close

Вход

Забыли?

вход по аккаунту

?

zheleznyak

код для вставкиСкачать
ФЕДЕРАЛЬНОЕ АГЕНТСТВО ПО ОБРАЗОВАНИЮ
Государственное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
САНКТ%ПЕТЕРБУРГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ
АЭРОКОСМИЧЕСКОГО ПРИБОРОСТРОЕНИЯ
В. К. Железняк
ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ
ОТ УТЕЧКИ ПО ТЕХНИЧЕСКИМ
КАНАЛАМ
Учебное пособие
Санкт%Петербург
2006
УДК 681.327.8
ББК 32.973.202
Ж51
Рецензенты:
кафедра информатики и информационной безопасности
Петербургского государственного университета путей сообщения;
доктор технических наук, профессор В. Ю. Бабков;
доктор технических наук, старший научный сотрудник В. И. Тупота
Утверждено редакционно%издательским советом университета
в качестве учебного пособия
Ж51
Железняк В. К.
Защита информации от утечки по техническим каналам: учеб%
ное пособие / В. К. Железняк; ГУАП. – СПб., 2006. – 188 с.: ил.
ISBN 5%8088%0230%X
Излагаются научно%технические задачи, определяющие современ%
ное развитие в области защиты информации от утечки по техничес%
ким каналам, обусловленными электрическими сигналами, физичес%
кими информационными полями рассеивания и их наводками. Пред%
ложена корреляционная теория разборчивости речи. Теоретический
материал сопровождается примерами и практическими рекоменда%
циями. Особое внимание сконцентрировано на оценке эффективности
защиты информации, на формировании маскирующих шумов и ме%
тодах непрерывного контроля характеристик, а также на расчетах маг%
нитных полей рассеивания.
Предназначено для студентов, аспирантов, преподавателей вузов и
будет полезно научным работникам, инженерам, занимающимся за%
щитой информации.
УДК 681.327.8
ББК 32.973.202
ISBN 5%8088%0230%X
2
© ГУАП, 2006
© В. К. Железняк, 2006
Содержание
Список аббревиатур ....................................................................
Предисловие ..............................................................................
1. Современные вопросы защиты информации ...............................
1.1 Основные понятия ...........................................................
1.2. Модель информационного объекта ...................................
1.3. Источники утечки информации ......................................
1.4. Защита информации от утечки по техническим каналам ....
1.5. Способы защиты информации .........................................
1.6. Классификация каналов утечки акустической информации
2. Эффективность защиты информации ........................................
2.1. Контроль эффективности защиты информации .................
2.2. Критерий эффективности защиты информации ................
3. Разборчивость речи в канале утечки информации .......................
3.1. Введение в теорию разборчивости речи ............................
3.2. Основы корреляционной теории разборчивости речи ..........
3.3. Методические подходы к оценке эффективности защиты
речевой информации .....................................................
3.4. Методика расчета значений показателя защищенности
акустической речевой информации .................................
3.5. Оптимальная помеха для защиты речевых каналов утечки
речевой информации .....................................................
4. Измерительные преобразователи магнитного и электромагнит%
ного полей ..............................................................................
4.1. Технические требования к измерительным преобразова%
телям ...........................................................................
4.2. Распределение напряженности электрического поля в
измерительном преобразователе ......................................
4.3. Электромагнитные низкочастотные каналы
утечки информации ......................................................
4.4. Точность определения параметров побочных электромагнит%
ных излучений ..............................................................
5. Защита информации: Методы и средства ...................................
5.1. Маскирование речевых сигналов акустическими шумами ..
5.2. Маскирование сигналов шумами, коррелированными
с сигналами ..................................................................
5.3. Контроль маскирующих шумов .......................................
6. Контроль каналов утечки информации в реальном масштабе
времени .................................................................................
6.1. Решение задач измерения по заданной выборке .................
6.2. Задачи контроля каналов утечки информации
в реальном масштабе времени .........................................
6.3. Интеллектуальная СИА К6%6 (ТРАП%Н%50) ........................
