WWW.PDF.KNIGI-X.RU
БЕСПЛАТНАЯ  ИНТЕРНЕТ  БИБЛИОТЕКА - Разные материалы
 

Pages:   || 2 |

«МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЗАЩИЩЕННОСТИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ ОТ УТЕЧКИ ПО ТЕХНИЧЕСКИМ КАНАЛАМ С УЧЕТОМ ФОРСИРОВАНИЯ РЕЧИ ...»

-- [ Страница 1 ] --

Министерство образования и наук

и РФ

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение

высшего образования «Новосибирский государственный технический

университет»

На правах рукописи

Иванов Андрей Валерьевич

МЕТОДИКА ОЦЕНКИ ЗАЩИЩЕННОСТИ РЕЧЕВОЙ

ИНФОРМАЦИИ ОТ УТЕЧКИ ПО ТЕХНИЧЕСКИМ КАНАЛАМ С

УЧЕТОМ ФОРСИРОВАНИЯ РЕЧИ

Специальность 05.13.19 – Методы и системы защиты информации, информационная безопасность Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук

Научный руководитель:

кандидат технических наук, старший научный сотрудник, В.А. Трушин Новосибирск – 2015 СОДЕРЖАНИЕ ВВЕДЕНИЕ

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ РАЗБОРЧИВОСТИ РЕЧИ И

ПОСТАНОВКА НОВЫХ АРТИКУЛЯЦИОННЫХ ИСПЫТАНИЙ ДЛЯ

ФОРСИРОВАННОЙ РЕЧИ

1.1 Методика оценки защищенности речевой информации

1.2 Постановка артикуляционных испытаний для форсированной речи........ 20

1.3 Сопоставление данных, полученных расчетным путем по методике оценки защищенности речевой информации и по результатам артикуляционных испытаний

Выводы по главе

ГЛАВА 2. УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ



ЗАЩИЩЕННОСТИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ С УЧЕТОМ

ЭФФЕКТА ФОРСИРОВАНИЯ

2.1 Вводные замечания

2.2 Экспериментальное обоснование ширины частотного диапазона, оцениваемого при оценке защищенности речевой информации

2.3 Обоснование выбора типа полосового разбиения частотного диапазона, оцениваемого при оценке защищенности речевой информации

2.4 Рассмотрение возможности учета при оценке защищенности речевой информации преобразований происходящих в человеческом ухе.................. 51

2.5 Экспериментальное определение функции распределения формант и зависимости словесной разборчивости от формантной

2.6 Экспериментальное определение амплитудного состава речи.................. 59

2.7 Определение зависимости коэффициента восприятия от уровня ощущений для форсированной речи

2.8 Функция расчета необходимого уровня шума от средств защиты для выполнения определенного уровня разборчивости речи

2.9 Определение и учет коэффициента экстремальности для определения максимально возможного значения разборчивости речи

2.10 Рассмотрение многоканальной метода съема информации

Выводы по главе

ГЛАВА 3. СОПОСТАВЛЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ.

........ 78

3.1 Общие замечания

3.2 Порядок проведения измерений и расчетов по методике оценки защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования......... 78

3.3 Сопоставление результатов по скорректированной методике и артикуляционным испытаниям

Выводы по главе

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНОАППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА, ПРОИЗВОДЯЩЕГО ОЦЕНКУ

ЗАЩИЩЕННОСТИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ С УЧЕТОМ

ЭФФЕКТА ФОРСИРОВАНИЯ

4.1 Требования к характеристикам комплекса

4.2 Реализация аппаратной части

4.3 Программное обеспечение комплекса

Вывод по главе

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

ПРИЛОЖЕНИЕ А

ПРИЛОЖЕНИЕ Б

ВВЕДЕНИЕ

Актуальность темы исследования.

Во все времена защите информации (ЗИ) уделялось огромное внимание. Несмотря на развитие и широкое использование средств вычислительной техники и представления информации в цифровом виде, на речевую акустическую информацию приходится значительная доля всех информационных ресурсов, подлежащих защите.

Говоря о речевой информации, прежде всего, имеется ввиду проведение переговоров, совещаний и т.д. При подготовке помещений для проведения подобных мероприятий особое внимание уделяется оценке возможности утечки речевой акустической информации по техническим каналам. Оценка защищенности данных каналов рассматривает возможность получения информации за пределами помещения, в котором ведутся переговоры. Утечка информации по акустическому и виброакустическому каналам возможна через ограждающие и инженерные конструкции помещения (стены, пол, потолок, окна, вентиляции, системы водоснабжения и отопления и т.д.). Для того, чтобы гарантировать отсутствие утечки информации по данным каналам необходимо провести целый ряд измерений и расчетов, по результатам которых делается вывод о защищенности информации, либо о необходимости применения дополнительных средств или мер защиты (активных, пассивных и организационных).

В качестве критерия оценки защищенности речевой информации в России принято использовать коэффициент словесной разборчивости (W).

Для определения разборчивости речи существует два основных подхода: субъективный и объективный Субъективный подход [61].

подразумевает использование групп дикторов и аудиторов. Дикторы озвучивают различные элементы речевой информации (фразы, слова, слоги, звуки), аудиторы записывают услышанную информацию, а затем полученные результаты оцениваются и вычисляется разборчивость речи, как отношение правильно услышанных единиц речи к их общему количеству.

Данный подход считается наиболее достоверным, но требование использования групп тренированных дикторов и аудиторов, трудоемкость оценки результатов, длительность проведения оценки делают затруднительным использование данного метода в задачах защиты информации. При оценке защищенности помещения для проведения переговоров в среднем необходимо определить коэффициент разборчивости речи в 2-3х десятках контрольных точек. Что приводит к необходимости применения объективного подхода (расчет по определенным зависимостям разборчивости речи на основании изменений параметров акустических сигналов).

Теория разборчивости речи основывается на исследованиях таких авторов, как Покровский Н.Б., Сапожков М.А., Быков Ю.С.. Существует множество объективных методов оценки разборчивости речи, как отечественных, так и зарубежных [22, 64] В задачах защиты информации оценка словесной разборчивости проводится по методике, разработанной Хоревым А.А., Желязняком В.К. и Макаровым Ю.К.[44] на базе формантного метода Покровского Н.Б[61].

Работы в области оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам ведутся многими исследователями:

Хорев А.А.[44, 85], Железняк В.К.[43, 44], Авдеев В.Б.[1], Продеус А.Н.[19, 20, 21, 22, 41, 42, 62], Каргашин В.Л.[48,49] и др.

В качестве измерительного оборудования в методике используют измерители шума и вибрации, анализаторы спектра, автоматизированные программно-аппаратные комплексы (ПАК).

Существует множество вопросов, касающихся корректности данной методики и обоснованности характеристик используемого измерительного оборудования, в частности:

• базовые зависимости, лежащие в основе методики, получены при условиях, существенно отличающихся от условий защиты информации;

• не учитывается возможность форсирования речи;

• не обоснована достаточность уровня тестового сигнала соответствующего среднему уровню речи;

• не обоснован и не подтвержден экспериментально выбор именно октавного разбиения частотного диапазона, а также ширины исследуемого частотного диапазона.

Работы по оценке разборчивости речи (Н.Б. Покровский, Ю.С. Быков, М.А. Сапожков и др.) начались в середине прошлого века и были ориентированы на оценку качества каналов связи. Для получения базовых зависимостей были поставлены артикуляционные испытания, суть которых заключалась в субъективной оценке разборчивости речи. Артикуляционные таблицы были составлены таким образом, чтобы их элементы (слова, слоги и т.д.) были максимально не коррелированы. В задачах же защиты информации ситуация абсолютно противоположная. Все беседы, переговоры, совещания, по сути, представляют собой осмысленные связные тексты. Если злоумышленник не расслышал какие-то отдельные слова, то он может легко восстановить их, исходя из сути разговора. Кроме того, не составляет труда записать речевую информацию на диктофон и затем подвергнуть уже многократному прослушиванию и различным методам фильтрации, что также существенно увеличивает разборчивость речи [31, 32, 35, 86].





При проведении переговоров в реальных ситуациях возможно также возникновение эффекта форсирования речи. Форсированием называется повышение уровня речи, вызванное усиленным напряжением голосовых связок [61]. Помимо повышения общего уровня речи, форсирование сопровождается также перераспределением энергии в пределах спектра, максимум энергии смещается в область высоких частот, что влияет на вклад частотных полос в суммарную разборчивость. Как известно, существует зависимость изменения коэффициента восприятия от уровня мешающего шума [61, стр. 209, стр. 214], что необходимо учитывать в случае форсирования речи, а также при использовании средств активной защиты (САЗ). Уровни мешающих шумов могут достигать 80-90 дБ. Следовательно, зависимость коэффициента восприятия от уровня ощущений, используемая в общепринятой методике [44], не соответствует условиям защиты информации и требует корректировки.

В работе Авдеева В.Б. [1] указывается на недостаточность уровня тестового сигнала равного 70 дБ (средний уровень речи). Данный уровень возможно определить зная функцию распределения амплитудного состава речи. Известная зависимость амплитудного состава речи, приведенная Покровским Н.Б. [61, стр. 115, стр. 148] была получена в условиях, отличающихся от условий проведения измерений в задачах ЗИ: расстояние до микрофона было 8 см (в задачах ЗИ – 1м.), исследования не проводились для форсированной речи. Таким образом, встает вопрос о необходимости переоценки амплитудного состава речи как для обычной речи, так и для форсированной.

Также следует рассмотреть возможность применения различных подходов к оценке результатов артикуляционных испытаний [1]:

традиционный алгоритм усреднения по ансамблю экспертов или выделение только результатов с максимальными значениями разборчивости речи (т.е.

использование результатов самых «слышащих» аудиторов). По результатам использования данных подходов для анализа результатов артикуляционных испытаний возможно высчитать поправочный «коэффициент экстремальности», который можно будет использовать при оценке защищенности речевой информации по более «жестким» требованиям.

Остается открытым вопрос обоснованности выбора измерительного оборудования и его характеристик. Даже с учетом широкого спектра технических средств, применяемых для обработки и записи акустической информации, конечным «анализатором» полученной речевой информации всегда является человек. Логично предположить, что характеристики измерительного оборудования должны соответствовать возможностям органов человеческого слуха, то есть переход от измеренных параметров акустических сигналов к характеристике восприятия данных сигналов человеком должен осуществляться на основе адекватной модели уха.

Целью диссертационной работы является усовершенствование общепринятой методики оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам (методика оценки разборчивости речи) с учетом эффекта форсирования.

Для достижения цели в работе поставлены и решены следующие задачи:

1. Постановка и проведение артикуляционных испытаний в условиях обычной и форсированной речи.

2. Экспериментальное подтверждение необходимой ширины частотного диапазона.

3. Экспериментальное определение достаточных уровней тестового сигнала для обычной и форсированной речи.

4. Корректировка базовых зависимостей методики оценки защищенности речевой информации для учета эффекта форсирования.

5. Определение «коэффициента экстремальности», позволяющего переходить от значений разборчивости речи, соответствующих усредненным результатам артикуляционных испытаний, к значениям, соответствующим результатам наиболее слышащих аудиторов.

6. Разработка методики расчета необходимого уровня шумов от средств активной защиты для обеспечения заданного уровня защищенности речевой информации.

7. Проектирование и реализация программно-аппаратного комплекса оценки защищенности речевой информации.

Объект исследования – проблема достоверной оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам.

Предмет исследования – методика оценки разборчивости речи с учетом эффекта форсирования.

Методы исследования. В работе использованы положения теории разборчивости речи, теории измерений, методы и программы обработки речевых сигналов.

Научная новизна результатов исследования:

1. Усовершенствована методика оценки защищенности речевой информации (методика оценки разборчивости речи), отличающаяся от общепринятого подхода учетом эффекта форсирования речи, позволяющая повысить достоверность оценки защищенности помещений. Базовые зависимости методики оценки разборчивости речи с учетом эффекта форсирования были получены впервые (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).

2. Впервые введен в методику оценки защищенности речевой информации «коэффициента экстремальности», позволяющий переходить от значений разборчивости речи, соответствующих усредненным результатам артикуляционных испытаний, к значениям, соответствующим результатам наиболее «слышащих» аудиторов (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).

3. Впервые разработана методика расчета оптимального спектра и уровня помехи от средств активной защиты (генераторов шума) для получения заданного значения разборчивости речи, позволяющая ускорить и упростить процесс настройки средств защиты (пункт 10 паспорта специальности 05.13.19).

Практическая значимость. Результаты исследований могут быть использованы как в учебном процессе при подготовке специалистов по защите информации, так и в практической – организациями лицензиатами ФСТЭК России, профессионально занимающимися оценкой защищенности информации, разработкой методик, созданием ПАК оценки защищенности речевой информации. С учетом полученных результатов разработан и реализован ПАК для оценки защищенности речевой информации (и для спокойной, и для форсированной речи), как по общепринятой, так и по усовершенствованной методике.

Соответствие диссертации паспортам научных специальностей.

Отраженные в диссертации научные положения соответствуют областям исследования по специальности 05.13.19 – «Методы и системы защиты информации, информационная безопасность» в части пунктов 9, 10 её паспорта, а именно:

• п.9. Модели и методы оценки защищенности информации и информационной безопасности объекта.

• п.10. Модели и методы оценки эффективности систем (комплексов) обеспечения информационной безопасности объектов защиты.

Достоверность результатов диссертационной работы подтверждается соответствием полученных теоретических результатов и выводов экспериментальным данным, а также положительными результатами апробации и внедрения.

Реализация и внедрение результатов работы. Результаты теоретических и экспериментальных исследований нашли применение в учебном процессе кафедры защиты информации Новосибирского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Информационная безопасность». Разработанный ПАК, реализующий возможность оценки защищенности речевой акустической информации от утечки по техническим каналам с учетом полученных в работе результатов и методика переданы в опытную эксплуатацию НвсФ ФГУП НТЦ «Атлас» и ООО «АТЦ» (лицензиаты ФСТЭК России).

Соответствующие акты о внедрении представлены в приложении А.

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научнотехнических конференциях и получили положительную оценку: XII Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информационной безопасности государства, общества и личности» (г.

Барнаул, 2010г.); Международная конференция «Актуальные Проблемы Электронного Приборостроения (АПЭП)» (г. Новосибирск, 2010г.); XIII Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информационной безопасности государства, общества и личности» (г.

Новосибирск, 2012г.); X Белорусско – Российская научно – техническая конференция «Технические средства защиты информации» (г. Минск, БГУИР 2012г.); XI Белорусско – Российская научно – техническая конференция «Технические средства защиты информации» (г. Минск,

БГУИР 2013г.); Международный конгресс по информатике:

информационные системы и технологии CSIST'2013 (г. Минск, БГУ 2013г.);

The 8th International Forum on Strategic Technology IFOST 2013 (Ulaanbaatar, Международная Mongolian University of Science and Technology);

конференция «Актуальные Проблемы Электронного Приборостроения (АПЭП)» (г. Новосибирск, 2014г.); Международная научно-техническая конференция «Автоматизация: проблемы, идеи, решения (АПИР-14)» (г.

Севастополь, 2014 г); International Siberian conference on control and communications (SIBCON–2015), Omsk, 2015.

Научные публикации. По теме диссертации опубликовано 16 научных работ, в числе которых 7 в рецензируемых научных журналах, 8 в сборниках трудов международных и всероссийских конференций, 2 из которых входят в базу данных SciVerse Scopus.

Личный вклад автора. В диссертации использованы результаты, в которых автору принадлежит определяющая роль. Некоторые из опубликованных работ написаны в соавторстве с сотрудниками научной группы. Автором проведены и спланированы артикуляционные испытания для условий форсированной и обычной речи, проведено сопоставление результатов полученных по существующей методике с результатами артикуляционных испытаний. Проведено усовершенствование методики оценки защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования речи, коэффициента экстремальности, разработана методика расчета необходимого уровня шума при заданном уровне защищенности, сформированы требования к измерительному оборудованию, предложены варианты реализации программно-аппаратного комплекса, разработан программно-аппаратный комплекс для проведения оценки защищенности речевой информации. Постановка задач исследований осуществлялась научным руководителем, к.т.н., старшим научным сотрудником В.А. Трушиным.

Основные положения диссертации, выносимые на защиту:

1. Результаты артикуляционных испытаний со связными текстами для форсированной речи показали, что перераспределение энергии в спектре речи при форсировании влияет на разборчивость, из чего следует необходимость исследования и пересмотра основных зависимостей методики оценки защищенности для возможности учета эффекта форсирования речи (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).

2. Усовершенствованная методика оценки защищенности речевой информации (оценка разборчивости речи), которое позволяет учитывать эффект форсирования речи и получать данные, сопоставимые с результатами артикуляционных испытаний. Данное усовершенствование проведено на основании результатов экспериментального определения достаточной ширины анализируемого частотного диапазона, функции распределения формант и амплитудного состава речи при форсировании, а также анализа органов слуха человека (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).

