RC2 DES DES RC2+DES RC2+DES RC2+DES RC2 AES+3DES+RC2 AES+3DES+RC2 DES AES DES 3DES DES 3DES AES+3DES+RC2 3DES RC2 AES RC2 AES DES RC2+DES RC2+DES RC2 AES+3DES+RC2 AES+3DES+RC2 RC2+DES Tablo 12.BAHS yöntem sıralaması UBMK 2016 Proceedings 652

8 Tablo 12 ye göre profilleri 3 dosya türü için beraber inceleyecek olursak; Profil-1 için: Metin dosya türünde RC2 algoritması, ses ve video dosya türünde AES algoritması ilk sırayı almaktadır. Bu profilde istenen durum işlemin hızlı olmasıdır. Bunda dolayı süre ve kaynak parametreleri sonucu belirlemektedir. Profil 2 için: Bu profilde istenen öncelik performanstır. Bundan dolayı kaynak ve süre parametreleri sonuçta belirleyici olmuştur. Metin dosya türü için RC2, ses türü için 3DES ve video türü için DES algoritması ilk sırada bulunmaktadır. Görüldüğü gibi her tür için farklı bir algoritma ön plana çıkmıştır. Profil 3 için: Bu profil içinde istenilen durum güvenliktir. Metin dosya türünde AES+3DES+RC2, ses ve video dosya türünde 3DES algoritması ilk sırada bulunmaktadır. Bu profil için ilk öncelikli parametremiz gizlilik, ikinci sıradaki parametremizde kaynaktır. VI. SONUÇ Çalışmada dosya türlerine göre hangi şifreleme algoritmasını tercih etmek gerektiği ele alınmıştır. Burada 6 adet şifreleme algoritması ve kullanıcı seçimlerini kolaylaştırmak için de 3 adet profil kullanılmıştır. Geliştirilen sistemde kriter ağırlıkları hesaplanmıştır. Profillerde, kriter ağırlıkları farklı öncelik sıralarına göre kullanılarak daha sağlıklı sonuçlara ulaşılmaya çalışılmıştır. Değerlendirme kısmında elde edilen veriler çok kriterli karar verme yöntemi olan BAHS ta ele alınarak uygun bir sıralama elde edilmiştir. Literatür incelendiğinde farklı dosya türleri için farklı parametrelere göre değerlendirmeler yapılmıştır. Ancak kullanıcıya seçim konusunda yardımcı bir sistem geliştirilmemiştir. Bu çalışmada, şifreleme algoritmaları arasında karşılaştırma yapabilmek için program geliştirilmiş ve dosya türlerinin şifrelenmesinde en verimli şifreleme algoritmasının seçilmesi sağlanmıştır. Yapılan her çalışmada süre ve kaynakları optimum düzeyde kullanmak sonuçları doğrudan etkilemektedir. Bu sistemde kullanıcıya seçmiş olduğu dosya ve profile en uygun olan algoritma önerilmiştir. Bununla birlikte kullanıcının; kaynakları, zamanı ve güvenlik gibi bir çok parametreyi çok daha verimli kullanması sağlanmıştır. Gelecekte ki çalışmalarda; kullanıcı gereksinimlerine göre farklı dosya türleri ve profiller sisteme dahil edilebilir. Ayrıca değerlendirmede daha farklı yöntem ve yaklaşımlar kullanılarak sistemin kararlılığı daha da güçlendirilebilir. VII. KAYNAKÇA [1] Günden, Ü. "Şifreleme ının Performans Analizi", Sakarya Üniversitesi, Yüksek Lisans Tezi, Sakarya, [2] Kodaz, H., ve F. BOTSALI "Simetrik ve Asimetrik Şifreleme ının Karşılaştırılması", Selçuk Üniversitesi Teknik Bilimler Meslek Yüksekokulu Teknik-Online Dergi 9, no , [3] Elminaam, D., H. Kader, ve M. Hadhoud. "Evaluating The Performance of Symmetric Encryption Algorithms", International Journal of Network Security 10(3), , [4] Ciğer, İ. "Data Şifreleme ı ve Performans Analizi", İstanbul Üniversitesi,Yüksek Lisans Tezi, İstanbul, [5] Yerlikaya, T. "Yeni Şifreleme ının Analizi", Trakya Üniversitesi, Doktora Tezi, Edirne, [6] Zadeh, L. "Fuzzy Sets", Information and Control, no. 8, , [7] Baykal, N., ve T. Beyan "Bulanık Mantık Uzman Sistemler ve Denetleyiciler", Bıçaklar Kitabevi, Ankara, [8] Altaş, İ. "Bulanık Mantık : Bulanıklılık Kavramı", Enerji, Elektrik, Elektromekanik-3e, Temmuz 1999, Sayı 62, Sayfalar:80-85, Bilesim yayıncılık A.Ş., İstanbul. [9] Yılmaz, A. "Sinirsel Bulanık Mantık Modeliyle Kanser Risk Analizi", Sakarya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, Sakarya, [10] Zimmermann, J.-H. "Fuzzy Sets Decision Making and Expert Systems", Kluwer Academic Publishers, Boston, [11] Ballı, S. "Melez Zeki Karar Destek Sistemlerinin Tasarımı Ve Gerçekleştirimi", Ege Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, Doktora Tezi, İzmir, [12] Göksu, A. "Bulanık Analitik Hiyerarşik Proses ve Üniversite Tercih Sıralamasında Uygulanması", Doktora Tezi, Isparta, [13] Kahraman, C., U. CEBECİ, ve D. RUAN "Multi Attribute Comparison of Catering Service Companies Using Fuzzy AHP: The Case of Turkey", İnternational Journal of Economics 13, no. 3 : , UBMK 2016 Proceedings 653