6.4. Принцип работы СИА К6%6 .............................................
6.5. Алгоритм функционирования СИА К6%6 ...........................
Заключение ...............................................................................
Приложение ..............................................................................
Библиографический список .........................................................
4
5
8
8
15
36
41
44
52
54
54
60
69
69
75
85
89
103
110
110
115
120
136
142
142
149
152
167
167
170
172
173
177
182
183
186
3
СПИСОК АББРЕВИАТУР
АСК – автоматизированная система контроля
АРС – акустический речевой сигнал
АЧХ – амплитудно%частотная характеристика
АЦП – аналого%цифровой преобразователь
ВОЛС – волоконно%оптические линии связи
НМД – нормативно%методическая документация
НЧ
– низкая частота
ВЧ
– высокая частота
КУИ – канал утечки информации
ЗИ
– защита информации
ИС
– информационная система
ИП
– измерительный преобразователь
ОСШ – отношение сигнал/шум
ТТХ – тактико%технические характеристики
ТСП – технические средства перехвата
ТСПИ – технических средств передачи, обработки и хранения
информации
ЧИМ – частотно%импульсная модуляция
ШИМ – широтно%импульсная модуляция
МКФ – микрофон
СНиП – санитарные нормы и правила
СИА – система измерительная автоматизированная
СКО – среднеквадратическое отклонение
РМВ – реальный масштаб времени
УМЗЧ – усилитель мощности звуковой частоты
ЦПОС – цифровая плата обработки сигналов
ЦАП – цифроаналоговый преобразователь
ЭМП – электромагнитное поле
ФНЧ – фильтр нижних частот
4
ПРЕДИСЛОВИЕ
В условиях стремления к достижению научно%технического превос%
ходства одних государств над другими важная роль отводится различным
видам технического мониторинга. Значительное сокращение охвата охра%
няемых территорий, вызванных объективными причинами современной
действительности, дало возможность в значительной степени приблизить
технические средства мониторинга к охраняемым объектам, а наращива%
ние технических возможностей по ведению непрерывного наблюдения со%
здало благоприятные условия для выполнения достоверного извлечения ин%
формации.
Физическая сущность природы технической разведки основывается на
том, что процессы, связанные с обработкой, хранением, передачей все воз%
растающих объемов информации, обусловливают побочные явления: поля
рассеивания различной физической природы, наведение токов и напря%
жений в неинформационных физических цепях. Указанные обстоятель%
ства обусловливают повышение требований к показателям, а также мето%
дам и средствам, обеспечивающим защиту информации. В связи с этим
теоретические и практические вопросы защиты речевой информации от
ее утечки по различным техническим каналам, а также в электрических
цепях в условиях шумов высокого уровня, являются весьма актуальными:
особенно с учетом воздействия в замкнутом пространстве на речевой сиг%
нал реверберационных помех, а также помех, обусловленных резонансны%
ми эффектами.
В настоящее время широко известны следующие критерии защищен%
ности информации:
критерий, устанавливающий численное нормативное значение отно%
шений сигнал/шум в октавных либо третьоктавных полосах частот в диа%
пазоне речевого сигнала;
критерий, учитывающий корреляционные особенности акустических
сигналов.
Второй критерий введен в соответствии с корреляционной теорией раз%
борчивости речи [1], разработанной в развитии теоретических и практи%
ческих исследований, изложенных в [2].
Полученные результаты исследований явились научным фундаментом
для их дальнейшего развития, и послужили методологической основой
разработки методики оценки разборчивости речи и проектирования из%
мерительных автоматизированных систем.
Качество оценки каналов утечки информации во многом обеспечивает%
ся адекватностью представляющих их моделей. На основе проведенного
анализа в целях уменьшения получаемой ошибки предлагается модель,
включающая источник генерации полезного сигнала и паразитного излу%
чения, среду распространения, канал несанкционированного получателя,
в том числе обработку сигнала и алгоритм принятия решения. Кроме того,
предложенная модель позволяет в полном объеме учитывать степень ос%
лабления низкочастотных (НЧ) полей рассеивания, рассчитанных спосо%
бом взаимной компенсации локальных магнитных полей точечных излу%
5
чателей. Особое внимание в работе уделено аналитическим аспектам
представления модели.