3. «Коэффициент экстремальности», позволяющий осуществлять переход от значений разборчивости речи, соответствующих усредненным результатам артикуляционных испытаний, к значениям, соответствующим результатам наиболее «слышащих» аудиторов. Данный подход может использоваться для оценки защищенности по более строгим требованиям (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).

4. Методика расчета оптимального спектра и уровня помехи от средств активной защиты (генераторов шума) для получения заданного значения разборчивости речи (пункт 10 паспорта специальности 05.13.19).

5. Программно-аппаратный комплекс оценки защищенности речевой информации, реализующий усовершенствованную и общепринятую методики, возможность применения различных разбиений частотного диапазона (5 или 7 октавных полос, «критические полосы»), учет «коэффициента экстремальности», методику расчета оптимальной помехи для средств активной защиты (пункт 9, 10 паспорта специальности 05.13.19).

Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и 2-х приложений.

Общий объем работы составляет 136 страниц (с приложениями), включая 72 рисунка, 19 таблиц. Список литературы содержит 122 наименования.

ГЛАВА 1. АНАЛИЗ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ РАЗБОРЧИВОСТИ РЕЧИ И

ПОСТАНОВКА НОВЫХ АРТИКУЛЯЦИОННЫХ ИСПЫТАНИЙ ДЛЯ

ФОРСИРОВАННОЙ РЕЧИ

1.1 Методика оценки защищенности речевой информации Как уже говорилось, в качестве критерия оценки защищенности речевой информации принято использовать коэффициент словесной разборчивости (W).

Разборчивость речи - это отношение количества правильно принятых элементов речи (звуков, слогов, слов, фраз) к общему количеству переданных.

Для оценки словесной разборчивости речи в задачах защиты информации используется методика, разработанная Хоревым А.А., Желязняком В.К. и Макаровым Ю.К.[44] на базе формантного метода Покровского Н.Б [61].

Форманта – ключевое понятие в теории разборчивости речи. Под формантой понимается значение максимума концентрации энергии в спектре звука [78]. Каждый звук имеет несколько формант и свою индивидуальную спектральную огибающую (рис 1.1), отражающую расположение формант на частотной оси, соотношение их уровней и характер изменения.

–  –  –

Суть методики заключается в следующем [44].

• Разбиение всего частотного диапазона на 5 октавных полос со среднегеометрическим частотами: 250, 500, 1000, 2000, 4000 Гц.

Среднегеометрическая частота:

–  –  –

где в, н соответственно верхняя и нижняя границы i-й частотной полосы.

•В каждой октавной полосе проводится измерение уровней акустического давления шума Lni и смеси сигнал + шум L(s+n)i (в дБ относительно порога слышимости = 2·10-5Па);

В качестве измерительного оборудования в методике используют измерители шума и вибрации, анализаторы спектра, автоматизированные программно-аппаратные комплексы (ПАК).

• Вычисление уровня сигнала для каждой октавной полосы:

–  –  –

• Вычисление уровня ощущений для каждой октавной полосы:

= (1.3) где - формантное превышение

Значения формантного параметра определяются из соотношения:

–  –  –

Рис. 1.2. Разность между спектральными уровнями речи и формант График на рис. 1.2 получен путем разности значений спектрального уровня речи и спектрального уровня формант на определенной частоте. На рис. 1.3 приведены спектральный уровень речи – В и спектральный уровень формант – В` (для спокойной речи с интегральным уровнем 70 дБ).

Рис. 1.3. Спектральный уровень речи – В и спектральный уровень формант – В`.

• Для каждой октавной полосы на среднегеометрической частоте определяется коэффициент восприятия формант (рис. 1.4), представляющее собой вероятное относительное количество формантных соотношений речи, которые будут иметь уровни интенсивности выше порогового значения.

–  –  –

1+10 0.1 Рис. 1.4. Зависимость коэффициента восприятия формант – р от относительного уровня ощущений формант – Q

• Вычисление формантной разборчивости речи производится по следующим формулам:

= (1.6) = =1 (1.7) Следует заметить, что только формантная разборчивость обладает свойством аддитивности по частоте, поскольку каждая частотная полоса

- вклад i-той октавной полосы в суммарную разборчивость, вносит свой определенный вклад в суммарную разборчивость.

характеризующий вероятность наличия формант речи в данной полосе:

–  –  –

Существует множество вопросов касающихся корректности данной методики, в частности:

• базовые зависимости, лежащие в основе методики, получены при условиях, существенно отличающихся от условий защиты информации, а именно:

- артикуляционные таблицы были максимально некоррелированный, в задачах ЗИ мы имеем дело со связной речью, что позволяет аудитору понять те слова которые не были им распознаны по общему содержанию переговоров;

- не учитывалась возможность проведения звукозаписи исследуемой речи, а, следовательно, многократного прослушивания ее аудитором;

- не учитывалась возможность применения методов шумоочистки;

- и т.д.

• не учитывалась возможность форсирования речи, то есть повышения уровня речи, вызванного усиленным напряжением голосовых связок (по предположению Н.Б. Покровского, помимо повышения общего уровня и суммарной интенсивности спектра речи, форсирование сопровождается также перераспределением энергии в пределах спектра, что требует переоценки всех зависимостей в методике оценки разборчивости речи в случае форсирования);

• не обоснована достаточность уровня тестового сигнала соответствующего среднему уровню речи (зависимости амплитудного состава речи Н.Б. Покровским были получены при условии что источник звука находился в 8 см от микрофона, в задачах ЗИ все измерения производятся на расстоянии 1 м, для форсированной речи амплитудный состав не оценивался);

• не обоснован и не подтвержден экспериментально выбор именно октавного разбиения частотного диапазона (конечным «анализатором»

речевых сообщений является человек, соответственно частотное разбиение нужно производить с учетом разрешающей способности человеческого уха), а также ширины исследуемого частотного диапазона (необходима постановка эксперимента для определения границ частотного диапазона в котором присутствуют речевые составляющие, способные внести вклад в разборчивость речи).

1.2 Постановка артикуляционных испытаний для форсированной речи Как уже было сказано, форсирование сопровождается не только увеличением интегрального уровня речи диктора, но и перераспределением энергии в спектре. Характер изменения частотного спектра при форсировании представлен на рис. 1.7 [61, стр. 201]:

–  –  –

характеризующиеся параметром от 0 дБ (речь без форсирования) и 14 дБ Как видно из рисунка существуют различные степени форсирования, (максимальная степень форсирования).

Степень форсирования напрямую зависит от уровня воздействующего шума, данная зависимость приводится Н.Б. Покровским [61, стр. 200] (рис.

1.8):

–  –  –

Вопрос оценки вероятности возникновения эффекта форсирования требует отдельной работы и выходит за рамки данных исследований.

При оценке защищенности помещения от утечки речевой информации необходимо учесть максимально неблагоприятные ситуации, то есть эффект форсирования предлагается рассматривать и учитывать в его максимальной степени. Следуя приведенной зависимости для достижения максимально степени форсирования необходимо создавать шум возле уха диктора с интегральным уровнем порядка 100 дБ.

Для достижения форсирования речи, при постановке эксперимента, во время записи речи, диктору через наушники подается шумовой сигнал такого уровня, чтобы диктору приходилось повышать голос, чтобы услышать самого себя.

Шум, подаваемый в наушники, может быть как приближенным к спектру речевых сигналов («речевой хор»), так и иметь постоянную спектральную плотность (белый шум). Для практического подтверждения был проведен следующий эксперимент: производилась запись одного и того же фрагмента речи одним и тем же диктором в условиях, различающихся только типом воздействующей помехи; в качестве мешающего шума использовались помеха типа «речевой хор» и белый шум. Белый шум был сгенерирован ПО Adobe Audition, а помеха «речевой хор» получена путем многократного наложения друг на друга различных отрезков речи разных дикторов до такой степени, чтобы на слух были различимы только звуки.

Спектры полученных в ходе эксперимента записей (рис. 1.9) оказались практически идентичны. При расчете интегральных уровней в октавных полосах, расхождения не превысили 1 dBFS.

Рис. 1.9. Спектры записей форсированной речи диктора с воздействием белого шума и помехи «речевой хор» в ПО Adobe Audition.

Таблица 1.1.

Интегральные уровни форсированной речи в октавных полосах.

Средне геометрические частоты октавных полос, Гц Тип помехи Интегральные уровни в октавных полосах форсированной речи при -53,66 -42,58 -30,79 -36,03 -33,68 -37,33 -50,65 использовании помехи «речевой хор», dBFS Интегральные уровни в октавных полосах форсированной речи при -52,66 -42,9 -29,8 -36,79 -33,2 -36,36 -50,04 использовании белого шума, dBFS Следует отметить, что в Adobe Audition, как и в любом другом аудио редакторе уровни оцениваются в dBFS – full scale (рассчитываются как дБ по напряжению, но относительно максимального значения АЦП установленного в ПК), то есть 0 dBFS соответствует предельному значению уровня сигнала, выше данного значения будет происходить так называемый «Clipping»

(перегрузка). Следовательно, минимальное значение уровня сигнала, фиксируемое АЦП будет зависеть от его разрядности и составляет, например, для 16 разрядного АЦП -96 dBFS, для 20ти -120 dBFS, для 24х -144 dBFS.

Привычные же нам дБ отражающие уровень акустического давления (относительно 20 мкПа), можно получить только зная разрядность АЦП и чувствительность микрофона/акселерометра, в иностранной литературе и технике обозначаются как dB SPL – sound pressure level. То есть, используя Adobe Audition нельзя оценить абсолютный уровень записи сигнала, но можно сравнивать спектральные характеристики сигналов.

Таким образом, можно сделать вывод о том, что использование различных типов шума не влияет на частотные составляющие форсированной речи, поэтому для форсирования в качестве помехи можно использовать как «речевой хор», так и белый шум.

Порядок постановки эксперимента:

1. Запись спокойной и форсированной речи дикторов.

Звукозапись производится с использованием шумомера ZET110 и микрофона BC501. Штатное ПО ZetLab реализует функцию регистратора акустических сигналов с частотой дискретизации 50кГц. Полученные записи можно представить как в формате *.wav для дальнейшего анализа и обработки с использованием ПО Adobe Audition, так и в виде набора отсчетов, позволяющих корректно рассчитать и оценить как интегральные уровни полученных сигналов, так и уровни в частотных полосах.

Также расчет интегральных уровней (общих и по октавным полосам) возможно производить с использованием ПО Adobe Audition и БПФ.

Копируются отсчеты результата БПФ. Шаг между отсчетами 3 Гц. В

–  –  –

где – разность между верхней и нижней границами спектральной полосы.

Уровень ощущения воспринимаемого звука для каждой спектральной полосы, начиная с нижней границы первой октавной полосы, рассчитывается по следующей формуле:

= + (1.12) где – логарифмическая ширина спектральной полосы;

– спектральный уровень каждой полосы.

Используя рассчитанный уровень ощущения, находится уровень каждой такой полосы по формуле:

= 100,1 (1.13) Для того чтобы найти спектральный уровень конкретной октавной полосы, необходимо просуммировать мощности ее составляющих и вычислить уровень для полученной суммарной мощности:

–  –  –

Результаты расчетов и по файлу с отсчетам и по результатам БПФ из ПО Adobe Audition идентичны, следует только напомнить, что в Adobe Audition нет возможности оценить абсолютный уровень сигнала (в дБ или dB SPL), но сравнить уровни двух сигналов и их спектральные характеристики возможно.

Проводятся записи нормальной и форсированной речи 4х дикторов (2 мужчины и 2 женщины). Увеличение количества дикторов существенно увеличивает количество аудиозаписей, которые аудиторам необходимо исследовать. Например, для построения зависимости разборчивости речи от отношения сигнал шум для 1 типа помехи необходимо задать минимум 3 различных значения сигнал/шум (когда разборчивость будет близка к0, к 0.5 и к 1.0). Следовательно для 3 типов помех, от одного диктора, имеем 9 аудиозаписей, от 4х дикторов – по 36 записей спокойной речи и форсированной. Для получения более качественных зависимостей для каждого типа помех задавалось по 4 различных отношения сигнал/шум. То есть 96 записей для каждого аудитора. Также, руководствуясь ГОСТ Р 50840Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости» [28], количество дикторов и аудиторов должно быть не меньше 3х, данное условие выполняется.

2. Для исследования использованы следующие виды шумов:

Белый шум – шум с постоянной спектральной плотностью в речевом диапазоне частот (генерируется ПО Adobe Audition).

Розовый шум – шум с тенденцией спада спектральной плотности 3 дБ на октаву в сторону высоких частот (генерируется ПО Adobe Audition).

Формантоподобная помеха – шум, полученный в результате изменения спектра белого шума, сгенерированного ПО Adobe Audition, таким образом, чтобы его огибающая соответствовала огибающей спектра формант.

3. При помощи ПО производится корректировка уровней шумов и полученных записей таким образом, чтобы при наложении помех на любую из записей соотношение сигнал/шум было равно 0 дБ.

4. При помощи ПО Adobe Audition на речевые отрезки накладываются различные типы помех с уровнями, превышающими уровень сигнала на 5, 10, 15 и 20 дБ. При этом каждому речевому отрезку соответствует один вид шума и соотношение сигнал/шум. Таким образом, мы получаем 96 записей с различными соотношениями сигнал/шум: 48 с нормальной речью и 48 с форсированной. Полученные записи речи с наложенным шумом сохраняются в аудиофайлы с названиями N_noise_s/n, где N это порядковый номер речевого отрезка, noise – вид шума (помехи), s/n – отношение сигнал/шум. Например, имя файла 2_w_-15 означает, что на второй отрезок речи был наложен белый шум с отношением сигнал/шум равным -15 дБ.

5. Бригада аудиторов состоит из 10 человек (5 мужчины, 5 женщины) в возрасте от 18 до 30 лет без отклонений слуха. В помещении установлено 10 компьютеров с одинаковыми звуковыми картами и наушниками. В одинаковых условиях, с перерывами и общим временем работы не более 5-6 часов, каждому аудитору предоставляется набор полученных при смешивании сигнала и шума аудиозаписей, при прослушивании которых определяется коэффициент словесной разборчивости. Во время прослушивания аудитор имеет возможность остановки, перемотки и многократного прослушивания каждого аудиофайла. Весь текст, услышанный аудитором, записывается в текстовый файл под номером аудитора.

6. Проводится расчет словесной разборчивости W для каждого аудитора при различных видах речи, разных типах шума и соотношениях сигнал/шум.

7. В соответствии с ГОСТ Р 50840-95 [28] проводится обработка результатов измерений. Вычисляется среднее значение показателя словесной разборчивости по всем аудиторам для каждого вида помехи и отношения сигнал/шум.

Блок-схема эксперимента приведена на рис. 1.10.

Рис. 1.10. Блок-схема проведения эксперимента.

1.3 Сопоставление данных, полученных расчетным путем по методике оценки защищенности речевой информации и по результатам артикуляционных испытаний Проведем теоретический расчет по общепринятой методике [44], для этого, вместо спектральных характеристик обычной речи будем использовать теоретические характеристики спектра форсированной речи. В качестве помех рассмотрим: белый, розовый и формантоподобный шум.

В результате было получено теоретическое предположения о том, как деформация спектра сигнала при форсировании речи будет влиять на разборчивость. Результаты представлены на рис. 1.11 в виде зависимостей разборчивости речи от отношения сигнал/шум для различных видов помех (белый, розовый, формантоподобный шум).

–  –  –

в) Рис. 1.11. Зависимость словесной разборчивости от соотношения сигнал/шум при использовании стандартного спектра речи и форсированного по результатам расчетов по общепринятой методике для:

а) белого шума; б) розового шума; в) формантоподобного шума.

Полученные зависимости говорят о том, что, теоретически, деформация речевого спектра при форсировании должна увеличивать разборчивость независимо от того, какой тип помехи используется. Расчеты показывают на существенное увеличение разборчивости (на 0,2-0,3) в случае форсирования речи.

Результаты артикуляционных испытаний для условий обычной и форсированной речи с использованием аналогичных видов помех представлены на рис. 1.12.

–  –  –

в) Рис. 1.12. Зависимости словесной разборчивости от соотношения сигнал/шум при использовании стандартного спектра речи и форсированного по результатам артикуляционных испытаний для:

а) белого шума; б) розового шума; в) формантоподобного шума.

По данным зависимостям можно оценить влияние именно перераспределения энергии в спектре речи при ее форсировании на разборчивость. Нужно учесть, что данные графики построены относительно соотношения сигнал/шум, а при форсировании уровень сигнала будет значительно выше, чем при обычной речи, и потребует соответствующего увеличения уровня маскирующего шума.

Из полученных результатов видно, что перераспределение энергии в спектре речевого сигнала при форсировании приводит к снижению показателя разборчивости речи, что расходится с теоретическими расчетами по общепринятой методике.

