Ассоциативная защита числовых сведений в текстовых документах с применением библиотеки Parallel Framework платформы .NET

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

В статье рассматривается разработка и анализ приложения, предназначенного для защиты числовых данных в текстовых файлах с использованием ассоциативного механизма защиты данных. Приложение, основанное на платформе .NET и использующее библиотеку Parallel Framework, было подробно протестировано для оценки эффективности многопоточной обработки данных и применения регулярных выражений для извлечения числовой информации из текста. Результаты показали, что применение параллельной обработки может значительно увеличить производительность, достигая двукратного ускорения на многоядерной аппаратной платформе. Вместе с тем, статья подчеркивает и анализирует некоторые сложности и ограничения, связанные с параллельной обработкой, включая блокировку пользовательского интерфейса, необходимость обеспечения потокобезопасности, а также особенности работы с регулярными выражениями в многопоточном режиме. Обсуждаются возможные направления для дальнейшего улучшения приложения. Проведенное исследование имеет практическую ценность для развития параллельных методов обработки данных в контексте защиты информации.

Об авторах

Руслан Фаршатович Гибадуллин

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ

Автор, ответственный за переписку.
Email: rfgibadullin@kai.ru
Scopus Author ID: 55978150900

кандидат технических наук; доцент кафедры компьютерных систем

Россия, г. Казань, республика Татарстан

Игорь Сергеевич Вершинин

Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ

Email: isvershinin@kai.ru
Scopus Author ID: 55977774300

кандидат технических наук, доцент; заведующий кафедрой компьютерных систем

Россия, г. Казань, республика Татарстан

Список литературы

  1. Raikhlin V.A., Vershinin I.S., Gibadullin R.F., Pystogov S.V. Reliable recognition of masked binary matrices. Connection to information security in map systems // Lobachevski Journal of Mathematics. 2013. Vol. 34. Pp. 319–325.
  2. Raikhlin V.A., Gibadullin R.F., Vershinin I.S., Pystogov S.V. Reliable recognition of masked cartographic scenes during transmission over the network: Materials of the International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). 2016. Pp. 1–5.
  3. Anwar F., Rachmawanto E.H., Atika Sari C., Setiadi D.R.I.M. StegoCrypt Scheme using LSB-AES Base64: Materials of the International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT). 2019. Pp. 85–90.
  4. Garcia A.M., Griebler D., Fernandes L.G.L., Schepke C. ntroducing a stream processing framework for assessing parallel programming interfaces: Materials of the 29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP). 2021. Pp. 84–88.
  5. Гибадуллин Р.Ф., Гашигуллин Д.А., Вершинин И.C. Разработка декоратора StegoStream для ассоциативной защиты байтового потока // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11. № 2. URL: moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1359
  6. Braude E. Incremental UML for agile development: Embedding UML class models in source code: Materials of the IEEE/ACM 3rd International Workshop on Rapid Continuous Software Engineering (RCoSE). 2017. Pp. 27–31.
  7. Sharmila L., Sakthi U., Geethanjali A., Sagadevan S. Regular expression based pattern matching for gene expression data to identify the abnormality gnome: Materials of the Second International Conference on Recent Trends and Challenges in Computational Models (ICRTCCM). 2017. Pp. 301–305.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать
2. Рис. 1. Программный проект ассоциативной защиты числовых сведений в текстовом документе

Скачать (1MB)
Метаданные
3. Рис. 2. Демонстрационный пример текстового документа

Скачать (313KB)
Метаданные
4. Рис. 3. Демонстрационный пример защищенного текстового документа

Скачать (502KB)
Метаданные
5. Рис. 4. Фиксация в репозитории

Скачать (468KB)
Метаданные


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».