Важной особенностью разработанной модели является возможность кон%
троля внесенного рассогласования в среду распространения физических
полей, ослабляющего их уровень в точке приема, а также распределения
напряженности электрического поля, рассчитанного для применяемого
измерительного устройства. Поскольку предложенная мера защиты ин%
формации сложной системы характеризуется совокупностью упорядочен%
ных частных показателей, объединенных обобщенным показателем, то его
аналитический расчет однозначно позволит выбрать наиболее рациональ%
ный вариант защиты информации для рассматриваемых условий.
В пособии впервые в полном объеме предлагается теоретическое обо%
снование требований к частотному распределению спектральной плотнос%
ти маскирующего шума, оптимально маскирующего речевой сигнал. Учи%
тывая, что мерой неопределенности случайного процесса в общем случае
является его энтропия, то качество маскирования речевого сигнала целе%
сообразно определять характеристиками шума, синтезированного по до%
пусковому контролю мгновенного значения его спектральной плотности.
Важнейшая характеристика – качество шума, который синтезирован по
допусковому контролю мгновенного значения спектральной плотности.
Только с учетом всех рассмотренных аспектов возможно построить ав%
томатизированную измерительную систему, способную реализовать:
обработку и представление результатов оценки разборчивости речи в
реальном масштабе времени;
измерение разборчивости речи в акустическом, виброакустическом,
электроакустическом, электромагнитном каналах утечки информации,
радиоканалах (на НЧ%выходе радиоприемника);
чувствительность преобразования физических полей на уровне нуле%
вых уровней сигналов в каналах утечки информации;
высокую точность, достоверность и воспроизводимость результатов
измерения;
тональный метод оценки разборчивости речи;
алгоритм измерения, обработки и представления результатов в соот%
ветствии с требованиями нормативно%методической документации (НМД).
В этом случае автоматизированная измерительная система адаптивна
к изменению помеховой ситуации, реверберационным помехам, резонан%
сам, обусловленным замкнутым пространством.
В последнее время в связи с существенно возросшими объемами ин%
формации, передаваемой по техническим каналам, данное направление
науки получило широкое распространение. Поэтому одной из основных
целей пособия является не столько систематизация существующих зна%
ний, сколько определение дальнейших направлений развития теории за%
щиты информации. Следовательно, предложенные научно%теоретические
изыскания служат платформой для реализации на их основе практичес%
ких алгоритмов.
6
Автор выражает глубокую признательность коллективу кафедры теле%
визионных и электронных систем (заведующий кафедрой, доктор техни%
ческих наук, профессор Петров П. Н.), а также начальнику лаборатории
Харичеву А. В. за оказание существенной помощи по техническому офор%
млению рукописи. Особую благодарность выражаю доктору технических
наук, профессору Тимофееву Б. С. и доктору технических наук, профессо%
ру, заслуженному деятелю науки РФ Комаровичу В. Ф. за высказанные
полезные советы, а также рецензентам: доктору технических наук, про%
фессору Бабкову В. Ю., доктору технических наук, профессору, заслу%
женному деятелю науки РФ Корниенко А. А., доктору технических наук
Тупоте В. И.
7
1. СОВРЕМЕННЫЕ ВОПРОСЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ
1.1 Основные понятия
Научно%технический прогресс базируется на большом объеме ин%
формации, накопленной за предыдущий период и в результате прове%
дения современных исследований и изысканий.
Информация – это совокупность накопленных целостных непро%
тиворечивых данных, содержащих достоверные сведения [3], раскры%
вающие неопределенность. Более высокие ступени развития научно%
технического прогресса немыслимы без больших массивов информа%
ции и без обмена их между заинтересованными потребителями. Спо%
собы передачи информации с высокими требованиями к достовернос%
ти и скорости непрерывно совершенствуются. Обработка и
оперативное (в реальном масштабе времени) представление инфор%
мации в различных областях науки, техники, сфере управления обес%
печивается новейшими методическими приемами. Это выделение наи%
более ценной информации, ее анализ, цифровая обработка современ%
ными микропроцессорными системами и ПЭВМ.