Также стоит отметить, что влияние формантоподобной помехи, как на обычную речь, так и на форсированную практически идентично. Это позволяет сделать предположение о том, что спектр формант не претерпевает существенных изменений, либо изменяется не так, как предполагал Н.Б. Покровский.

Следует отметить, что вследствие большого угла наклона полученных зависимостей, для каждого из типов помех результативными оказались только 3 значения сигнал/шум из заданных 4х. Например, для розового шума имеем следующие результаты (Таблица 1.2) Таблица 1.2 Отношение сигнал/шум, дБ -5 -10 -15 -20 Разборчивость спокойной речи 1.0 0.59 0 0 Разборчивость форсированной 1.0 0.41 0 0 речи Очевидно, что исследование аудиозаписей при отношении сигнал/шум

-20 дБ для розового шума не имеет смысла. Поэтому, для каждого из используемых типов помех дополнительно выбиралось еще одно значение отношения сигнал/шум для получения более качественных зависимостей (белый шум -12 дБ, розовый -8 дБ, формантоподобный -8 дБ).

Оценка доверительных интервалов производилась с использованием распределения Стьюдента, доверительная вероятность 0.95. Так как нельзя считать данные по 4м разным дикторам результатами измерения одной величины, то имеем по 10 измерений для каждого диктора. Сначала производим усреднение по каждому из дикторов, и уже после этого находим результат усреднения по 4м дикторам.

Аналитически доверительный интервал выглядит следующим образом:

–  –  –

где – среднее значение, tкр – критерий Стьюдента, - стандартное отклонение, n – количество степеней свободы (количество результатов измерения минус 1).

Для примера приведем расчет доверительных интервалов для белого шума в случае форсированной речи для диктора №1 (мужчина). Результаты оценки разборчивости и расчета доверительных интервалов приведены в таблице 1.3.

–  –  –

9 0,90 0,56 0,16 10 0,90 0,55 0,13 0,95 0,66 0,21

–  –  –

Рис. 1.13. Зависимость разборчивости речи от отношения сигнал/шум для белого шума в случае возникновения эффекта форсирования с учетом доверительных интервалов.

Выводы по главе

1. Сопоставление результатов артикуляционных испытаний с расчетами по общепринятой методике показало, что зависимости лежащие в основе методики нельзя использовать в случае рассмотрения эффекта форсирования.

2. По результатам исследования процесса возникновения эффекта форсирования был выработан подход для создания форсированной речи при проведений артикуляционных испытаний, заключающийся в воздействии на диктора через наушники мешающим шумом. При этом, экспериментально подтверждено, что нет разницы, будет ли это белый шум или шум типа «речевой хор» – случайная последовательность звуков.

3. Экспериментально подтверждено, что при форсировании происходит не только увеличение общего уровня речи, но и деформация спектра, причем искусственное изменение программными методами (эквалайзером) спектра не соответствует (с точки зрения разборчивости речи) записи созданной при воздействии шума на диктора.

4. Результаты артикуляционных испытаний указывают, что деформация спектра речи при форсировании приводит к снижению разборчивости речи, что противоречит результатам расчета по общепринятой методике.

5. Таким образом, требуется экспериментальное исследование изменения базовых зависимостей, лежащих в основе методики оценки защищенности речевой информации (оценка разборчивости речи), при возникновении эффекта форсирования, таких как: коэффициент восприятия формант, функция распределения формант, зависимость словесной разборчивости речи от формантной.

ГЛАВА 2. УСОВЕРШЕНСТВОВАНИЕ МЕТОДИКИ ОЦЕНКИ

ЗАЩИЩЕННОСТИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ С УЧЕТОМ

ЭФФЕКТА ФОРСИРОВАНИЯ

2.1 Вводные замечания Применяемая для оценки защищенности речевой информации методика оценки разборчивости речи дает в результате существенные расхождения с результатами эксперимента на основе артикуляционных.

Данные результаты указывают на необходимость внесения изменений в существующую методику, путем пересмотра базовых зависимостей, лежащих в ее основе.

Необходимо экспериментальное определение:

• функции распределения формант;

• зависимости словесной разборчивости от формантной для обычной и форсированной речи;

• зависимости коэффициента восприятия от уровня ощущения для форсированной речи.

Необоснованным и открытым остается вопрос об экспериментальном определении достаточной ширины анализируемого частотного диапазона и его разбиении на полосы.

В работе Авдеева В.Б. [1] указывается на недостаточность уровня тестового сигнала равного 70 дБ (средний уровень речи). Данный уровень возможно определить зная функцию распределения амплитудного состава речи. Известная зависимость амплитудного состава речи, приведенная Покровским Н.Б. была получена в условиях, отличающихся от условий проведения измерений в задачах ЗИ: расстояние до микрофона было 8 см (в задачах ЗИ – 1м.), исследования не проводились для форсированной речи.

Таким образом, необходимо произвести экспериментальную оценку амплитудного состава речи как для обычной речи, так и для форсированной.

В процессе оценки результатов артикуляционных испытаний можно использовать как алгоритм усреднения по ансамблю экспертов, так и учет только экстремальных значений (учитываем результаты только самых «слышащих» аудиторов). Результаты полученные на основе экстремального подхода возможно использовать когда требуются более «жесткие»

требования к показателю защищенности. Необходимо определить поправочный коэффициент, используя который можно будет переходить к экстремальному значению разборчивости речи.

При аттестации помещений для ведения переговоров часто приходится прибегать к использованию САЗ. Негативным воздействием от использования данных средств является слышимый в помещении сигнал помехи (паразитный шум). Вследствие этого, при настройке САЗ, необходимо подбирать уровень и спектр помехи так, чтобы и выполнялись нормы защищенности, и дискомфорт от присутствия паразитного шума был минимальным. На основании результатов работ по определению оптимального спектра помехи для защиты речевой информации [108, 109], предлагается сформировать методику расчета необходимого и наиболее эффективного спектра и уровня помехи для достижения заданного значения разборчивости речи.

2.2 Экспериментальное обоснование ширины частотного диапазона, оцениваемого при оценке защищенности речевой информации Для решения поставленной задачи будем опираться на особенности строения и возможности органов слуха человека. Да, в наше время очень широко развит спектр технических средств звукозаписи и аудио обработки, акустическую информацию чаще всего первоначально записывают, а затем в цифровом виде подвергают анализу, возможно даже с применением средств фильтрации (программные средства работы со спектром акустического сигнала широко распространены в наше время). Но конечным средством анализа всегда являются органы слуха человека, т.е. человеческое ухо.

Соответственно измерения необходимые при оценке словесной разборчивости должны проводиться по требованиям соответствующим возможностям органов слуха человека.

Рис. 2.1. Структура слуховой системы человека

Ухо человека представляет собой очень сложный механизм анализа акустических сигналов (рис. 2.1), имеющий возможности частотного анализа, дискретизации акустического сигнала в частотном и динамическом диапазонах (акустический аналоговый сигнал превращается в последовательность импульсов нервной системы человека). Возможность частотного анализа реализуется посредствам такого механизма как базилярная мембрана, находящаяся во внутреннем ухе («улитке»). Мембрана состоит из огромного числа волокон (более 20 000), реагирующих на различные частотные составляющие акустического сигнала, колебания данных волокон в свою очередь фиксируются нервной системой человека и полученные данные подвергаются анализу в головном мозге. Схематично развернутая «улитка» представлена на рис. 2.2. Подробно устройство и возможности органов слуха человека изложены в трудах М.А. Сапожкова, И.А. Алдошиной и др. [4, 5, 16, 70].

Рис.2.2. Схематическое изображение развернутой «улитки».

Частотный диапазон, воспринимаемый человеком, может лежать в пределах от 20 Гц до 20 кГц, но диапазон речевых сигналов меньше и, следовательно, нет необходимости подвергать анализу весь этот диапазон.

О том, какой ширины частотный диапазон необходимо подвергать анализу и какое полосовое разбиение применять при оценке разборчивости речи существует множество мнений:

• 5 октавных полос (180-5600Гц);

• 7 октавных полос (90-11200Гц);

• 20 равноартикуляционных полос (100-10000Гц);

• и т.д.

Цель эксперимента.

Необходимо выявить ширину частотного диапазона необходимую для оценки разборчивости речи.

Суть эксперимента.

Для исследования были взяты аудиозаписи речи 4 дикторов (2 мужчины и 2 женщины). Записи производились как с форсированием так и без него.

Звукозапись производится с использованием шумомера ZET110 и микрофона BC501. Штатное ПО ZetLab реализует функцию регистратора акустических сигналов с частотой дискретизации 50кГц. Полученные записи можно представить как в формате *.wav для дальнейшего анализа и обработки с использованием ПО Adobe Audition, так и в виде набора отсчетов, позволяющих корректно рассчитать и оценить как интегральные уровни полученных сигналов, так и уровни в частотных полосах.

Для работы со спектрами аудиозаписей использовалось ПО AdobeAudition. В ходе эксперимента будем постепенно «вырезать» из аудиозаписей частотные полосы, ширина которых соответствует принятым диапазонам частот, начиная с самого узкого (180-5600Гц, используемого в общепринятой методике [44]), после чего будет производиться оценка разборчивости речи (субъективным методом - прослушивание и подсчет правильно принятых слов относительно общего их количества, в прослушивании принимали участие 20 аудиторов: 10 мужчин и 10 женщин различного возраста) и вообще наличия каких либо составляющих речи в полученных аудиозаписях. Далее будем последовательно расширять данную полосу подавляющего фильтра до тех пор, пока словесная разборчивость не станет равной 0, а также, пока на слух перестанут восприниматься отдельные составляющие речевого сигнала, по которым можно установить факт проведения переговоров.

Ход эксперимента.

1. Полоса частот 180-5600Гц.

Первоначально исследуем принятый в общепринятой методике диапазон 180-5600Гц. Ко всем аудиозаписям применим фильтр с полосой подавления 180-5600Гц (рис. 2.3).

–  –  –

Применяем фильтр к аудиозаписи (рис. 2.5):

Рис. 2.5. Спектр аудиозаписи после применения подавляющего фильтра 180-5600Гц После фильтрации производится прослушивание полученной аудиозаписи и подсчитывается количество правильно услышанных слов относительно общего количества слов в аудиозаписи (определяется словесная разборчивость субъективным методом).

Данный алгоритм применяется последовательно ко всем аудиозаписям.

Результаты показали, что на всех аудиозаписях и у всех аудиторов словесная разборчивость составила 0.90-1.00 (то есть 90-100%).

Исходя из полученных результатов, можно сделать вывод о необходимости применения более широкого диапазона частот для анализа.

Будем постепенно расширять полосу подавляющего фильтра до тех пор, пока не добьемся W = 0 (словесная разборчивость станет равна 0, невозможно различить ни одного слова).

2. Полоса частот 90-5600Гц.

Уменьшив нижнюю границу диапазона до 90 Гц (нижняя граница 1 октавы при 7-ми октавном разбиении) добились следующих результатов:

разборчивость составила требуется более тщательное 0.74-0.80,

–  –  –

Данный результат так же подтверждает мнения многих авторах о диапазоне частот речевых сигналов (рис.

2.6) [5]:

Рис. 2.6. Область слышимости речевых сигналов, ограниченная по частоте и интенсивности для русской речи Для сравнения приводится график области слышимости для английской речи приведенный в работе [94, p.107] (рис. 2.7).

Рис. 2.7. Область слышимости речевых сигналов, ограниченная по частоте и интенсивности для английской речи Как видно, для английской речи, частотная область значительно уже, что лишний раз указывает на то что формантный подход нужно адаптировать (исследовать изменение базовых зависимостей) под каждый язык.

Таким образом, для корректной оценки словесной разборчивости необходимо исследовать диапазон частот от 90-10000Гц, если же стоит цель исключить получение информации даже о самом факте ведения разговора, то необходимо исследовать диапазон 90-13000Гц. Полученные результаты говорят о необходимости расширения частотного диапазона, исследуемого при оценке защищенности речевой информации.

2.3 Обоснование выбора типа полосового разбиения частотного диапазона, оцениваемого при оценке защищенности речевой информации Существует множество различных видов разбиения частотного диапазона: октавный (5ти и 7ми), треть октавный, равноартикуляционный и т.д. Вопрос обоснования выбора одного из них до сих пор не поднимался.

Чем выше уровень дискретности (больше количество полос) тем результаты должны быть точнее, потому что любое разбиение спектра на полосы это усреднение реального процесса. Так как в работах [41, 108, 109, 117] было доказано, что помехи с различными спектрами по разному влияют на защищенность речевой информации при одинаковых интегральных уровнях, то уменьшение количества частотных полос на одном и том же диапазоне будет приводить к снижению достоверности учета эффективности влияния помех.

Можно предположить, что октавное разбиение используется потому, что большинство шумомеров работают с таким разбиением, соответственно данное разбиение было принято, чтобы можно было использовать существующую измерительную технику. Но в наше время широко распространены аналогово-цифровые преобразователи (АЦП) и в большинстве программно-аппаратных комплексов для оценки разборчивости речи измеряемый сигнал сначала оцифровывается, а затем уже посредствам программного обеспечения реализуются алгоритмы расчета интегральных уровней в частотных полосах.

Плюсы равноартикуляционного разбиения в том, что весь диапазон разбивается на 20 полос, следовательно, погрешность измерения будет меньше, и в том, что весовые коэффициенты каждой из полос будут одинаковы, что в свою очередь упрощает расчеты. Но расчеты легко автоматизируются и нет проблемы рассчитать весовые коэффициенты для любого частотного разбиения.

Более существенные недостатки данных разбиений в том, что в каждом из них присутствуют «широкие» полосы. Сейчас не будем рассматривать случай с применением для защиты генераторов шума – средств активной защиты (САЗ), которые проходят обязательную сертификацию, и качество «излучаемых» ими шумов соответствует нормам. Рассматриваем случай без применения САЗ, когда защищенность помещения для ведения переговоров оценивается звукопоглощающими свойствами ограждающих конструкций.

При измерениях, в фоновых шумах могут присутствовать помехи с достаточно «узкой» полосой частот, либо ограждающие конструкции могут не равномерно поглощать акустический сигнал, и будут возникать «узкие»

полосы, в которых отношение сигнал/шум будет значительно выше полученного при измерении октавы, в которую попадает эта узкая полоса. А при наличии в спектре нескольких таких участков возможно с легкостью отфильтровать наш сигнал и восстановить содержание разговора. Да и в случае применения САЗ могут возникнуть такие случаи.

Для исключения подобных ситуаций можно предложить разбиение частотного диапазона на «критические полосы». «Критические полосы» - это полосы соответствующие разрешающей способности человеческого уха, человеческое ухо не может различить по частоте два сигнала находящихся в пределах одной критической полосы. Также существенно утверждение других авторов о том, что при попадании маскируемого (наш защищаемый речевой сигнал) и маскирующего (фоновые шумы или шум от САЗ) сигналов в одну критическую полосу эффективность маскировки значительно возрастает [4, 5, 70, 101]. А так как конечным «анализатором»

обрабатывающим защищаемый сигнал является человеческое ухо, то логично предложить, что измерения разборчивости речи необходимо проводить с разбиением соответствующим «критическим полосам». График зависимости ширины «критической полосы» от частоты приведен на рис. 2.8.

–  –  –

В данном вопросе нет различия в русском или иностранных языках, данная зависимость описывает именно свойства органов слуха, на которые не влияют особенности языка. Тем более, что эксперимент по определению грани частотных полос строился на использовании тональных сигналов или полосовых шумов [88, стр. 83; 18, стр. 144]. На рис. 2.9. приводятся результаты измерений, по которым проводилось усреднение и определение данной зависимости.

Рис. 2.9. Зависимость ширины «критической полосы» (F) от центральной частоты, с указанием экспериментальных точек Какого-то однозначного разбиения на критические полосы частот не существует, у человеческого уха нет определенных начальных и конечных частот одной из таких полос, существует только зависимость ширины критической полосы» (F) от средней частоты. Поэтому проведем расчет одного из вариантов данного разбиения для выбранного нами ранее диапазона частот 90-10000Гц, а также весовых коэффициентов, необходимых для расчета словесной разборчивости по общепринятой методике.

Интерполировав данный график и реализовав в MATLAB алгоритм определения границ частотных полос, проходом всего частотного диапазона с шагом 1 Гц и определением ширины полосы для i-ой частоты, и, как только нижняя граница i-ой полосы совпадет с границей полосы (i-1), данная центральная частота фиксируется и начинается аналогичный цикл для определения границ и середины следующей частотной полосы.

Весовые коэффициенты были рассчитан по следующей формуле [87]:

2.57 108 2.4, если 100 400Гц

–  –  –

Зависимость ширины «критической полосы» (F) от средней частоты (рис. 2.8) близка к аналогичной зависимости для 1/3-октавного разбиениея частотного диапазона [94, p.59] (рис. 2.10).

