Унифицированная речеподобная помеха для средств активной защиты речевой информации

Обложка
  • Авторы: Авдеев В.Б1, Трушин В.А2, Кунгуров М.А2
  • Учреждения:
    1. едеральное автономное учреждение "Государственный научно-исследовательский испытательный институт проблем технической защиты информации Федеральной службы по техническому и экспортному контролю" (ФАУ "ГНИИИ ПТЗИ ФСТЭК России").(ФАУ «ГНИИИ ПТЗИ ФСТЭК России»)
    2. Новосибирский государственный технический университет (НГТУ)
  • Выпуск: Том 19, № 5 (2020)
  • Страницы: 991-1017
  • Раздел: Цифровые информационно-коммуникационные технологии
  • URL: https://bakhtiniada.ru/2713-3192/article/view/266283
  • DOI: https://doi.org/10.15622/ia.2020.19.5.4
  • ID: 266283

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Рассматривается возможность создания речеподобной помехи для средств виброакустической защиты речевой информации на основе таблиц слогов и слов русского языка. Обосновывается выбор направлений исследований и условий проведения эксперимента: синтез звуковых файлов путем случайной выборки элементов речи из базы данных, исследование спектров синтезированных помех, алгоритм создания помехи типа «речевой хор», исследование автокорреляционных функций синтезированных РП-помех, а также их плотности распределения вероятностей. Показано, что спектральные и статистические характеристики синтезированных речеподобных помех типа «речевой хор» из пяти голосов близки к аналогичным характеристикам реальных речевых сигналов. При этом речевой хор формировался путем усреднения мгновенных значений временных реализаций звуковых файлов. Показано, что спектральная плотность мощности речеподобной помехи типа «речевой хор» практически не изменяется при числе усредняемых «голосов» начиная с пяти. Плотность распределения вероятностей значения речеподобной помехи при увеличении числа голосов в «речевом хоре» приближается к нормальному закону (в отличие от реального речевого сигнала, чья плотность вероятности близка к распределению Лапласа). Оценка автокорреляционной функции показала интервал корреляции в несколько миллисекунд. Проведенные артикуляционные испытания разборчивости речи при использовании синтезированных речеподобных помех с различными отношениями «сигнал/шум» показали возможность снижения интегрального уровня помехи на 12-15 дБ по сравнению с шумоподобной помехой. Построены зависимости словесной разборчивости от интегрального отношения «сигнал/помеха» на основе полиномиальной и кусочно-линейной аппроксимации. Проведена предварительная оценка возможного влияния речеподобных помех на психоэмоциональное состояние человека. Обсуждается направление дальнейших исследований по повышению эффективности алгоритмов формирования речеподобных помех.

Об авторах

В. Б Авдеев

едеральное автономное учреждение "Государственный научно-исследовательский испытательный институт проблем технической защиты информации Федеральной службы по техническому и экспортному контролю" (ФАУ "ГНИИИ ПТЗИ ФСТЭК России").(ФАУ «ГНИИИ ПТЗИ ФСТЭК России»)

Email: avb1952@mail.ru
ул. 9 Января 280А

В. А Трушин

Новосибирский государственный технический университет (НГТУ)

Email: rastr89@mail.ru
пр. Карла Маркса 20

М. А Кунгуров

Новосибирский государственный технический университет (НГТУ)