Анализ – метод исследования, состоящий в том, что объект иссле%
дования, рассматриваемый как система, разделяется на составные
элементы для изучения каждого из них в отдельности. Структурный
анализ – анализ структуры систем.
Ценность информации – ее свойство, характеризующее пригод%
ность к практическому использованию в различных областях целе%
направленной деятельности человека [3].
Микропроцессоры с программным обеспечением и ПЭВМ управля%
ют сложными системами связи. На ПЭВМ возлагается управление
первичным преобразованием и обработка сигналов, представление
их в цифровой форме и измерительный контроль качества передачи.
Генерации и излучению передаваемой информации сопутствуют
поля рассеивания различной физической природы и продукты их вза%
имных преобразований. В сложном информационном пространстве
взаимодействуют сигналы и их переносчики, и как следствие излуча%
ются преобразованные (модулированные) колебания.
Технические средства извлечения информации стремятся прибли%
зить к объектам защиты и наращивать их технические возможности
для ведения непрерывного наблюдения, поскольку в этом случае наи%
лучшим образом обеспечивается достоверность извлечения инфор%
мации. В связи с этим анализ путей и средств защиты информации от
утечки по техническим каналам весьма актуален.
Защита информации (ЗИ) – научно обоснованные технические,
аппаратно%программные, программные, криптографические и другие
8
методы и средства, организационные, юридические меры, реализую%
щие защищенность. Защищенность – способность информационной
системы противостоять утечке информации по техническим каналам,
несанкционированному доступу к программам, информации, умыш%
ленному или случайному их искажению или разрушению.
Защита информации от утечки по техническим каналам сформи%
ровалась как составная часть противодействия мониторингу, в боль%
шей степени техническим компонентам. Естественно, что основные
требования к противодействию мониторингу (скрытность, маскиров%
ка, дезинформация, своевременность, непрерывность, правдоподоб%
ность) присущи мероприятиям по защите информации.
Практически все научные исследования и разработки, а также
меры по противодействию мониторингу учитывали вопросы защиты
информации, включали это направление либо как основной элемент,
либо как одно из важных частей исследований и разработок. Есте%
ственно, что научно%технические достижения, полученные в облас%
ти противодействия техническим видам мониторинга, использова%
лись и используются для целей защиты информации.
Защита информации первоначально разрабатывалась в интере%
сах теории и техники связи и во взаимодействии с: теорией радиотех%
нических цепей и сигналов, теорией обнаружения, оценки парамет%
ров сигналов, метрологией, включающей теорию, методы, средства
измерения и способы достижения требуемой точности, акустикой с
ее научными направлениями, изучающими закономерности излуче%
ния, распространения упругих волн в различных средах.
Современные достижения в области защиты информации позво%
ляют отнести ее к научному направлению теории информатики.
Предметом защиты информации являются источники информа%
ционных физических полей рассеивания, процессы излучения этих
полей, их распространения, наводок, локализации, маскирования и
извлечения, модели каналов утечки информации (КУИ), методы,
алгоритмы, средства оценки (измерения) параметров и характерис%
тик каналов утечки информации, меры защиты информации, инфор%
мационные параметры и параметры селекций, а также характерис%
тики маскирующих шумов.
Разрушение канала утечки речевой информации заключается в
снижении ее разборчивости до нормативного значения. Это достига%
ется поддержанием уровня маскирующих шумов. Решение о защите
информации принимается на основании простых гипотез H0 и H1.