Рис. 2.10. Зависимость ширины «критической» (Classical) и 1/3-октавной (1/3 Octave) полос от центральной частоты Использование 1/3-октавного разбиения облегчает выбор измерительного оборудования (практически во всех измерительных шумомерах присутствует данная функция), но оно отдаляет нас от приближения измерительного процесса к реальной ситуации.

Рассмотрим вопрос влияния различного разбиения частотного диапазона на результат разборчивости речи. Произведем расчет по скорректированной методике, но используя различные разбиения частотного диапазона на полосы («критические полосы», 7 октавных полос, 5 октавных полос), чтобы показать влияние выбора данного параметра. Для примера рассчитаем зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум для случая формантоподобной помехи (рис. 2.11) Рис. 2.11. Зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум, рассчитанные по скорректированной методике для случая форсированной речи, при использовании следующих разбиений на частотные полосы: 21 «критическая полоса», 7 октавных полос, 5 октавных полос.

Очевидно, что при уменьшении дискретности частотного диапазона (уменьшении количества частотных полос) возникают существенные расхождения в результатах расчета. Из графика видно, что, при рассмотрении частотного диапазона одной и той же ширины от 90 Гц до 11.2 кГц, но с разбиениями на 21 «критическую полосу» и 7 октавных полос, разница в результатах может достигать 35% разборчивости речи (W = 0.35), что в вопросах защиты информации недопустимо. Также видно, что исключение из рассмотрения при октавном разбиении 1ой и 7ой октавных полос (рис 3.17 – 5 октав) тоже может приводить к ошибке в расчетах до 20% (W = 0.20).

Можно сделать вывод, что уменьшая количество частотных полос, даже при сохранении одной и той же ширины частотного диапазона, уменьшается достоверность оценки влияния спектра помехи на разборчивость речевой информации.

Таким образом, оптимальным является разбиение частотного диапазона на «критические полосы». Данное разбиение существенно снижает возможность возникновения ошибок при измерениях, возможное усложнение данным образом методики расчета легко компенсируется использованием для расчета программных методов.

2.4 Рассмотрение возможности учета при оценке защищенности речевой информации преобразований происходящих в человеческом ухе Как уже отмечалось, конечным «анализатором» речевой информации является человек, следовательно, невозможно производить измерения и расчет показателей защищенности без учета характеристик человеческого уха. Ухо представляет собой сложную систему с разделением на несколько отделов, каждый из которых вносит преобразования во входящий акустический сигнал (рис. 2.12).

Усиление Преобразование акустического акустического сигнала сигнала в виброакустический

–  –  –

Рис. 2.12. Блок-схема отделов человеческого уха Работы по изучению процессов преобразования сигналов в ухе человека ведутся уже давно (С.Н. Ржевкин (1928г.) [66], E. Zwicker, R.

Feldtkeller (1967г.) [88], М.А. Сапожков (1989г.) [70], И.А. Алдошина (2006г.) и др.), но из-за сложности проведения исследований (необходимо [4, 5] проводить измерения именно в живом ухе человека), объективных результатов (измеренных) по передаточной характеристике человеческого уха до сих пор не существует. Единой модели процессов преобразования сигналов в человеческом ухе нет. Все имеющиеся зависимости получены по результатам сложных и длительных субъективных экспериментов.

Преобразования, протекающие в ухе от входа акустического сигнала, до проведения спектрального анализа можно попробовать учесть с помощью кривых равной громкости (рис.

2.13):

Рис. 2.13. Кривые равной громкости (КРГ) для различных значений уровней сигналов.

Таким образом, представляем ухо человека как преобразователь, на входе которого акустический сигнал (акустического давление в дБ относительно порога слышимости), а на выходе уровень измеряемых нами сигналов выраженный в единицах громкости (фонах).

Аналитические зависимости описывающие данные кривые подробно Уровень громкости, фон, чистого тона с частотой f c уровнем описаны в ГОСТ Р ИСО 226-2009 [30].

акустического давления, дБ, рассчитывают по формуле:

= 40 + 94 (2.2)

–  –  –

Измеренные уровни акустического давления (дБ) в частотных полосах («критические полосы»), используя формулы (2.2, 2.3) переводятся в уровни громкости (фоны). Далее полученные результаты используются при расчете значения величины разборчивости речи по методике.

Рассчитаем зависимости словесной разборчивости от отношения сигнал/шум для белого (рис. 2.14) и розового (рис. 2.15) шумов с учетом кривых равной громкости (КРГ) и без него по скорректированной методике для обычной речи.

Рис. 2.14. Зависимости словесной разборчивости от отношения сигнал/шум для белого шума с учетом кривых равной громкости и без него Рис. 2.15. Зависимости словесной разборчивости от отношения сигнал/шум для розового шума с учетом кривых равной громкости и без него Данные результаты говорят о том, что, при оценке защищенности речевой акустической информации, преобразования сигналов, происходящие в ухе человека и учитываемые кривыми равной громкости, можно не учитывать. Обоснование полученного результата лежит в специфике проведения данной оценки. Входными параметрами для расчетов являются уровни сигнала и шума в соответствующих частотных полосах, а при расчете отношения сигнал/шум вычисляется разность между данными параметрами.

Однако, факт наличия нелинейных преобразований в человеческом ухе подтверждается многими авторами. Описывается несколько причин появления нелинейных преобразований: искажение формы сигнала в жидкости улитки уха (возникновение вихревых потоков), ослабление громких и усиление тихих сигналов взаимодействием наружных волосковых клеток с базилярной мембраной (И.А. Алдошина [4]), несимметричная упругость барабанной перепонки (С.Н. Ржевкин [66]).

Также фактором указывающим на наличие нелинейных преобразований является появление «субъективных» гармоник. При воздействии на ухо человека синусоидального сигнала с частотой f, вследствие его обработки органами слуха, человек помимо тона с частотой f может воспринимать так же гармоники данного сигнала с частотами 2f, 3f и т.д. Еще одним подтверждением нелинейного характера слуховой системы является эффект появления «комбинационных» тонов. На ухо человека воздействуют два синусоидальных сигнала с частотами f1 и f2, в процессе восприятия четко фиксируется наличие тональных сигналов с частотами f1f2, f2+f1, 2f1-f2, 2f1+f2 и т.д. Все это указывает на нелинейных характер системы, но какова передаточная характеристика данной системы неизвестно. Так же не понятно какой будет выходной сигнал (на выходе уха) при воздействии не тональных сигналов а широкополосных.

2.5 Экспериментальное определение функции распределения формант и зависимости словесной разборчивости от формантной Экспериментальное определение функции распределения формант и зависимости словесной разборчивости от формантной производится аналогично экспериментам Н.Б. Покровского [61, стр.144], но используются связные тексты, а не слоговые таблицы и отдельно рассматривается эффект форсирования речи.

Эксперимент заключается в следующем: для каждой запись речи диктора при прослушивании аудитором с применением НЧ и ВЧ фильтров определяется такая частота среза фильтров F0, чтобы полученные после фильтрации две записи, включающие частоты от 90 Гц до F0 и от F0 до 10 кГц, обладали одинаковой разборчивостью речи. Полагается, что так как формантная разборчивость (R) обладает свойством аддитивности, то каждая из полученных записей будет обладать формантной разборчивостью R = 0.5.

Параллельно с этим определяется и словесная разборчивость (W) полученных записей. Далее каждая из полученных записей подвергается повторно подобному анализу, только теперь каждая из «четвертинок» будет обладать формантной разборчивостью R = 0.25 и т.д. Фильтрация осуществляется с использованием ПО Adobe Audition.

Таким обpазом определяются зависимости словесной разборчивости от формантной W(R), а также функция распределения формант от частоты R(F) для обычной и форсированной речи. Результаты экспериментов приведены на рис. 2.16 и 2.17.

Рис. 2.16. Функции распределения формант от частоты для обычной речи, форсированной и используемая в общепринятой методике.

Рис. 2.17. Зависимости словесной разборчивости от формантной для обычной речи, форсированной и используемая в общепринятой методике.

Полученная функция распределения формант для обычной речи практически совпала с результатами Н.Б. Покровского, а для форсированной существенно отличается и указывает на то, что весовые коэффициенты для случая форсированной речи будут отличаться от используемых для спокойной речи. В табл. 2.4 приведены рассчитанные значения весовых коэффициентов для определенных ранее «критических полос» для форсированной и обычной речи.

–  –  –

Как уже было указано, при проведении работ по оценке защищенности речевой информации, диапазон значений величины разборчивости речи, имеющий интерес в задачах ЗИ, составляет от 0.1 до 0.6. По результатам исследований [86], можно сделать вывод о том, что при словесной разборчивости свыше 0.6 возможно составить подробную справку о содержании переговоров, что указывает на тот фак что информация не защищена, при разборчивости же меньше 0.1 чаще всего уже невозможно даже установить предмет разговора и можно сделать вывод о защищенности речевой информации. Исходя из данных результатов, предлагается ограничить зависимости W(R) и линеаризовать их. Упрощенные зависимости представлены на рис. 2.18.

В аналитической форме эти зависимости выражаются следующим образом:

–  –  –

2.6 Экспериментальное определение амплитудного состава речи Еще одним важным фактором является выбор уровня тестового сигнала. Данный уровень возможно определить по известной функции распределения амплитудного состава речи [61, с. 115 (рис. 5.6), с. 152 (рис.

6.17)]. Так в работе [1], на основе анализа данной функции, делается вывод о целесообразности задания определенной вероятности обеспечения требуемого уровня защищенности с последующим нахождением вероятности 0,95 обеспечения заданного показателя защищенности соответствующего этой вероятности интегрального уровня речи. Так, для необходим интегральный уровень тестового сигнала в 85 дБ. Однако, необходимо отметить, что используемые зависимости были получены Покровским Н.Б. для условий, существенно отличающихся от задач ЗИ: так, расстояние от источника звука до микрофона принималось равным 8 см (в обсуждаемой методике требуется 1 м), за средний уровень речи принято 82 дБ (а не 70 дБ), амплитудное распределение форсированной речи не исследовалось вообще.

Таким образом, для корректировки методики [44] как для случая спокойной (нормальной) речи, так и при возникновении эффекта форсирования, необходимо определить амплитудный состав речи, по которому можно будет сделать вывод выборе достаточного уровня тестового сигнала.

Амплитудный состав речи анализировался аналогично эксперименту, приведенному у Покровского Н.Б. [61, с. 148]. Для исследования были созданы записи 8 дикторов (4 мужчины и 4 женщины) с обычной и форсированной речью. Запись производилась с использованием шумомера ZET 110 и микрофона BC501 с частотой дискретизации 50 кГц. Длительность каждой из записей составляла 600 с. Из-за большого количества отсчетов обработка производилась частями по 100 с.

Эксперимент заключается в следующем:

• по полученным отсчетам находятся среднеквадратичные значения на интервалах времени по 0,125 с;

• динамический диапазон полученных значений разбивается на коридоры шириной по 1дБ (относительно порога слышимости 20 мкПа);

• рассчитывается количество попаданий среднеквадратичных значений в каждый из коридоров;

• строятся гистограммы (рис. 2.19, 2.20) и функции распределения (рис.

2.20).

–  –  –

Рис. 2.20. Гистограммы распределения нормальной и форсированной речи дикторов мужчин Внешний вид гистограмм позволяет предположить модель амплитудного состава речи на фоне естественного шума в виде смеси двух (близких к гауссовским) законов распределения.

некоторых интервалах усреднения ( = 0,125) речь диктора не звучала, и Механизм, порождающий такую смесь, по-видимому, выглядит так. В долю таких пауз, где слышен только шумовой фон, обозначим. Остальная доля измерений (1 )

–  –  –

(, 1, 2, 1, 2, ) = (1 )(, 1, 1 ) + (, 2, 2 ), (2.6) где - гауссовская плотность, (1, 1 ) и (2, 2 ) – параметры закона речи и шума соответственно, - доля шумовой составляющей.

речи и аппроксимирующая ее плотность вида (2.6), где параметры 2 = На рис. 2.21 показаны гистограмма амплитудного состава нормальной

–  –  –

правдоподобия. Наиболее эффективным представляется так называемый ЕМалгоритм.

Оценка математического ожидания уровня смеси определяется по:

= (1 )1 + 2 (2.7) и для нормальной речи составляет приблизительно 66,09дБ.

Однако эти вопросы выходят за рамки настоящей работы.

Для задачи выбора уровней тестовых сигналов достаточно сопоставить эмпирическую функцию распределения и теоретическую, найденную по:

(, 1, 2, 1, 2, ) = (1 )(, 1, 1 ) + (, 2, 2 ), (2.8) где – функция Лапласа. Варьируя параметрами, 1, 1, добиваемся практического совпадения эмпирической и теоретической квантилей уровня 0,95. На рис. 2.22 хорошо видно данное совпадение.

–  –  –

Рис. 2.23. Амплитудные составы спокойной и форсированной речи дикторов (мужчин и женщин) Исходя из результатов эксперимента можно сделать выводы, что для обеспечения вероятности 0,95 необходимо выбирать уровни тестового акустического сигнала 75дБ для обычной речи и 85дБ для форсированной.

При этом усредненные результаты по мужским и женским записям существенно не различаются.

Математическое ожидание уровня нормальной речи составляет приблизительно 66 дБ.

Полученные результаты необходимо учесть при корректировки методики оценки защищенности речевой информации.

2.7 Определение зависимости коэффициента восприятия от уровня ощущений для форсированной речи

–  –  –

Рис. 2.24. Зависимость изменения зависимости P(Q) от уровня шума С увеличением уровня шума кривая становится более пологой, что наводит на мысли о возможной линеаризации и увеличении угла наклона данной зависимости.

Предлагаемая зависимость в сравнении с используемой в общепринятой методике приведена на рис. 2.25.

–  –  –

2.8 Функция расчета необходимого уровня шума от средств защиты для выполнения определенного уровня разборчивости речи Как уже говорилось, на большинстве объектов при аттестации помещений для ведения закрытых переговоров приходится прибегать к использованию САЗ. Негативным воздействием от использования данных средств является слышимый сигнал помехи. Вследствие этого при настройке САЗ необходимо подобрать уровень маскирующего сигнала так, чтобы и выполнялись нормы защищенности, и дискомфорт от присутствия шума был минимальным.

Исходя из результатов работ по определению оптимального (критерием оптимальности является обеспечение наименьшего значения разборчивости речи при одном и том же отношении сигнал/шум) спектра помехи для защиты речевой информации [108, 109], сделаны выводы о том, что наиболее эффективной является формантоподобная помеха (спектр помехи совпадает с огибающей спектра формант).

Фактически методика работает с рассчитанным отношением сигнал/шум в частотных полосах. Следовательно для оптимальной настройки генератора шума (САЗ) необходимо чтобы отношения С/Ш в частотных полосах соответствовали аналогичным отношениям для случая применения формантоподобной помехи.

Имея заданное нормирующее значение показателя защищенности речевой информации и зная зависимость данного показателя от отношения С/Ш для случая применения формантоподобной помехи, мы можем определить необходимое отношение С/Ш для выполнения поставленных норм.

Далее, зная разность между спектрами речи и спектром формантоподобной помехи (для одинаковых интегральных уровней) в каждой частотной полосе (di), уровни защищаемого речевого сигнала в частотных полосах (Lsi), а так же необходимое соотношение С/Ш (q), можно рассчитать уровни маскирующего шума в частотных полосах (Lni):

= (2.10) При установке на САЗ рассчитанных по данной формуле уровней шума, будет выполнятся заданная норма показателя защищенности речевой информации.

Наличие данной функции просто необходимо в программном обеспечении комплексов предназначенных для оценки защищенности речевой информации.

2.9 Определение и учет коэффициента экстремальности для определения максимально возможного значения разборчивости речи В процессе оценки результатов эксперимента было предложено использовать несколько подходов, результаты которых затем использовать для различных требований по защищенности объектов информатизации (рис. 2.26).

–  –  –

Рис. 2.26. Подходы к анализу результатов эксперимента.

Традиционный алгоритм усреднения по ансамблю экспертов. После проведения данной оценки результатов эксперимента по выбранным результатам были построены зависимости значения словесной разборчивости от отношения сигнал/шум для шумов: белый, розовый, формантоподобный (рис. 2.27).

Рис. 2.27. Зависимости словесной разборчивости от отношения сигнал/шум, построенные по результатам экспериментов для форсированной речи, с применением выборки сомнительных результатов.

Возможно, для решения некоторых задач защиты речевой информации могут потребоваться более «жесткие» требования. Для формирования таких требований предлагается выбирать из результатов измерений только максимальные значения (учитываем результаты только самых «слышащих»

аудиторов).

В результате такой выборки были получены аналогичные зависимости словесной разборчивости от отношения сигнал/шум для различных типов шумов (рисунок 2.28).

