شماره ركورد
14866
شماره راهنما(اين فيلد مربوط به كارشناس ميباشد لطفا آن را خالي بگذاريد)
14866
پديد آورنده
ياسر آيت
عنوان
شناسايي كدهاي رهگيري كاربر براي حفظ حريم شخصي در هنگام پويش صفحات وب
مقطع تحصيلي
كارشناسي ارشد
رشته تحصيلي
مهندسي فناوري اطلاعات - طراحي شبكه
سال تحصيل
شهريورماه 1394
تاريخ دفاع
شهريورماه 1394
استاد راهنما
دكتر پيمان كبيري
دانشكده
كامپيوتر
چكيده
چكيده
كاربردهاي متضاد رهگيري كاربران 2 خط پژوهشي متفاوت را در سالهاي اخير ايجاد كرده است، در يكسو بهبود روشهاي رهگيري مورد توجه قرار گرفتهاند و در سويي ديگر به دليل مشكلات حريم شخصي پژوهشهايي بر روي روشهاي شناسايي و جلوگيري از رهگيري كاربران متمركز شدهاند. استفاده از كوكيها و انگشتنگاري از دستگاههاي كاربران 2 راه متداول براي رهگيري كاربران بر روي وب است. راهكار انگشتنگاري براي چيره شدن بر محدوديتهاي قانوني استفاده از كوكي جهت رهگيري كاربران بر روي وب، ايجاد شده است. اين پايان¬نامه شرح نتايج بهدستآمده از پژوهش شناسايي كدهاي رهگيري كاربران از راه انگشتنگاري بر روي وب است. در ابتداي اين پايان¬نامه ابتدا ضرورت، اهداف و پرسشهايي كه در اين پژوهش پاسخ داده ميشود بررسي شده است. در قسمت بعد پژوهشهاي صورت گرفته در حوزهي رهگيري و راهكارهاي شناسايي آن مرور شده است. در اين بخش كليهي ويژگيهايي كه از آنها ميتوان براي انگشتنگاري از دستگاه كاربران استفاده كرد، بررسي و طبقهبندي شده و پس از آن ويژگيهاي مؤثري كه كدهاي اسكريپتي جاوا بدون محدوديت ميتوانند به آنها دسترسي داشته و از تركيب مقادير اين ويژگيها از مرورگر كاربر اثرانگشت تهيه كنند، مشخص شدهاند. در ادامه ضمن توصيف رويكرد انتخاب شده براي شناسايي كدهاي رهگيريكننده و ويژگيهاي انتخابي، جزئيات پيادهسازي سامانهاي براي پايش دسترسي بهاين ويژگيها بررسي شده است. چگونگي تهيهي مجموعهاي از نشانيهاي اينترنتي بهگونهاي كه اين نشانيها تركيبي از كدهاي رهگيريكننده و غير رهگيري باشد به همراه معيارهاي برچسبگذاري اين مجموعه داده براي آموزش ماشين از ديگر موارد بررسي شده در اين پايان¬نامه گزارش شده است. نتايج استفاده از 43 ويژگي براي شناسايي كدهاي رهگيريكننده، كاهش اين 43 ويژگي براساس الگوريتمهاي مختلف انتخاب ويژگي و مقايسهي دقت ويژگيهاي انتخاب شده براساس روشهاي مختلف طبقهبند از مراحل نهايي پژوهش گزارش شده است. نتايج نشان ميدهد روش انتخاب ويژگي CfsSubsetEvalمجموعهي 43 ويژگي را به 9 ويژگي كاهش ميدهد. 9 ويژگي انتخاب شده براساس روش طبقهبند سادهي بيزي 95.6% (با 10% دادهي آموزشي و 90% دادهي آزمايشي)با نرخ مثبت اشتباه 2.3% بالاترين دقت را در شناسايي كدهاي رهگيري ارائه ميدهند.
واژگان كليدي: امنيت وب، رهگيري كاربر، حريم شخصي، انگشتنگاري تجهيز كاربر.