Гипотеза H0 принимается при невозможности восстановления рече%
вой информации. Недоступные наблюдению выходные параметры
Yn={y1n, y 2n, …, ymn} для каждого канала утечки информации
9
Y1,Y2,…,Yn принадлежат области гипотезы H0, разделенной от аль%
тернативной области гипотезы H1 границей, установленной порого%
вым значением разборчивости речи. Ее объективность оценивается
при слабых сигналах в шумах высокого уровня оперативным и дос%
товерным контролем с высокой точностью.
Сущность защиты речевой информации заключается в увеличе%
нии в каналах утечки информации маскирующих шумов до уров%
ня пороговой разборчивости речи. При пороговой разборчивости
элементы речевого сигнала становятся логически не связанными.
Маскирование звука – повышение порога слышимости уха для
слабого (маскируемого) звука более сильным (маскирующим) зву%
ком до полного заглушения. В информационной системе требует%
ся измерять параметры и характеристики слабых сигналов в шу%
мах с высокой точностью при большом количестве различных из%
меряемых физических величин. Средства измерений должны удов%
летворять широкому диапазону измерений, повышенной чувстви%
тельности и быстродействию представления полученных
результатов.
Повышение качества исследований основано на средствах измере%
ний, обеспечивающих необходимую точность. Интеграция средств
измерений с элементами вычислительной техники, внедрение их в
измерительный процесс решает задачу повышения точности оценки
контроля параметров в каналах утечки информации и эффективнос%
ти защиты информации.
Эффективность защиты информации – степень соответствия до%
стигнутых результатов рациональных действий поставленной цели
защиты информации. Критерий эффективности – мера успешности,
представляемая вероятностью выполнения заданной задачи [4, 5].
Развитие методов и способов защиты информации и повышение эф%
фективности их применения – актуальная задача, решение которой
в значительной степени зависит от совершенствования существую%
щей и внедрения более надежной обработки сигналов. Таковыми яв%
ляются помехоустойчивые способы обработки наблюдаемых процес%
сов. Качество защиты информации определяется степенью доверия к
результату ее оценки. Доверие характеризует вероятность того, что
определяемые воспроизводимостью измерений параметры и характе%
ристики находятся в пределах, указанных стандартами, требовани%
ями, нормами, чертежами, рекомендациями.
Воспроизводимость измерений – качество измерений, отражаю%
щих близость друг к другу результатов измерений, выполняемых в
различных условиях (в разное время, в различных условиях, раз%
личными методами и средствами).
10
Технология технической защиты информации формирует законо%
мерности, обобщающие требования к: целесообразному воздействию
на информационный объект; информационным системам различно%
го назначения; нормативно%методическим документам; тактико%тех%
ническим характеристикам (ТТХ) и возможностям несанкциониро%
ванных получателей; системности защиты информации.
Технология технической защиты информации включает инфор%
мационную технологию.
Информационная технология – поиск, добывание, сбор, накоп%
ление, хранение, обработка, выделение и представление информа%
ции с полнотой охвата всех информационных процессов с помощью
аппаратных и программных средств [6]. Требования нормативно%ме%
тодических документов научно обоснованы, устанавливают терми%
ны и определения в предметной области, определяют оптимальную и
адаптивную к свойствам сигналов обработку смеси сигнала и шума с
целью получения максимального отношения сигнал/шум, совершен%
ствуют методы защиты информации, инструментально%метрологи%
ческую оценку защищенности и принятых мер защиты информации.
Информационные системы основаны на теории информатики и
определяют требования к носителю информации в виде сигналов (сиг%
налограммы), их структурам, методам преобразования, обработки и
представления. Информационные системы взаимодействуют с пред%
метными, энергетическими системами, а также внешней средой и
учитывают условия эксплуатации на различных информационных
объектах. Информационные объекты включают указанные системы.
Технические возможности несанкционированных получателей
информации определяются условиями наблюдения за объектом за%
щиты информации, возможностью аппаратуры приема и первичной
обработки сигналов в реальном масштабе времени, временем накоп%
ления данных, получаемых в процессе первичной обработки. Несан%
кционированный получатель – противоправный доступ нарушителя
с целью извлечения закрытой информации, программ. Закрытая ин%
формация – представляющая тайну информация, распространение
которой возможно установленным порядком [7].