Рис. 2.28. Зависимости словесной разборчивости от отношения сигнал/шум, построенные по результатам экспериментов, с применением выборки максимальных значений.

Для упрощения выражения коэффициента перехода от усредненных значений к экстремальным линеаризуем полученные результаты (рис. 2.29).

Рис. 2.29. Линеаризованные результаты экспериментов с применением различных подходов оценки результатов и заменой полученных зависимостей линейными функциями Проанализировав характер измерения угла наклона данных зависимостей при использовании экстремального подхода, можно выразить коэффициент для перехода от значения разборчивости речи, полученного при использовании метода усреднения, к экстремальному значению. Таким образом, для оценки словесной разборчивости в случае «жестких»

требований необходимо вводить поправку, которую для удобства предлагается рассчитать по формуле:

–  –  –

Недостатком данной формулы является то, что при W=0 экстремальное значение всегда будет равно 0.115, данное обстоятельство необходимо учитывать при оценке защищенности.

Для оценки точности полученной поправки аналитическим путем отобразим на одном графике поправку, полученную по формуле (2.11) и вычитанием кривых, например, Белый – Белый max (рис. 2.30). Аналогичные результаты для розового и формантоподобного шумов представлены на рис.

2.31 и 2.32, соответственно.

Рис. 2.30. Зависимости разности средних и максимальных значений W, полученные вычитанием результатов эксперимента и вычисленные аналитически, для белого шума.

Рис. 2.31. Зависимости разности средних и максимальных значений W, полученные вычитанием результатов эксперимента и вычисленные аналитически, для розового шума Рис. 2.32. Зависимости разности средних и максимальных значений W, полученные вычитанием результатов эксперимента и вычисленные аналитически, для формантоподобного шума Из графиков видно, что ошибка при использовании данной формулы не превышает 0.005, чем в решении задач защиты информации можно пренебречь.

Полученные зависимости предлагается применять для оценки защищенности речевой информации на объектах с повышенными требованиями безопасности.

Для оперативного получения результатов по повышенным W требованиям выведена формула, позволяющая осуществить переход от значения W, соответствующему средним значениям экспериментальных данных, к значению W, полученному при учете только максимальных результатов.

Расчет данной поправки необходимо внести в методику оценки защищенности речевой информации и использовать ее для объектов с повышенными требованиями безопасности.

2.10 Рассмотрение многоканальной метода съема информации

Суть многоканального метода заключается в синхронизированной записи сигнала в различных контрольных точках (возможных местах съема информации). Вследствие различных звукопоглощающих свойств ограждающих и инженерных конструкции, различных спектров фоновых шумов в контрольных точках, различной настройки уровней и спектров маскирующих шумов от средств активной защиты (генераторы шума) в разных контрольных точках получаем различные отношения сигнал шум для одних и тех же частотных полос. То есть, одна и та же полоса частот, но в различных контрольных точках защищена по-разному.

Используя данный факт, злоумышленник, получив синхронизированные записи с нескольких контрольных точек, выбирает в каждой полосе частот те аудиозаписи, в которых отношение сигнал шум наилучшее (больше). Из полученных наименее защищенных полос частот от

–  –  –

В работе [14] авторами приводятся результаты экспериментальных исследований двухканального метода съема информации по акустическому и вибрационному каналам. Данные результаты указывают на возможность увеличения разборчивости речи (W) с 0.1 до 0.4 для акустического канала и с

0.1 до 0.6 для вибрационного.

Все это указывает на необходимость учета возможности применения средств шумоочистки и многоканального съема информации, но однозначного решения по данному вопросу нет. Решение указанной проблемы выходит за рамки данной работы.

Выводы по главе

1. В результате эксперимента по определению ширины частотного диапазона было установлено, что частотный диапазон используемый в общепринятой методике недостаточен. При проведении работ по оценке защищенности речевой информации частотный диапазон должны быть от 90 Гц до 10 кГц.

2. Обосновано и предложено использовать разбиение частотного диапазона на «критические полосы», как наиболее соответствующего возможностям органов слуха человека. В обозначенном диапазоне частот (90 Гц – 10 кГц) размещается 21 критическая полоса со следующими центральными частотами: 90, 182, 278, 381, 496, 622, 762, 916, 1087, 1280, 1503, 1764, 2071, 2434, 2869, 3395, 4033, 4840, 5880, 7218, 8940 Гц.

3. Увеличение количества частотных полос, в частности применение «критических полос», оказывает существенное влияние на разборчивость речи. Увеличение разборчивости может составлять до 0.3.

4. Исследование возможности учета преобразований происходящих в ухе человека с использованием кривых равной громкости показало, что специфика методики, а именно, расчет отношения сигнал/шум компенсирует данные преобразования и использование кривых равной громкости не оказывает существенного влияния на значение словесной разборчивости.

5. Экспериментально установлено, что при форсировании речи происходит перераспределение вкладов частотных полос. Также установлено что при форсировании меняется зависимость словесной разборчивости от формантной, что необходимо учитывать при расчетах разборчивости.

6. По результатам экспериментальной оценки амплитудного состава, как обычной, так и форсированной речи определены достаточные уровни тестовых сигналов. Для обычной (спокойной) речи уровень тест-сигнала составляет 75 дБ, для форсированной – 85 дБ.

7. На основании экспериментальных результатов о том, что формантоподобная помеха является наиболее эффективной (наименьшее значение разборчивости речи при одном и том же отношении сигнал/шум) предложена методика расчета рекомендуемого уровня и спектра помехи для средств активной защиты по заданному значению разборчивости речи, позволяющая упростить и ускорить процесс настройки средств защиты.

Результаты использования предложенной методики приведены в протоколе испытаний (приложение Б).

8. Путем использования различных подходов к оценке результатов артикуляционных испытаний, выведена формула (2.12) расчета экстремального значения разборчивости речи (на основе результатов самых «слышащих» аудиторов). Данный подход может использоваться при необходимости оценки защищенности объекта по повышенным требованиям безопасности.

9. В результате пересмотрены базовые зависимости, лежащие в основе методики оценки разборчивости речи для форсированной речи. Данные результат позволяет полностью сформировать методику оценки разборчивости речи, учитывающую преобразования и особенности, возникающие при форсировании речи.

ГЛАВА 3. СОПОСТАВЛЕНИЕ ПОЛУЧЕННЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ

3.1 Общие замечания По результатам проведенных исследований влияния эффекта форсирования на разборчивость речи, таких как:

• экспериментальное исследование достаточной ширины оцениваемого частотного диапазона;

• определение типа полосового разбиения частотного диапазона;

• рассмотрения преобразований протекающих в ухе человека;

• экспериментальное определение функции распределения формант и зависимости словесной разборчивости от формантной;

• экспериментальное определение амплитудного состава речи;

• определения зависимости коэффициента восприятия от уровня ощущений для форсированной речи;

• определения и учета коэффициента экстремальности;

можно сформировать и привести порядок проведения измерений и расчетов по методике оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам с учетом эффекта форсирования.

3.2 Порядок проведения измерений и расчетов по методике оценки защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования В качестве тестовых сигналов выбирается белый шум с огибающей соответствующей спектру форсированной (крайняя степень форсирования) речи, спектр подобного сигнала представлен на рис. 3.1 (для сравнения приводится спектр спокойной речи). Также возможно использовать в качестве тест-сигнала гармонические сигналы с частотами соответствующими среднегеометрическим частотам полос.

Рис. 3.1 Усредненные спектры спокойной и форсированной речи Интегральные уровни данных сигналов, в соответствии с экспериментом по анализу амплитудного состава речи, составляют 75 дБ для спокойной речи и 85 дБ – для форсированной.

Посредствам ПО Mathcad можно рассчитать интегральные уровни данных сигналов в частотных полосах, используя формулу:

= 10 =н 100.1с() в (3.1) где: – интегральный уровень в i-ой частотной полосе с нижней границей н и верхней границей н ; с () – спектральный уровень сигнала (в полосе 1 Гц) на частоте f.

Результаты расчета данных уровней для октавного разбиения (7 полос) и разбиения на «критические полосы» представлены в табл. 3.1 (для сравнения приводятся значения для случая спокойной речи).

–  –  –

Контроль формы огибающей спектра тестового сигнала осуществляется выдерживанием данных интегральных уровней в частотных полосах, либо можно использовать метод приведенный в [86], когда в генераторе тестовых сигналов (ГТС) используется белый шум, интегральные уровни в частотных полосах которого значительно превышают (на 10-20 дБ) требуемые значения из табл. 3.1. При использовании данного метода перед началом оценки защищенности производится измерение уровней тест сигнала в частотных полосах, далее высчитывается разница между полученными значениями и требуемыми, которая в дальнейшем учитывается в расчетах. Также данный метод позволяет снизить погрешность, возникающую вследствие влияния фоновых шумов, в случае когда уровень сигнала за оцениваемой ограждающей конструкцией достаточно низкий и находится на уровне фонового шума [53].

Схема измерений параметров тестового сигнала приведена на рис. 3.2 Рис. 3.2. Блок-схема измерения параметров тестового сигнала На следующем этапе переходят к измерениям непосредственно в контрольной точке, то есть именно к оценке защищенности речевой информации через выбранную ограждающую конструкцию/инженерную коммуникацию.

Далее аппаратура размещается относительно ограждающей конструкции согласно рис. 3.3 (для акустического канала) или 3.4 (для вибрационного канала)

–  –  –

Производятся измерения смеси сигнал+шум ((с+ш) ) в каждой выключенном ГТС.

частотной полосе при включенном ГТС.

На этом процесс измерений для проведения оценки защищенности речевой информации в выбранной контрольной течке в случае форсирования заканчивается, переходим к расчетной части:

1. Вычисление уровней сигнала в каждой частотной полосе:

–  –  –

3.3 Сопоставление результатов по скорректированной методике и артикуляционным испытаниям Для анализа результатов расчетов будем использовать следующие виды помех:

Белый шум – шум с постоянной спектральной плотностью в речевом диапазоне частот (генерируется ПО Adobe Audition).

Розовый шум – шум с тенденцией спада спектральной плотности 3 дБ на октаву в сторону высоких частот (генерируется ПО Adobe Audition).

Формантоподобная помеха – шум, полученный в результате изменения спектра белого шума, сгенерированного ПО Adobe Audition, таким образом, чтобы его огибающая соответствовала огибающей спектра формант.

Интегральные уровни в частотных полосах для октавного разбиения (7 полос) приведены в табл. 3.5, для разбиения на «критические полосы» в табл. 3.6. Общие интегральные уровни приведенных помех соответствуют уровню форсированной речи 85 дБ, выбранному по результатам экспериментального исследования амплитудного состава речи. Таким образом при наложении любой из приведенных помех на форсированную речь соотношение сигнал шум будет равно 0 дБ.

–  –  –

Спектры помех приведены на рис. 3.7.

Рис 3.7. Спектры используемых помех (белый, розовый, формантоподобный шумы) Первоначально сопоставим результаты артикуляционных испытаний (субъективная оценка) для форсированной речи с результатами расчета по общепринятой методике [44], заменив в расчетах интегральные уровни в частотных полосах для спокойной речи на значения соответствующие форсированной речи. Для однозначности расчеты по методике будем вести используя разбиение на «критические полосы», влияние использования различных видов разбиения на конечный результат было показано в главе 2.

Расчеты будем производить используя ПО Mathcad.

В результате получаем зависимость W(L), то есть разборчивости речи от соотношения сигнал/шум.

Результаты расчета для белого, розового и формантоподобного шумов по данному алгоритму приведены в виде графиков зависимостей разборчивости речи от соотношения сигнал/шум на рис. 3.8, 3.9, 3.10 соответственно. Для сравнения на графиках приводятся результаты артикуляционных испытаний, подробно описанных в 1 главе.

Рис. 3.8. Зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум для форсированной речи при использовании белого шума, полученные по результатам артикуляционных испытаний и расчета Рис. 3.9. Зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум для форсированной речи при использовании розового шума, полученные по результатам артикуляционных испытаний и расчета Рис. 3.10. Зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум для форсированной речи при использовании формантоподобного шума, полученные по результатам артикуляционных испытаний и расчета Очевидно, что зависимости лежащие в основе общепринятой методики не годятся для случая форсированной речи, и требуют пересмотра, что и было сделано. Как видно из графиков, при использовании данного метода, например в случае формантоподобной помехи (наиболее эффективной), по результатам артикуляционных испытаний разборчивость речи достигнет 0 в точке с соотношением сигнал/шум -17 дБ, если же руководствоваться расчетами то для достижения даже не нулевой (W = 0) разборчивости а хотя бы уровня 0.1 необходимо создать помеху для соотношения сигнал/шум -20 дБ.

Если вывести на одном графике зависимости, полученные только по результатам расчета (рис. и на другом по результатам 3.11), – артикуляционных испытаний (рис. 3.12).

Рис. 3.11. Зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум для форсированной речи, полученные по результатам расчета по общепринятой методике при использовании белого, розового и формантоподобного шумов Рис. 3.12. Зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум для форсированной речи, полученные по результатам артикуляционных испытаний при использовании белого, розового и формантоподобного шумов Очевидно что расчет по методике также указывает на незначительные расхождения в эффективности (достижение наименьшего значения разборчивости речи при одном и том же соотношении сигнал/шум) помех, когда по результатам артикуляционных испытаний разница в эффективности например белого и формантоподобного шумов достигает порядка 0.5 (в значениях W) Проведем аналогичный расчет, используя скорректированную на основе исследований методику для случая форсированной речи.

Расчеты по скорректированным зависимостям для форсированной речи дали следующие результаты, сопоставимые с полученными при артикуляционных испытаниях для белого, розового и формантоподобного шума (рис. 3.13, 3.14, 3.15 соответственно).

Рис. 3.13. Зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум по результатам артикуляционных испытаний и расчета по скорректированной методике при форсированной речи для белого шума Рис. 3.14. Зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум по результатам артикуляционных испытаний и расчета по скорректированной методике при форсированной речи для розового шума Рис. 3.15. Зависимости разборчивости речи от соотношения сигнал/шум по результатам артикуляционных испытаний и расчета по скорректированной методике при форсированной речи для формантоподобного шума.

Полученные результаты говорят о высокой степени соответствия результатов расчета по скорректированной методике и полученных при артикуляционных испытаниях, что позволяет сделать вывод о рекомендации использования данной методики для оценки защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования.

Выводы по главе

1. Расчет по усовершенствованной методике и сопоставление результатов с полученными ранее при артикуляционных испытаниях показал, что в диапазоне значений разборчивости речи 0-0.3 разница в результатах расчетов и эксперимента не превышает 10% (от максимального значения разборчивости речи = 1). Данный результат указывает на высокую степень соответствия результатов, полученных по усовершенствованной методике данным артикуляционных испытаний.

2. Полученная методика позволяет производить оценку защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования.

ГЛАВА 4. РАЗРАБОТКА И РЕАЛИЗАЦИЯ ПРОГРАММНОАППАРАТНОГО КОМПЛЕКСА, ПРОИЗВОДЯЩЕГО ОЦЕНКУ

ЗАЩИЩЕННОСТИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ С УЧЕТОМ

ЭФФЕКТА ФОРСИРОВАНИЯ

4.1 Требования к характеристикам комплекса Как уже говорилось, для оперативного и качественного проведения работ по оценке защищенности речевой информации, обсуждаемой в помещении, необходимо применение программно-аппаратных комплексов, автоматизирующих процессы измерения и расчета параметров.

Не смотря на широкое применение технических и программных средств звукозаписи, спектрального анализа, фильтрации, конечным «анализатором» речевого сообщения всегда является человек. Логично предположить, что характеристики программно-аппаратных комплексов должны быть схожи с характеристиками органов слуха и артикуляции человека. Как бы мы не старались никакими техническими средствами мы не расширим динамический диапазон амплитуд акустических сигналов воспринимаемых человеком, так же останется неизменной разрешающая способность по амплитуде. То же самое касается и таких характеристик как частотный диапазон и полосовое разбиение данного частотного диапазона.

Уровни в частотных полосах тестового акустический сигнала должны соответствовать характеристикам огибающей спектра спокойной или форсированной речи.

Возможности человеческого уха относительно частотной области уже подробно рассматривались во 2 главе.

Выделим основные пункты:

• ширина частотного диапазона, в котором необходимо проводить измерения от 90 до 10000 Гц;

• полосовое разбиение частотного диапазона должно соответствовать «критическим» полосам, соответствующим разрешающей способности человеческого уха.

Относительно формирования тестовых акустических сигналов можно выделить следующие требования:

• ширина частотного диапазона должна так же соответствовать 90 – 10000 Гц;

• интегральный уровень сигнала, в соответствии с амплитудным составом речи, для спокойно речи должен составлять 75 дБ и 85 дБ для случая форсирования (возможно превышение данных уровней для снижения влияния фоновых шумов, но с дальнейшим учетом данного изменения при расчетах);

• спектры сигналов должны соответствовать спектральным характеристикам спокойной или форсированной речи.

