SON İŞLEM ALGORİTMALARININ FARKLI TİP VERİLER ÜZERİNDEKİ PERFORMANS ANALİZİ

Abstract

Rastgele sayılar, geçmişten günümüze kadar hem günlük yaşamda hem de bilimsel, teknik ve eğlence amaçlı birçok alanda kullanılmıştır. Oyun ve eğlence sektörü, simülasyon ve modelleme, istatistik ve veri bilimi, makine öğrenmesi ve yapay zekâ, sanat ve yaratıcı uygulamalar, test ve yazılım geliştirme gibi alanların yanında kriptoloji uygulamalarının çoğunda da ihtiyaç duyulan temel bir araç haline gelmiştir. Kriptoloji alanında, özellikle anahtar üretimi ve paylaşımı, başlangıç vektörlerinin belirlenmesi ve kimlik doğrulama protokolleri gibi hassas süreçlerde rastgele sayılara büyük ölçüde ihtiyaç duyulur. Bu sayılar ne kadar rastgele ve öngörülemezse, sistemin güvenliği de o ölçüde artar. Dolayısıyla, geliştirilen kriptografik sistemlerin temel hedefi; tahmin edilmesi mümkün olmayan, tekrar üretilemeyen ve güçlü istatistiksel özelliklere sahip rastgele sayılar elde etmektir. Bu çalışma; rastgele sayıları kullanarak geliştirilen yazılımla ses, görüntü ve video dosyalarını şifreleyip istatistiksel testte tabi tutarak yapılan şifreleme işleminin başarılı olup olmadığını test etmeyi amaçlamaktadır. Şifreleme işlemi sırasında, rastgele sayı üretimi amacıyla Linear Congruential Generator (LCG) tabanlı bir Pseudo-Random Number Generator (PRNG) algoritması kullanılmıştır. LCG, bilgisayarlarda sözde rastgele sayı üretimi için yaygın olarak kullanılan etkili bir algoritmadır. Bu yöntem, her yeni sayıyı bir önceki sayı üzerinden belirli matematiksel parametreler kullanarak üretir. Gerçekleştirilen çalışmalarda, ses, görüntü ve video verileri için ayrı ayrı şifreleme işlemleri uygulanmıştır. Görüntü ve video şifrelemesinde, verilerin güvenliğini artırmak amacıyla rastgele permütasyon işlemleri ve S-Box tabanlı ileri seviye karıştırma adımları da entegre edilmiştir. Bu bütüncül yaklaşım sayesinde, farklı türdeki veriler üzerinde güçlü ve esnek bir şifreleme altyapısı oluşturulmuştur.Random numbers have been used from past to present in many areas, both in daily life and for scientific, technical, and entertainment purposes. In addition to fields such as the gaming and entertainment industry, simulation and modeling, statistics and data science, machine learning and artificial intelligence, art and creative applications, and testing and software development, it has also become a fundamental tool needed in most cryptology applications. In the field of cryptology, random numbers are heavily relied upon in sensitive processes such as key generation and distribution, initialization vector determination, and authentication protocols. The more random and unpredictable these numbers are, the more secure the system becomes. Hence, the primary goal of developed cryptographic systems is to generate random numbers that are unpredictable, non-reproducible, and exhibiting strong statistical characteristics. This study aims to test whether the encryption process—performed by encrypting audio, image, and video files with software developed using random numbers and subjecting them to statistical testing—is successful. In the encryption process, a Pseudo-Random Number Generator (PRNG) algorithm based on the Linear Congruential Generator (LCG) is used to generate random numbers. The LCG is an efficient algorithm that is widely used in computers for pseudo-random number generation. This method generates each new number based on the previous one using specific mathematical parameters. In the conducted studies, encryption has been performed separately for audio, image, and video data. In image and video encryption, key-based permutation operations and S-Box-based advanced scrambling steps are also incorporated to improve data security. Thanks to this holistic approach, a robust and flexible encryption framework has been established for different types of data.