Системность защиты информации обобщает требования норма%
тивно%методических документов, требования к схемно%конструктив%
ным решениям информационной системы, оценку технических тре%
бований, возможностей и условий наблюдения за информационным
объектом несанкционированным получателем информации, мерами
защиты информации, возможностью контроля каналов утечки ин%
формации в реальном масштабе времени. Цель схемно%конструктив%
ных решений достигается снижением активности информационного
11
излучения, их переносчиков, снижением уровней информационных
полей различной физической природы. С помощью схемно%конструк%
тивных решений локализуются информационные поля, вносятся
неоднородности в среду распространения физических полей, компен%
сируются поля, токи и напряжения в каналах утечки информации.
Меры защиты информации основаны на маскировании сигналов и
их структурном разрушении. Маскирование основано на скрытии от
несанкционированного получателя информации путем увеличения
отношения маскирующий шум/сигнал до уровня, исключающего его
восстановления с указанной достоверностью.
Дезинформация – распространение искаженных или заведомо лож%
ных сведений для введения противника в заблуждение или других
целей [7]. Структурное разрушение сигналов основано на деформа%
ции целостности, формы четко выделяемых структурных элементов,
упорядоченных устойчивых связей между ними и невозможности ус%
тановления тождественности исходному сигналу.
Меру защиты информации определяют параметрами и характери%
стиками, которые измеряют (оценивают) автоматизированным из%
мерительным контролем (например, с помощью системы измеритель%
ной автоматизированной К6%6, измерительными приемниками). В
процессе эксплуатации параметры и характеристики оценивают (из%
меряют) в реальном масштабе времени устройствами встроенного
контроля эффективности защиты информации. Защита информации
в аппаратуре звукоусиления и звуковоспроизведения – актуальна.
Только слаботочные сигналы могут передаваться через волоконно%
оптические линии связи, которые не излучают электромагнитных
полей. Магнитные и электрические поля излучаются сигнальными
линиями, мощными усилителями, акустическими системами и со%
единительными кабелями.
Схемно%конструктивные решения снижают в определенной мере
уровни излучения магнитной и электрической составляющих элект%
ромагнитного поля локализацией полей с помощью электрических и
магнитных экранов. Магнитные экраны в диапазоне частот до 100 кГц
эффективно ослабляют магнитные поля, если они изготовлены из
ферромагнитных материалов. С другой стороны, магнитные экраны
акустических систем влияют на акустические поля, внося большие
искажения. Возникает необходимость разрушения магнитной и элек%
трической составляющих электромагнитного поля активными спо%
собами.
Требования санитарных норм и правил (СНиП) [8] не обеспечива%
ют необходимого затухания элементами конструкций по акустичес%
кому и виброакустическому полям. Маскирующее зашумление рече%
12
вого диапазона частот является необходимым условием защиты речи.
Нормативные методы защиты речевой информации научно обосно%
ваны корреляционной теорией разборчивости речи.
Электрические экраны и элементы строительных конструкций
рассогласовывают параметры источников излучения и среды распро%
странения, внося отражение на границе сред и ослабление физичес%
ких полей. Защита информационных объектов основана на систем%
ном принятии мер, направленных на затруднение извлечения инфор%
мации средствами перехвата в точке приема путем маскирования
информационных полей рассеивания, токов и напряжений в отводя%
щих цепях. Защите информации предшествуют исследования фак%
торов объективного и рационального установления канала утечки
информации. Основным способом исследования канала утечки ин%
формации является моделирование.
Моделирование – общий метод изучения объекта путем исследо%
вания замещающей его модели с переносом получаемой информации
на изучаемый объект [3]. Исследование модели защищаемого объек%
та основано на логико%лингвистической модели объекта защиты ин%
формации и информационной модели канала утечки информации.
Логико%лингвистическая модель объекта защиты информации – мо%
дель знаний, в которой представление знаний об информационном
объекте основано на учете предметной области защиты информации,
отношений между ними и использовании лингвистических средств.