Рассмотрим возможности органов слуха человека относительно амплитуд воспринимаемых сигналов (уровней акустического давления).

Динамический диапазон амплитуд воспринимаемых человеческим ухом начинается от порога слышимости (минимальное значение акустического давления на которое реагирует ухо человека, 0 дБ = 20 мкПа) и доходит до болевого порога (акустическое давление при котором у человека возникают болевые ощущения в органах слуха, 120 дБ = 20 Па). Но следует отметить, что такие малые значения акустического давления в окружающем нас мире можно встретить разве что в специально созданной звукоизолированной акустической камере. Проводился эксперимент, при котором человека помещали в такую акустическую камеру с фоновыми шумами на уровне порога слышимости. Примерно через 15-20 минут пребывания в такой тишине у испытуемого начинались акустические галлюцинации. Реальный уровень фоновых шумов который нас окружает и к которому органы слуха человека уже адаптировались, составляет порядка 30 дБ. Уровни же шумов в помещениях офисных зданий, в которых чаще всего и проводятся переговоры, составляет уже порядка 40 дБ. Исходя из этого, можно смело брать за нижнюю границу динамического диапазона необходимого для анализа 30 дБ.

Что же касается верхней границы динамического диапазона, то она тоже значительно ниже болевого порога. Уровень акустического давления соответствующий 120 дБ соответствует шуму от работающего реактивного двигателя, логично в такой обстановке не о каких переговорах не может быть и речи. Средний уровень акустического давления спокойной речи человека составляет 75 дБ, форсированной – 85 дБ. При проведении измерений по оценке защищенности речевой акустической информации спектр и уровни тестовых сигнала должны соответствовать данным значениям. Но при измерении за ограждающей конструкцией часто возникают ситуации, когда уровень «остаточного» (прошедшего за ограждающую конструкцию) тестового сигнала опускается до уровня фоновых шумов. Таким образом, колебания фоновых шумов могут приводить к существенным ошибкам при проведении измерений. Выходом из данной ситуации для повышения точности проводимых расчетов и измерений является увеличение уровня тестового сигнала до 90-100 дБ, либо до ситуации, когда в точке измерений уровень «остаточного» тестового сигнала превышает уровень фоновых шумов на 10 дБ [26]. В результате экспериментов по оценке влияния уровня тестового сигнала на показатель защищенности было доказано, что при снижении уровня тест-сигнала со 100 дБ до 70 дБ, значения показателя защищенности (словесной разборчивости W) изменились от 0.6 до 0.9 [53]. В результате ошибка в оценке значения показателя защищенности составила 50% (от уровня 0.6). Исходя из всего сказанного, можно сделать вывод о том, что за верхнюю границу динамического диапазона амплитуд измеряемых значений можно брать 110 дБ.

Таким образом, динамический диапазон измеряемых значений программно-аппаратным комплексом должен составлять от 30 до 110 дБ (относительно 20 мкПа).

Следовательно, микрофон, входящий в состав комплекса, должен обеспечивать измерение в данном динамическом диапазона и в диапазоне частот 90-10000 Гц. Большинство измерительных микрофонов легко укладываются в требования по верхней границе измерений, практически у всех она составляет 120-130дБ, а вот за счет нижнего предела в 30дБ возможно выбрать более дешевые модели микрофонов, те же самые требования накладываются и на акселерометры.

Что же касается разрешающей способности по амплитуде, то, по утверждению многих авторов [5, 70] (рис. 4.1), человеческое ухо способно различать по амплитуде сигналы с разницей акустического давления в 0.5дБ.

Рис. 4.1. Зависимость дифференциальных амплитудных слуховых порогов (JND) на различных частотах от уровня сигнала Соответственно, необходимо обеспечить фиксирование уровня акустического давления во всем динамическом диапазоне с данной точностью. Относительно данного требования уже необходимо выбирать сочетание «первичный преобразователь/измеритель». Необходимо, чтобы чувствительность микрофона позволяла выдавать на его выходе, при подаче сигналов с разницей в акустическом давлении в 0.5 дБ, разность в напряжениях, которую измерительный прибор смог бы зафиксировать и обеспечить тем самым измерение интересующих нас сигналов с точностью до 0.5 дБ.

Шумомеры же, использующиеся в предлагаемых на рынке программно-аппаратных комплексах, измеряют уровень акустического давления с точностью до десятых долей дБ, что является излишним и влечет за собой излишние затраты денежных средств.

В современной измерительной технике широко применяются аналогово-цифровые преобразователи (АЦП), что существенно снижает погрешности измерительных приборов, так как преобразования, реализующиеся аналоговыми узлами, заменяются программными средствами. Современные шумомеры тоже строятся на базе АЦП.

При выборе АЦП для реализации программно-аппаратного комплекса необходимо подобрать такие параметры как разрядность, диапазон измеряемых напряжений и чувствительность микрофона/акселерометра так, чтобы реализовать динамический диапазон измеряемых значений и дискретизацию соответствующую возможностям человеческого уха.

Если рассматривать динамический диапазон измеряемых значений в Па, то очевидно, что он достаточно велик и составляет от 6.3·10-4 до 6.3 Па.

Причем шаг измерений (разница в 1 дБ) изменяется от 0.000077 до 0.69 Па.

Для охвата всего динамического диапазона предлагается использовать многоканальное АЦП с различными пределами измеряемых напряжений на каналах, обеспечив, таким образом, большую степень дискретности для сигналов с меньшей амплитудой и меньшую для сигналов с большей амплитудой (рис. 4.2).

Следует отметить, что аналогово-цифровое преобразование входного сигнала должно производиться (по теореме Котельникова) с частотой в 2 раза превышающей верхнюю частоту спектра входного сигнала = 10кГц, т.е.

частота дискретизации должна быть 20кГц, что также не составляет проблемы для современных АЦП.

–  –  –

Рис.4.2. Блок-схема построения измерительной части комплекса с использованием многоканального АЦП.

Что же касается формирования тестового акустического сигнала, то, с учетом всех вышеизложенных требований, возможны 2 варианта:

• сформировать сигнал со спектром соответствующим спектрам спокойной и форсированной речи из белого шума в диапазоне частот 90Гц с интегральными уровнями 75 и 85 дБ соответственно, при высоком влиянии уровня фоновых шумов рекомендуется увеличение уровня тестового сигнала с последующей корректировкой результатов измерений;

• тональные сигналы с частотами соответствующими среднегеометрическим частотам полосовых фильтров.

Преимущества тональных сигналов в стабильности амплитуды и частоты данных сигналов, но для проведения измерений придется последовательно перестраивать генератор тестового сигнала и проводить измерения в каждой полосе, а это существенно замедляет и усложняет процесс измерений.

Использование же в качестве тест сигнала белого шума с огибающей спектра речи позволяет произвести измерения сразу по всем частотным полосам. Также нет необходимости в перестройке генератора тест сигнала и измерительного оборудования.

Для удобства и автоматизации допустимо использовать в качестве генератора тестового сигнала ноутбук с активным акустическим излучателем. Подобный вариант позволит полностью автоматизировать процесс измерений.

Таким образом, оптимальная блок-схема программно-аппаратного комплекса для оценки защищенности речевой акустической информации имеет следующий вид (рис.

4.3):

–  –  –

Рис.4.3. Блок-схема программно-аппаратного комплекса для оценки защищенности речевой акустической информации Исходный сигнал сразу после предусилителя подвергается аналоговоцифровому преобразованию, и затем программными средствами осуществляется нахождения спектра сигнала (быстрое преобразование Фурье), интегральных уровней сигналов в выбранных частотных полосах и дальнейшие расчеты необходимые для получения показателя защищенности речевой информации.

4.2 Реализация аппаратной части

Критерии выбора оборудования для решения поставленной задачи:

АЦП:

• наличие нескольких каналов с возможностью установки различных пределов напряжений измеряемых сигналов;

• частота аналогово-цифрового преобразования по каждому каналу должна превышать 20 кГц;

• разрядность АЦП, в совокупности с установленными пределами измеряемых напряжений, должна позволять фиксировать изменение в напряжениях сигнала на входе, соответствующее разности акустического давления/виброускорения в 0.5 дБ;

• наличие возможности подключения модуля АЦП к компьютеру и программирования режимов работы;

Предусилитель:

• работа в диапазоне частот от 90-10000Гц;

• возможность задания необходимого коэффициента усиления (КУ), такого чтобы разница напряжений входного сигнала, соответствующая изменению акустического давления/виброускорения на 0.5 дБ, была больше уровня напряжения, соответствующего значению младшего разряда АЦП;

• уровень собственных шумов усилителя должен быть на порядок ниже уровней измеряемых сигналов;

Стабилизатор для питания предусилителя:

• должен поддерживать стабильный уровень напряжения для обеспечения работы предусилителя (поддержания постоянного значения КУ);

Микрофон/акселерометр:

• работа в диапазоне частот от 90-10000Гц;

• уровень собственных шумов (дБ) не должен превышать измеряемые фоновые шумы (в задачах защиты информации данное значение равно 30 дБ);

• чувствительность микрофона(мВ/Па) / акселерометра(мВ/g) в совокупности с КУ предусилителя и весом младшего разряда АЦП должна позволять фиксировать уровни сигналов с заданной точностью (0.5 дБ);

Мобильный компьютер (ноутбук):

• должен обеспечивать подключение и управление измерительной системой, а так же формирование тестового акустического сигнала

Акустическая система формирования тестового сигнала:

• возможность создания сигнала с акустическим давлением до 100 дБ в диапазоне частот 90-10000Гц;

• наличие встроенного, либо отдельного усилителя для регулировки уровня тестового сигнала.

В качестве программируемого модуля АЦП, удовлетворяющего заданным требованиям, был выбран модуль E14-440 производства ООО “Л Кард”. Помимо соответствия заявленным техническим характеристикам, данный модуль имеет готовые библиотеки и примеры для программирования на C++ и LabView, а также подробные руководства пользователя и программиста, что существенно облегает процесс освоения и использования данных модулей. Также стоит отметить, что модуль E14-440 является измерительным и внесен в Государственный реестр средств измерений.

Основные характеристики приведены в табл. 4.1.

Таблица 4.1.

16 дифференциальных или 32 с Количество каналов общей "землей" Разрядность АЦП 14 бит Входное сопротивление не менее 10 МОм Диапазоны входных сигналов ± 10В; ± 2,5В; ± 0,625В; ± 0,156В Максимальная частота преобразования 400 кГц ± 30В (питание вкл.)

Защита входов ± 10В (питание выкл.) Межканальное прохождение -78 дБ (синусоида 10 кГц) В качестве предусилителя выбрана микросхема К548УН1. Микросхема представляет собой двухканальный малошумящий усилитель для предварительного усиления сигналов частотой до 1 МГц для применения в высококачественной стереофонической бытовой и студийной аппаратуре записи и воспроизведения звука, а также для использования в измерительной аппаратуре (анализаторы спектра, измерители нелинейных искажений, широкополосные усилители). Следует отметить, что микросхема имеет встроенный стабилизатор напряжения. Схема подключения микросхемы приведена на рис. 4.4. Коэффициент усиления выбирается соотношением резисторов R1 и R3.

Рис 4.4. Схема включения микросхемы К548УН1.

В качестве первичных преобразователей были выбраны микрофон в таблице 4.2), и акселерометр BC501 (характеристики BC111 (характеристики в таблице 4.3). Данные микрофон и акселерометр с реализацией ICP выхода (встроенные предусилитель, выход по напряжению), все современные шумомеры используют вход данного типа, который позволяет подключать любой первичный преобразователь, независимо от его типа, обладающий выходом ICP, со стороны измерителя необходимо только выбрать диапазон измерения напряжений и чувствительность датчика.

Отличительной особенностью подключения данных датчиков является схема питания. Необходимо использовать источник тока, ограничивающий питание датчика по току до 3 мА. Данный источник был реализован на полевом транзисторе 2N5484. Схема включения изображена на рис. 4.5.

–  –  –

Рис 4.5. Схема источника тока на 2N5484 Питание данной схемы, а также предусилителя, осуществляется от USB порта ноутбука через повышающий DC-DC преобразователь на микросхеме LM2577T-ADJ. Схема данного преобразователя приведена на рис. 4.6.

–  –  –

Активный акустический излучатель для формирования тест-сигнала Рис.4.7. Блок-схема аппаратной части ПАК оценки защищенности речевой акустической информации Произведем расчет параметров узлов схемы. Минимальный измеряемый сигнал = 30дБ, что соответствует 0,000632 Па. Разница между сигналами в 30 и 31 дБ составляет 0,0000772 Па. С учетом чувствительности на выходе микрофона имеем напряжения соответствующие 30 дБ = 0,04016093 мВ, (31-30) дБ = 0,004900374 мВ. Рассчитаем веса младших разрядов для каналов АЦП (табл. 4.4).

–  –  –

Таким образом, вес младшего разряда АЦП составляет 0,00673 мВ, а минимальная разница измеряемых значений напряжений составляет 0,004900374 мВ, следовательно, коэффициент усиления (КУ) предусилителя должен быть порядка 5.

Также следует отметить, что минимальный уровень измеряемых сигналов, при КУ = 5, составляет 0,200804631 мВ, что значительно превышает уровень собственных шумов предусилителя (не более 0,7 мкВ).

При выбранном КУ = 5, сигналы от 30 до 87 дБ будут фиксироваться каналом 1 (±0,156 В), от 87 до 100 дБ – каналом 2 (±0,625 В), от 101 дБ и выше – каналом 3 (±2,5 В).

Аналогово-цифровое преобразование сигнала производится по всем 3м каналам и уже затем (программно), в зависимости от амплитуды сигнала, выбирается канал, по которому фиксируются значения измеренного сигнала.

Частота дискретизации для каждого канала (по теореме Котельникова) должна составлять более 20 кГц. В данном модуле считывание отсчетов с каналов производится последовательно (1 отсчет с 1 канала, 1 со 2го, 1 с 3го, 2 с 1го канала и т.д.). Следовательно, необходимо выбрать частоту работы АЦП такой, чтобы частота считывания отсчетов по каждому из каналов превышала 20 кГц. Частота АЦП задана 75 кГц, таким образом, частота считывания отсчетов по каждому из каналов составляет 25 кГц.

Для формирования тестового акустического сигнала используется выход звуковой карты ноутбука и активная акустическая колонка.

Инструментальная погрешность комплекса приближенно можно оценить по пределу допускаемой основной приведенной погрешности измерений среднеквадратического значения напряжения переменного тока данного модуля АЦП. Для поддиапазонов ± 2,5В и ± 0,625В она равна ±3%, что в пересчете на значения акустического давления составляет порядка ± 0.3 дБ (по акустическому давлению/виброускорению), для поддиапазона ± 0,156 В она равна ±10%, что соответствует ± 1 дБ.

Более точную оценку погрешности измерений комплекса возможно произвести только экспериментальным путем в процессе проведения поверки (методика поверки аналогична соответствующей методики для шумомеров [27]).

4.3 Программное обеспечение комплекса Программное обеспечение комплекса позволяет реализовать следующий функционал:

• измерение уровней тестового сигнала, фонового шума или шума от СЗИ, смеси сигнал+шум;

• возможность значительного превышения уровня тестового сигнала для снижения погрешности измерений, с дальнейшим учетом данного превышения при расчетах;

• выбор методики расчета: классическая, скорректированная для спокойной или форсированной речи;

• выбор типа полосового разбиения частотного диапазона (5 октав, 7 октав, 21 «критическая» полоса), тем самым комплекс пригоден как для оценки защищенности по принятым ФСТЭК методикам, так и для работы по скорректированной методике;

• расчет разборчивости речи с учетом коэффициента мажоранты и без него;

• расчет необходимых уровней маскирующего шума от СЗИ для выполнения заданных показателей защищенности (0.10, 0.20, 0.30, 0.40), по выбранной методике оценки и для 5 или 7 октавного разбиения (реализация данной функции для «критических» полос не выполнялась, так как в существующих СЗИ если и присутствует возможность частотной коррекции спектра маскирующего сигнала, то это октавный эквалайзер);

• вывод значений уровней в частотных полосах: тест-сигнала, шума, смеси сигнал+шум, рассчитанного значения сигнала, необходимого уровня шума для СЗИ;

• графическое отображение формы измеряемых сигналов во временной и частотной области, а так же интегральных уровней сигналов в частотных полосах;

• возможность изменения чувствительности первичных преобразователей, а так же калибровочного коэффициента на 1 кГц (калибровка по пистофону).

Рабочее окно ПО комплекса оценки защищенности речевой информации «IS-acoustic» приведено на рис. 4.8.