Email: mixailkungurov@gmail.com
пр. Карла Маркса 20

Список литературы

  1. Трушин В.А., Иванов А.В. Возможности снижения интегрального уровня помехи в средствах активной защиты информации речевой информации (состояние и перспективы) // Доклады ТУСУР. 2018. Т. 21. № 2. С. 38–42.
  2. Алдошина И., Притц Р. Музыкальная акустика // СПб.: Композитор. 2006. 720 с.
  3. Blintsov V., Nuzhniy S., Kasianov Y., Korytskyi V. Development of a mathematical model of scrambler-type speech-like interference generator for system of prevent speech information from leaking via acoustic and vibration channels // Technology audit and production reserves. 2019. vol. 5. no. 2(49). pp. 19–26.
  4. Davydau H.V. et al. Method for protecting speech information // Doklady BGUIR. 2015. vol. 8(94). pp. 107–110.
  5. Blintsov V., Nuzhniy S., Parkhuts L., Kasianov Y. The objectified procedure and a technology for assessing the state of complex noise speech information protection // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. 2018. vol 5. no. 9(95). pp. 26–34.
  6. Ахатаева С.М. и др. Способ формирования речеподобного помехового сигнала // Патент Республики Казахстан №26413. 2012. Бюл.11.
  7. Воробьев В.И., Давыдов А.Г., Давыдов Г.В. Речеподобные сигналы: разновидности, основные параметры, способы формирования, области применения // Минск: Доклады БГУИР. 2009. №3. С. 9-16.
  8. Зельманский О.Б. Методика синтеза речеподобных сигналов на разных языках для систем защиты информации // Информационные системы и технологии. 2012. № 4. С. 122–133.
  9. Гордиевич П., Средяк В., Омельчук Я., Порошин И. Формирование защитной речеподобной помехи путем генерации фонемных последовательностей // Правове, нормативне та метрологiчне забеспечения захисту iнформацiiв. 2009. С. 129–132.
  10. Horev A.A, Tsarev N.V. The method and algorithm of speech-like noise formation // 2017 IEEE Conference of Russian Young Researchers in Electrical and Electronic Engineering (EIConRus). 2017. pp. 419–422.
  11. Трушин В.А., Попов Д.Е., Кунгуров М.А., Марченко Д.Л. Создание речеподобной помехи на основе связных текстов // Проблемы правовой и технической защиты информации. 2018. Вып. 6. С.79–85.
  12. Асяев Г.Д., Антясов И.С. Оценка эффективности применения шумовых «речеподобных» помех для защиты акустической информации // Вестник УрФО 2018. № 2(28). С. 19–24.
  13. Mostafa T. et al. An efficient speech generative model based on deterministic/stochastic separation of spectral envelopes // Doklady BGUIR. 2020. vol. 18(2). pp. 23–29.
  14. Yerzhan N. et al. Intelligibility of the kazakh speechwhen it's PROTECTED with combined masking signals // Doklady BGUIR. 2015. vol. 8(94). pp. 67–73.
  15. Koul R.K., Allen G.D. Segmental intelligibility and speech interference thresholds of high-quality synthetic speech // Journal of speech & hearing research, American Speech-Language-Hearing Association. 1993. vol. 36. no. 4. pp. 790–798.
  16. ITU-T P.501 Test signals for use in telephonometry/ Series P: Telephone Transmission Quality. Objective measuring apparatus. 2004. pp. 27.
  17. ГОСТ 16600-72. Межгосударственный стандарт. Передача речи по трактам радиотелефонной связи. Требования к разборчивости речи и методы артикуляционных измерений // М.: Стандарт Информ. 2007. 74 с.
  18. Трушин В.А, Рева И.Л, Иванов А.В. Усовершенствованная методика оценки разборчивости речи в задачах защиты информации // Ползуновский вестник. 2012. №3/2. С. 238–241.
  19. Покровский Н.Б. Расчет и измерение разборчивости речи // М.: Связь-издат. 1962.
  20. Хорев А.А, Макаров Ю.К. К оценке эффективности защиты акустической (речевой) информации // Специальная техника. 2000. № 5. С. 46–56.
  21. Авдеев В.Б. О некоторых направлениях совершенствования методических подходов, применяемых при оценке эффективности технической зашиты информации // Специальная техника. 2013. № 3. С. 26–36.
  22. Trushin V.A., Khitsenko V.E. About the methods of forming a test signal in the instrumental evaluation // Journal of Physics: Conference Series of speaker clearance. 2020.
  23. Кропотов Ю.А. Модель одномерной плотности вероятности речевых сигналов // Системы управления, связи и безопасности. 2015. № 4. С. 158–170.
  24. Быков А.А., Кропотов Ю.А. Исследование автокорреляционных функций речевых сигналов // Радиотехника. 2008. № 9. С. 107–111.
  25. СН 2.2.4/2.1.8.562-96. Шум на рабочих местах, в помещениях жилых, общественных зданий и на территории жилой застройки // Санитарные нормы. М.: Минздрав России. 1996.
  26. Хорев А.А., Царев Н.В. Способ и алгоритм формирования речеподобной помехи // Вестник ВГУ, серия: Системный анализ и информационные технологии. 2017. № 1. С. 57–67.
  27. Вашкевич М.И., Азаров И.С. Определение патологии голосового аппарата человека на основе анализа модуляционного спектра речи в критических полосах // Труды СПИИРАН. 2020. Т. 19(2). С. 249–276.
  28. Trushin V.A. The analysis of the formant method of speech intelligibility estimation as a method of performing indirect measurements // Научный вестник НГТУ. 2019. № 4 С. 135–146.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

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».