–  –  –

дискретизации, количество отсчетов, настройка работы каналов АЦП, сравнение версии библиотеки используемой в ПО и установленной на ноутбуке);

Кнопка «Тест сигнал». Осуществляется запись тестового акустического сигнала. Изначально получаются данные с выбранных нами 3х каналов АЦП, затем выбирается канал на котором отсутствует превышение порогового значения напряжения, данные с выбранного канала записываются в массив для дальнейшего анализа (построение графика сигнала во временной области, нахождение и построение спектра сигнала, расчет и построение гистограммы интегральных уровней сигналов в частотных полосах (рис. 4.9), сопоставление уровней тест сигнала со спектром речевого сигнала для учета в расчете показателя защищенности).

Кнопка «Шум». Осуществляется запись фонового шума, либо маскирующего шума (в случае оценки эффективности СЗИ). Алгоритм получения данных аналогичен записи тест сигнала.

Кнопка «Сигнал+Шум». Осуществляется запись смеси тестового сигнала и фонового шума, либо маскирующего шума (в случае оценки эффективности СЗИ). Алгоритм получения данных аналогичен записи тест сигнала.

Рис. 4.9 Отображение измеренных сигналов в частотной области Кнопка «Выбор. мет.». Осуществляется фиксирование выбранных в «Меню расчета» параметров (методика расчета: классическая, скорректированная, с форсированием; тип частотного разбиение: 5 октав, 7 октав, 21 «критическая» полоса; норма показателя защищенности для расчета необходимого спектра маскирующей помехи). Возможны различные комбинации расчетов, то есть 9 различных вариантов расчета разборчивости речи. Расчет спектра маскирующей помехи производится только для 5 и 7 октавного разбиения (для обеих методик), в связи с тем, что в существующих СЗИ если и присутствует частотная коррекция маскирующего сигнала, что это в лучшем случае 5 или 7 октавный эквалайзер. На рис. 4.10 изображен внешний вид окон «Меню расчета».

Рис.4.10. Внешний вид окон «Меню расчета»

Кнопка «Расчет». Осуществляется расчет показателя защищенности по выбранным параметрам, результат отображается в окне ПО, также осуществляется расчет с учетом коэффициента экстреммальности.

График измеряемых сигналов во временной области, может быть полезен при использовании гармонических сигналов (рис. 4.11).

Рис.4.11. Измерение гармонических сигналов.

Окно изменения параметров чувствительности датчиков, коэффициента калибровки, уровня теоретического тестового сигнала, размера БПФ, выбора типа канала: акустический или вибрационный (рис. 4.12). Нажатием кнопки «Сохранить настр.» осуществляется утверждение выбранной конфигурации.

Рис. 4.12. Внешний вид меню «Настройки»

Кнопка «Новая контрольная точка». Осуществляется очистка всех измеренных данных (массивов, графиков) для проведения измерений в новой контрольной точке.

Кнопка «Выход». Осуществляется закрытие рабочего окна ПО.

ПО выполнено в среде C++Builder 6, с использованием как стандартных библиотек C++, так и библиотеки Lusbapi v.3.4, предоставленной разработчиками ООО «Л Кард». ПО совместимо с Windows 98/Me/2000/XP/Vista/7. Полный листинг ПО приведен в приложении В.

В рамках проверки достоверности результатов, получаемых данным ПАК, были проведены исследования, заключающиеся в совместной оценки защищенности речевой информации в ряде контрольных точек, как с использованием данного ПАК, так и с применением комплекса «Спрутмини» (производство фирмы «НЕЛК»). Естественно, что сопоставление проводилось только по общепринятой методике с применением 5ти октавного разбиения, никаких других вариантов измерения и расчета в комплексе «Спрут-мини» не реализовано, в отличии реализованного а рамках данной работы ПАК. В результате были получены сопоставимые результаты, что позволяет использовать предлагаемый ПАК как для работ по общепринятой методике, так и по скорректированным. Протокол испытаний приведен в приложении Б.

Вывод по главе Разработанный программно-аппаратный комплекс осуществляет оценку защищенности речевой информации как по общепринятой методике, так и по скорректированной, что позволяет использовать и оценить результаты данной работы на практике при оценке защищенности помещений, предназначенных для переговоров.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ В соответствии с целью диссертационной работы было произведено усовершенствование общепринятой методики оценки защищенности речевой информации (оценка разборчивости речи) с целью учета эффекта форсирования. Существующая методика оценки разборчивости речи не учитывает данный эффект.

Полученные результаты позволяют сделать следующие основные выводы:

1. Проведенные артикуляционные испытания по оценке разборчивости форсированной речи подтверждают, что перераспределение энергии в спектре речи при ее форсировании оказывает влияние на разборчивость (при одинаковом отношении сигнал/шум для одного и того же типа помехи разборчивость при форсировании снижается). Данный результат указал на необходимость проведения работ по усовершенствованию методики для возможности учета эффекта форсирования речи.

2. Экспериментальное определение базовых зависимостей методики (функция распределения формант, амплитудный состав речи, зависимость словесной разборчивости речи от формантной) позволило сформировать усовершенствованную методику оценки защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования.

3. При использовании сформированной методики максимальное отклонение результатов расчетов от артикуляционных испытаний в диапазоне значений разборчивости речи от 0 до 0.3 составляет не больше 10% (от максимального значения разборчивости равного 1.0).

4. Разработанная методика расчета оптимального уровня и спектра помехи от средств активной защиты для выполнения заданного значения разборчивости речи, позволяет существенно упросить и ускорить процесс настройки средств активной защиты (количество измерений сокращается с 8раз до 2-3).

5. Введенный в методику «коэффициент экстремальности» позволяет получать максимально возможное значение разборчивости речи и может использоваться при оценке защищенности объектов по повышенным требованиям безопасности. Поправка, вносимая данным коэффициентом может достигать 0.115 (то есть 11.5% разборчивости речи).

6. Разработанный программно-аппаратный комплекс осуществляет оценку защищенности речевой информации как по общепринятой методике, так и по скорректированной, что позволяет использовать и оценить результаты данной работы на практике при оценке защищенности помещений, предназначенных для переговоров.

Использование результатов работы позволит проводить корректную оценку защищенности речевой информации с учетом эффекта форсирования при аттестации помещений предназначенных для проведения закрытых переговоров.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Авдеев В.Б. О некоторых направлениях совершенствования методических подходов, применяемых при оценке эффективности технической защиты информации / Авдеев В.Б. // Специальная техника. – 2013. – №2. – С. 1-10.

2. Айвазян С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин.

– М.: Финансы и статистика, 1989. 607 с.

3. Алдошина И.А. Высококачественные акустические системы и излучатели / И.А. Алдошина, А.Г. Войшвилло. – Москва: Радио и связь, 1985.

– 168 с.

4. Алдошина И.А. Основы психоакустики / И.А. Алдошина. – Оборонгиз., Москва, 2000. – 154 с.

5. Алдошина И.А. Музыкальная акустика / И.А. Алдошина, Р. Приттс.

– С-Пб.: Композитор, 2006. – 717 с.

6. Альтман Я.А. Руководство по аудиологии / Я.А. Альтман, Г.А.

Таварткиладзе. – М. ДМК Пресс, 2003 – 360 с.

7. Аншакова Е.П. Методика защиты помещений от туечки речевой информации по техническим каналам / Е.П. Аншакова, А.К. Чернышов // Прикаспийский журнал: управление и высокие технологии. – 2010. – №1(9).

– С. 13–18.

8. Архипов А.Е. Анализ и обработка данных артикуляционных испытаний / А.Е. Архипов, Е.А. Архипова // НАУКОВО-ПРАКТИЧНИЙ ЖУРНАЛ «ЗАХИСТ ІНФОРМАЦІЇ». – 2012. – № 4. – С. 34-42.

9. Блауэрт Й. Пространственный слух / Й. Блауэрт; Пер. с нем. – М.:

Энергия, 1979. – 224 с.

10. Бортников А.Н. Пути повышения эффективности защиты речевой информации / А.Н. Бортников А.Н., А.С. Богаев, В.Г. Герасименко, С.В.

Губин, И.В. Комаров // Вопросы защиты информации. – 2000. – № 4.

11. Бортников А.Н. Результаты экспериментальной оценки эффективности защиты речевой информации от утечки по техническим каналам при использовании различных видов помех / А.Н. Бортников, В.А.

Лобов, А.В. Сиромашенко, П.В. Чернышов, С.В. Губин // Информация и безопасность. – 1999. – № 4.

12. Бортников А.Н. Совершенствование технологий информационной безопасности речи / А.Н. Бортников, С.В. Губин, И.В. Комаров, В.И.

Майоров // Защита информации Конфидент. – 2001. – № 4.

13. Бортников А.Н. Способы и средства защиты речевой информации и контроля их эффективности / А.Н. Бортников, С.В. Губин, И.В. Комаров, В.И. Майоров // Информация и безопасность.– 1999. – № 4.

14. Бортников А.Н. Результаты экспериментальных исследований оценки возможностей перехвата речевой информации при реализации методов двухканального съема / А.Н. Бортников, С.В. Губин, В.А. Лобов, А.В. Сиромашенко, П.В. Чернышев // Вопросы защиты информации. – 2007.

– № 1. – С. 11-17.

15. Быков Ю.С. Теория разборчивости и повышения эффективности радиотелефонной связи / Ю.С. Быков. – М.: Госэнергоиздат, 1959. – 352 с.

16. Варин В.П. Математическая модель слуховой улитки человека / В.П. Варин, А.Г. Петров // Препринты ИПМ им. М.В.Келдыша. – 2008. – № 96. – С. 26.

17. Варшавский Л.Л. Исследование формантного состава и некоторых других физических характеристик звуков русской речи / Л.Л. Варшавский, И.М. Литвак // Проблемы физиологической акустики. – АН СССР. – 1955. – т. 3. – С. 5-17.

18. Вахитов Ш.Я. Акустика: Учебник для вузов / Ш.Я. Вахитов, Ю.А.

Ковалгин, А.А. Фадеев, Ю.П. Щевьев. – М.Ж Горячая линия – Телеком, 2009.

– 660 с.

19. Гавриленко O.B. Расчет и измерение разборчивости речи при малых отношениях сигнал-шум. Часть 1. Корректное измерение функции распределения речевого сигнала / O.B. Гавриленко, В.С. Дидковский, А.Н.

Продеус // Электроника и связь. Тематический выпуск «Проблемы электроники». – 2007. – ч.1. – С. 137-141.

20. Гавриленко А.В., Формантный метод оценки разборчивости речи / А.В. Гавриленко, В.С. Дидковский, А.Н. Продеус, Н.А. Самойленко // Электроника и связь. – 2007. – №5. – С. 44–54.

21. Гавриленко О.В. Расчет и измерение разборчивости речи при малых отношениях сигнал-шум. Часть 2. Коррекция коэффициентов восприятия / O.B. Гавриленко, В.С. Дидковский, А.Н. Продеус // Электроника и связь.

Тематический выпуск «Проблемы электроники». – 2007. – ч.1. – С. 142-147.

22. Гавриленко О.В. Сравнительный анализ некоторых методов оценки разборчивости речи / O.B. Гавриленко, В.С. Дидковский, А.Н. Продеус // Акустический симпозиум «КОНСОНАНС – 2007».

23. Герасименко В.Г. Методы защиты акустической речевой информации от утечки по техническим каналам / В.Г. Герасименко, Ю.Н.

Лаврухин, В.И. Тупота. – М.: РЦИБ «Факел», 2008. – 258 с.

24. Горшков Ю.Г. Исследование акустических каналов утечки информации из помещений с использованием вейвлет-технологий / Ю.Г.

Горшков // Вестник Московского государственного технического университета им. Н.Э. Баумана. Серия: Приборостроение. – 2011. – № SPEC.

– С. 131-137.

25. ГОСТ 12.1.003. Шум. Общие требования безопасности. – М.:

Стандартинформ, 2008. – 12 с.

26. ГОСТ 27296-87. Звукоизоляция ограждающих конструкций.

Методы измерения. Общие положения. – М. – 1987. – 21 с.

27. ГОСТ 8.257-84. Государственная система обеспечения единства измерений. Шумомеры. Методика поверки. – М. – 1984. – 14 с.

28. ГОСТ P 50840-95. Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости. – М.: Издательство стандартов. – 1996. – 198 с.

29. ГОСТ Р 53188.1-2008 (МЭК 61672-1:2002) Шумомеры. Часть 1.

Технические требования. – М.: Стандартинформ, 2009. – 31 с.

30. ГОСТ Р ИСО 226-2009. Акустика. Стандартные кривые равной громкости. – М.: Стандартинформ, 2010. – 16 с.

31. Григорьев И.А. Применение фильтра шумоочистки, обеспечивающего минимальное значение среднеквадратической ошибки, в процессе расчета словесной разборчивости речи / И.А. Григорьев // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2010. – Т.6. – № 2. – С. 64-66.

32. Григорьев И.А. Экспериментальная оценка влияния шумоочистки на разборчивость речи / И.А. Григорьев // Вестник Воронежского государственного технического университета. – 2010. – Т.6. – № 5. – С. 86-89.

33. Григорьев С.В. Оптимизированная по спектру шумовая помеха / С.В. Григорьев //Защита информации. Конфидент. – 2003. – № 4. – С. 52–57.

34. Гришачев В.В. Угрозы несанкционированного съема конфиденциальной речевой информации с волоконно- птических элементов структурированных кабельных систем / В.В. Гришачев, Д.Б. Халяпин, Н.А.

Шевченко // Безопасность информационных технологий. – 2009. – № 2. – С.

88-93.

35. Гуляев В.П. Анализ алгоритмов шумоочистки речевых сигналов / В.П. Гуляев, А.С. Шушарин Вестник УрФО. Безопасность в // информационной сфере. – 2012. – № 3-4. – С. 59-66.

36. Дворянкин С.В. Оценка защищенности речевой информации с учетом современных технологий шумоочистки / С.В. Дворянкин, Л.А.

Харченко, С.Б. Козлачков // Вопросы защиты информации. М.: ФГУП ВИМИ. – 2007. – №2 (77). – С. 37-40.

37. Дворянкин С.В. Эксперименты по восста­новлению искаженной шумами речи / С.В. Дворянкин // Управление безопасностью. 2004. – № 1. – С. 42-46.

38. Дворянкин С.В. Направления дальнейшего развития технологий защиты конфиденциальных переговоров / С.В. Дворянкин // Известия ЮФУ.

Технические науки. – 2005. – № 4 (48). – С. 7-13.

39. Дворянкин С.В. Оценка защищенности речевой информации с учетом современных технологий шумоочистки / С.В. Дворянкин, С.Б.

Козлачков, Л.А. Харченко // Вопросы защиты информации. – 2007. – № 2. – С. 18-21.

40. Дворянкин С.В. Обоснование критериев эффективности защиты речевой информации / С.В. Дворянкин, Ю.К. Макаров, А.А. Хорев // Защита информации. Инсайд. – С. Петербург.: 2007. – № 2. – С. 18-25.

41. Дидковский В.С. Акустическая экспертиза каналов речевой коммуникации. Монография / В.С. Дидковский, М.Л. Дидковский, А.Н.

Продеус. – Киев: Имекс-ЛТД, 2008. – 420 с.

42. Дидковский В.С. Оценка эффективности защитных конструкций по критерию разборчивости речи / В.С. Дидковский, А.Н. Продеус, О.Н.

Ладошко, Н.А. Самойленко // Известия высших учебных заведений.

Радиоэлектроника. – 2014. – Т.57. – № 2 (620). – С. 55-60.

43. Железняк В.К. Защита информации от утечки по техническим каналам: учебное пособие / В. К. Железняк; ГУАП. – СПб., 2006. – 188 с.

44. Железняк В.К. Некоторые методические подходы к оценке эффективности защиты речевой информации / В.К. Железняк, Ю.К. Макаров, А.А. Хореев // Специальная техника. – 2000. – № 4. – С. 39-45.

45. Иванов В.М. Способ и устройство формирования «речеподобных»

шумовых помех / В.М. Иванов, А.А. Хорев // Вопросы Защиты информации.– 1999. – № 4.

46. Калинцев Ю.К. Разборчивость речи в цифровых вокодерах / Ю.К.

Калинцев. – М.: Радио и связь, 1991. – 219 с.

47. Каргашин В.Л. Защита от утечки речевой информации из помещения: практические аспекты реализации / В.Л. Каргашин // Защита информации Инсайд. – 2005. – № 2.

48. Каргашин В.Л. Некоторые особенности реализации пассивных мер защиты в виброакустических каналах утечки речевой информации / В.Л.

Каргашин // Специальная техника. – 2002. – № 4.

49. Каргашин В.Л. Совершенствование методических принципов оценки защищенности помещений от утечки речевой информации / В.Л.

Каргашин // Специальная техника. – 2001. – №6. – С. 11-21.

50. Козлачков С.Б. Дополнительные критерии оценки защищенности речевой информации / С.Б. Козлачков // Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана.

Приборостроение.– Специальный выпуск: Информационные 2011. – технологии и компьютерные системы. – С. 27-33.

51. Козлачков С.Б. Методические аспекты оценки защищенности речевой информации / С.Б. Козлачков // Спецтехника и связь. – 2011. – №2. – С. 44-47.

52. Козлачков С.Б. Критерии выбора полос частотного анализа речевых сигналов / С.Б. Козлачков, А.М. Бонч-Бруевич // Спецтехника и связь. – 2013.

– №5. – С. 29-31.

53. Кондратьев А.В. Некоторые особенности оценки защищённости ВП (Часть2) ресурс] Режим доступа:

[Электронный – http://daily.sec.ru/2011/08/29/Nekotorie-osobennosti-otsenki-zashishnnosti-VPCHast-2.html.

54. Королёв В.Ю. ЕМ-алгоритм, его модификации и их применение к задаче разделения смесей вероятностных распределений. Теоретический обзор / В.Ю. Королев. – М.: ИПИ РАН, 2007. – 102 c.

55. Лепендин Л.Ф. Акустика: Учеб. пособие для втузов / Л.Ф.

Лепендин. – М.: Высш. школа, 1978. – 448с.

56. Лобов В.А. Оценка возможности перехвата речевой информации при реализации метода многоканального съема / В.А. Лобов, А.В.

Сиромашенко, П.В. Чернышов // Вопросы защиты информации. – 2007. – №4(79). – С. 27-35.

57. Мещеряков Р.В. Использование информационных критериев для оценки иерархических диалоговых систем / Р.В. Мещеряков // Научнотехнические ведомости СПбГПУ. – 2009. – № 4(82). – С. 113–122.

58. Мещеряков Р.В. Система оценки качества передаваемой речи / Р.В.

Мещеряков // Доклады ТУСУРа. – 2010. – Т.2. – № 1. – С. 324-329.

59. МИ2083-90. Государственная система обеспечения единства измерений. Измерения косвенные. Определение результатов измерений и оценивание их погрешностей. Москва, 1991.

60. Михайлов В.Г. Аппаратурные методы измерения качества телефонной передачи / В.Г. Михайлов // Зарубежная радиоэлектроника 1979.

– №5. – С. 25-32.

61. Покровский Н.Б. Расчет и измерение разборчивости речи / Н.Б.

Покровский. – М.: Связьиздат, 1962. – 390 с.

62. Продеус А.Н. О некоторых особенностях развития объективных методов измерений разборчивости речи / А.Н. Продеус // Электроника и связь 2-й тематический выпуск «Электроника и нанотехнологии». – 2010. – №2. – С.217-223.

63. Рабинер Л.Р. Цифровая обработка речевых сигналов: Пер. с англ. /

Л.Р. Рабинер, Р.В. Шафер Под ред. Назарова М. В. и Прохорова Ю. Н. – М.:

Радио и связь, 1981. – 496 с.

64. Рашевский Я.И Обзор зарубежных методов определения разборчивости речи / Я.И. Рашевский, В.Л. Каргашин // Специальная техника. – 2002. – №№ 3-6.

65. Рева И.Л. Организация эксперимента по оценки разборчивости речи со связными текстами / И.Л. Рева // Сборник научных трудов НГТУ. – 2010. – №4(62). – С. 127-133.

66. Ржевкин С.Н. Слух и речь в свете современных физических исследований / С.Н. Ржевкин. – Москва-Ленинград: Государственное издательство, 1928. – 145 с.

67. Сагдеев К.М. Математическая модель акустического канала утечки речевой информации / К.М. Сагдеев, А.А. Оленев // Фундаментальные исследования. – 2012. – №6. – С. 668-673.

68. Сагдеев К.М. Методика оценки технической защищенности речевой информации в выделенных помещениях / К.М. Сагдеев, В.И. Петренко // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2012. – № 12 (137). – С. 121-129.

69. Сапожков М.А. Защита трактов радио и проводной телефонной связи от помех и шумов / М.А. Сапожков. – К:Москва, Связьиздат, 1959. – 254 с.

70. Сапожков М.А. Акустика: Справочник / М.А. Сапожков. – 1989. – 336с.

71. Сапожков М.А. Звукофикация помещений. Проектирование и расчет / М.А. Сапожков. – М.: Связь. 1979. – 144 с.

72. Сапожков М.А. Речевой сигнал в кибернетике и связи / М.А.

Сапожков. – М.: Связьиздат, 1963. – 472 с.

73. Сапожков М.А. Вокодерная связь / М.А. Сапожков, В.Г. Михайлов.

– М.: Радио и связь, 1983. – 246с.

74. Семкин С.Н. Основы организационного обеспечения информационной безопасности объектов информатизации: Учебное пособие / С.Н. Семкин, Э.В. Беляков, С.В. Гребнев, В.И. Козачок. – М.: Гелиос АРВ, 2005. – 192 с.

75. Сергиенко А.Б. Цифровая обработка сигналов / А.Б. Сергиенко. – СПб.: Питер, 2003. – 604 с.

76. Смирнов В.И. Оценки защищенности речевой информации в выделенном помещении с помощью инструментально-расчетного метода / В.И. Смирнов // Кибернетика и программирование. – 2012. – № 2. – С. 18-24.

77. СН 2.2.442.1.8.562–96. Шум на рабочих местах, в помещениях жилых, общественных зданий и на территории жилой застройки.

78. Трушин В.А. Защита речевой информации от утечки по акустическим и виброакустическим каналам: учеб. пособие / В.А. Трушин. – Новосибирск, 2006. – 40 с.

79. Торокин А.А. Основы инженерно-технической защиты информации / А.А. Торокин. – М.: Ось, 1998. – 336 с.

80. Фант Г. Акустическая теория речеобразования / Г. Фант. – М.

Наука, 1964. – 284 с.

81. Фланаган Д. Анализ, синтез и восприятие речи / Д. Фланаган. – М.:

Связь, 1968 – 396 с.

82. Халяпин Д.Б. Защита информации. Вас подслушивают?

Защищайтесь! / Д.Б. Халяпин. – НОУ ШО «Баярд», 2004. – 432 с.

83. Халяпин Д.Б. Коктейль из звуков. Использование динамических спектрограмм для оценки качества зашумления речевого сигнала / Д.Б.

Халяпин, А.А. Рюмин // Information Security. Информационная безопасность.

– 2005. – №4. – С. 28-29.

84. Хекл М. Справочник по технической акустике / М. Хекл, Х.А.

Мюллер. – Л.: Судостроение, 1980. – 440 с.

85. Хорев А.А. Техническая защита информации : учеб. пособие для студентов вузов : в 3 т. Т. 1 : Технические каналы утечки информации / А.А.

Хорев. – М. : Аналитика, 2008. – 436 с.

86. Хорев А.А. Контроль эффективности защиты выделенных помещений от утечки речевой информации по техническим каналам / А.А.

Хорев // Защита информации. Инсайд. – 2010. – № 1 (31). – С. 34-45.

87. Хореев А.А. Оценка эффективности систем виброакустической маскировки / А.А. Хореев, Ю.К. Макаров // Вопросы защиты информации. – 2001. – № 1. – С. 21–28.

88. Цвикер Э. Ухо как приемник информации / Э. Цвикер, Р.

Фельдкеллер. Перевод с немецкого под редакцией Б.Г. Белкина. – М., «Связь», 1971. – 255 с.

89. Яковлев Д.Л. Свойства акустического канала утечки речевой информации / Д.Л. Яковлев, Л.П. Зайцев, Л.Н. Квасов, Р.В. Мещеряков // Безопасность информационных технологий. – 2007. – № 4. – С. 90-100.



Pages:   || 2 |


Похожие работы:

«Том 7, №5 (сентябрь октябрь 2015) Интернет-журнал «НАУКОВЕДЕНИЕ» publishing@naukovedenie.ru http://naukovedenie.ru Интернет-журнал «Науковедение» ISSN 2223-5167 http://naukovedenie.ru/ Том 7,...»

«05.03.2003 № 3/633 РАЗДЕЛ ТРЕТИЙ МЕЖДУНАРОДНЫЕ ДОГОВОРЫ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ 3/633 Соглашение между Правительством Республики Бела русь и Правительством Ливанской Республики о содей (20.02.2003) ствии осуществлению и взаимной защите инвестиций Вступило в с...»

«Семенов Алексей Николаевич Разработка комплекса программ решения электродинамических задач с использованием массивно-параллельных вычислительных систем 05.13.18 – Математическое моделирование, числен...»

«Департамент Смоленской области по лесному хозяйству ОАО Смоленское землеустроительное проектно-изыскательское предприятие Лесохозяйственный регламент Ершичского лесничества Филиала ОГУ Смолупрлес Смоленской области н...»

«Джабборов Парвин Нозимович ПОВЫШЕНИЕ ЭФФЕКТИВНОСТИ ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ПРОЦЕССА ПОСЕВА ЗЕРНОВЫХ КУЛЬТУР НА ГРЕБНЯХ ПУТЁМ ОБОСНОВАНИЯ ПАРАМЕТРОВ И РЕЖИМОВ РАБОТЫ УНИВЕРСАЛЬНОЙ КОМБИНИРОВАННОЙ СЕЯЛКИ С ТРАКТОРОМ КЛАССА 1,4 Специальность: 05.20.01 – технологии и средства механизации сельского хозя...»

«КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ 2013 Т. 5 № 3 С. 413–422 МОДЕЛИ В ФИЗИКЕ И ТЕХНОЛОГИИ УДК: 537.877 Модификация метода погружения в задаче расчета 3D фотонного кристалла типа “Woodpile” В. Л. Кузнецовa, А. С. Рудковский Московский...»

«ОАО “НИТС” Открытое акционерное общество “Научно-исследовательский институт технического стекла” Joint stock company Institute of Technical Glass УТВЕРЖЕН ОБЩИМ СОБРАНИЕМ АКЦИОНЕРОВ ОАО «НИТС» Протокол _29/2015_ от _16 апреля 2015 г. ‰‚ От...»

«Московский физико-технический институт Кафедра общей физики Лекция 13 МАГНЕТИЗМ. СВОЙСТВА МАГНИТНО-УПОРЯДОЧЕННЫХ КРИСТАЛЛОВ заметки к лекции по общей физике В.Н.Глазков Магнетизм, физика магнитных явлений, является областью физики с большой историей и продолжает активно развиваться....»

«УДК 351(075.8)+677.017.633.2 В.А. Седнев, П.А. Аляев (Академия ГПС МЧС России; e-mail:sednev70@yandex.ru) ОСОБЕННОСТИ ОРГАНИЗАЦИИ ПРОВЕДЕНИЯ И ПРИЧИНЫ ТРАВМАТИЗМА ПРИ ПИРОТЕХНИЧЕСКИХ И ВЗРЫВНЫХ РАБОТАХ Показаны особенности организации пр...»

«объединенный ИНСТИТУТ ядерных исследований дубна Р4-88-362 В.Е.Бунаков,' В.П.Гудков, С.Г.Кадменскмй, И.А.Ломачеиков, В.И.Фурман О МЕХАНИЗМЕ НАРУШЕНИЯ ПРОСТРАНСТВЕННОЙ ЧЕТНОСТИ В РЕАКЦИЯХ С НЕЙТРОНАМИ Направлено в журнал Ядерная физика 'Ленинградский инст...»

«РАЗРАБОТАНА УТВЕРЖДЕНА Кафедрой агрономии Ученым советом Аграрного факультета 05.02.2015 г., протокол № 6 12.03.2015 г., протокол № 7 ПРОГРАММА ВСТУПИТЕЛЬНОГО ИСПЫТАНИЯ для поступающих на обучение по программе подготовки научно-педагогических кадров в 2015 году Направление подготовки 35.06.01 Сельское хозяй...»

«УДК 338 О.Ю. Невзоров* К ВОПРОСУ О ВЛИЯНИИ ГОСУДАРСТВЕННЫХ ЗАКАЗОВ НА ИННОВАЦИИ В статье рассматриваются проблемы становления инновационной российской экономики, в частности, регулирующие возможности государственных заказов. Пр...»

«М.П. Карпенко КОГНОМИКА Москва УДК 159.9 ББК 88.3 К26 Карпенко М.П. Когномика. М.: СГА, 2009. 225 с. ISBN 978-5-8323-0616-2 Монография посвящена основам новой комплексной науки – когномики, новой научной дисциплине о целостных, системных механизмах производственно-образовательной деятельности человека, о влиянии познавательной деятельност...»

«Федеральное агентство по образованию Архангельский государственный технический университет Институт экономики, финансов и бизнеса ЭКОНОМЕТРИКА Методические указания и задания к выполнению контрольной р...»

«Уважаемые товарищи, коллеги, друзья ! В январе 2016 года Горно-металлургический профсоюз России отметит 25-летие со дня своего образования. Состоявшийся в период кардинальных изменений в политическом, экономическом и социальном устройстве Российс...»

«ПРОБЛЕМЫ СОВРЕМЕННОГО ОБРАЗОВАНИЯ www.pmedu.ru 2011, №1, 42-47 НОВАЦИИ В ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЙ ПОЛИТИКЕ РОССИИ: ВОЗМОЖНОСТИ ИНТЕГРАЦИИ ОБЩЕГО И ДОПОЛНИТЕЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ В УСЛОВИЯХ ПЕРЕХОДА К СТАНДАРТАМ ВТОРОГО ПОКОЛЕНИЯ INNOVATIONS IN THE EDUCATIONAL POLICY OF RUSSIA: POSSIBILITIES OF INTEGRATION OF THE GENE...»

«Теория. Методология © 1999 г. В.И. ЗУБКОВ РИСК КАК ПРЕДМЕТ СОЦИОЛОГИЧЕСКОГО АНАЛИЗА ЗУБКОВ Владимир Иванович кандидат социологических наук, начальник цикла, старший преподаватель факультета военного обучения МГУ им. М.В. Ломоносова. Проблема рис...»

«Информационный материал по вопросу размещения и влияния промпредприятий на окружающую среду 15.03.2016 г. В городе Могилеве при сложившиеся в предыдущие десятилетия тенденции строител...»

«Козында Ю.О. Измерение удельной активности природных радионуклидов в строительных материалах с применением носимых и стационарных сцинтилляционных спектрометров-радиометров Основную часть облучения население получает...»

«ГАНШИН Владимир Михайлович, кандидат технических наук ФЕСЕНКО Анатолий Владимирович, доктор технических наук ЧЕБЫШЕВ Александр Васильевич, кандидат химических наук ОТ ОБОНЯТЕЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ К “ЭЛЕКТРОННОМУ НОСУ”. НОВЫЕ ВОЗМОЖНОСТИ ПАРАЛЛЕЛЬНОЙ АНАЛИТИКИ Быстрый прогресс в области электронных сре...»

«Георгий Розов Экспозиция и гистограмма http://www.litres.ru/pages/biblio_book/?art=11611534 Аннотация «Экспозиция и гистограмма» – книга из серии «Искусство фотографии», в которую вошли также книги о резкости, свете и цвете, композиции и выделении...»

«14.04.2004 № 8/10784 ПОСТАНОВЛЕНИЕ МИНИСТЕРСТВА ФИНАНСОВ РЕСПУБЛИКИ БЕЛАРУСЬ 15 марта 2004 г. № 34 8/10784 Об утверждении Инструкции о порядке использования, учета и хранения драгоценных металлов и драгоценных (05.04.2004) к...»

«ЗАНЯТИЕ№8 Тема: ПАТОЛОГИЯ ЭНДОКРИННОЙ СИСТЕМЫ. НАРУШЕНИЕ ФУНКЦИЙ ГИПОФИЗА И НАДПОЧЕЧНИКОВ Цель занятия: изучить этиологию, патогенез и основные проявления типовых форм патологии гипоталамуса, гипофиза и надпочечников. КОНТРОЛЬНЫЕВОПРОСЫ Эндокринная сист...»

«120 Вестник ТГАСУ № 3, 2011 СТРОИТЕЛЬНЫЕ МАТЕРИАЛЫ И ИЗДЕЛИЯ УДК 665.775.035.53. ГАЛДИНА ВЕРА ДМИТРИЕВНА, канд. техн. наук, доцент, galdin_ns@sibadi.org Сибирская государственная автомобильно-дорожная академия, 644080, г. Омск, пр. Мира, 5 КИНЕТИКА...»

«РЕСПУБЛИКАНСКОЕ НАУЧНОЕ УНИТАРНОЕ ПРЕДПРИЯТИЕ «ИНСТИТУТ СИСТЕМНЫХ ИССЛЕДОВАНИЙ В АПК НАЦИОНАЛЬНОЙ АКАДЕМИИ НАУК БЕЛАРУСИ» УДК 338.33:67 Боломчук Богдана Владимировна МЕХАНИЗМ УПРАВЛЕНИЯ ДИВЕРСИФИКАЦИЕЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ПЕРЕРАБАТЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТ...»








 
2017 www.pdf.knigi-x.ru - «Бесплатная электронная библиотека - разные матриалы»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.