Информационная модель – модель, представляющая совокупность
сведений и сигналов, несущих информацию об объекте, внешней сре%
де и задачах, которые необходимо решать. Информационная модель
канала утечки информации – параметрическое представление про%
цесса циркуляции информации, подлежащей защите от утечки по
техническим каналам, т. е. ее циркуляцию от источника излучения
через среду распространения к средству извлечения информации.
Концептуальная модель – модель, дающая предварительное, при%
ближенное представление об объекте, процессе, явлении.
Имитационная модель – программа или алгоритм, имитирующие
функционирование системы либо генерацию сигнала.
Математическая модель – модель, представляющая систему ма%
тематических соотношений, отражающая важнейшие свойства мо%
делируемого объекта.
Оптимизационная модель – модель, содержащая целевую функ%
цию для выбора наилучшего варианта решения.
Моделирующий алгоритм – алгоритм, описывающий модель по%
ведения системы [3, 9].
13
Система – организованное множество элементов (произвольной
природы), обладающее относительной целостностью и полифункци%
ональностью, иерархической организацией, включая составы и
структуры (логические, пространственно временные, стохастические
и др.), динамикой, охватом функций и развитием, особенностью и
условиями существования других систем. Отношение элементов внут%
ри и окружающей средой формирует структуру системы [9].
Функция – такие действия системы, которые выражаются в изме%
нении ее возможных состояний. Во время функционирования совер%
шается переход одного возможного состояния в другое [9]. Множе%
ство всех возможных элементов определяется числом ее элементов,
их свойствами и разнообразием связей между ними.
В целостностной системе элементы служат общей цели и способ%
ны формировать наилучший (оптимальный) результат в смысле при%
нятия критерия эффективности.
Эмерджентность (появление нового) – обладает такими свойства%
ми, которые не присущи ни одному из элементов системы. Эмерджен%
тность – системные качества [9].
Оптимальной системой среди систем данного класса называют
систему, для которой показатель ее качества имеет экстремальное
значение (минимум или максимум в зависимости от вида показате%
ля). Выбранный показатель качества называется критерием опти%
мальности системы [4].
Критерием оптимальности системы является функция оптималь%
ных параметров. Исследуя функцию, решают задачу на экстремум по
варьируемым параметрам. Подробный анализ функционирования
различных вариантов оптимальных систем представлен в работе [4].
Модель – объект защиты информации, система математических
зависимостей, имитирующих структуру или функционирование ис%
следуемого объекта защиты информации, априорная и апостериор%
ная информация об объекте защиты информации.
Математическое моделирование – метод исследования процес%
сов и явлений на их математических моделях.
Мера – количественная оценка свойства или явления.
Метод – прием или система приемов.
Метод измерений – метод использования принципов и средств
измерений.
Метрология – наука об измерениях, методах и средствах обеспе%
чения их единства, а также о способах достижения требуемой точно%
сти измерения. Законодательная метрология – раздел метрологии,
посвященный законодательным вопросам обеспечения единства из%
14
мерения. Общая метрология – раздел метрологии, включающий ее
основы и методы, применяемые во всех областях измерений.
1.2. Модель информационного объекта
Защищаемый от утечки информации по техническим каналам
информационный объект – сложные взаимодействующие между со%
бой и внешней средой, информационные, предметные и энергетичес%
кие системы. Модель информационного объекта (рис. 1.1) включает
взаимосвязанные информационную, энергетическую и предметную
системы.
Информационная система обменивается с внешней информаци%
онной системой входной и выходной информацией (вход 1.1,
выход 2.1). Информационная система взаимодействует с энергети%
ческой системой и через нее – с внешней средой. Через энергетичес%
кую систему может формироваться канал утечки информации. Энер%
гетическая система объекта, например турбина летательного аппа%
рата, воздействует на внешнюю среду, создавая акустическое демас%
кирующее поле. Энергетическая система также взаимодействует с ма%
териальной системой, в результате чего генерируется вибрационное
(механическое) поле. Вибрационное поле может модулировать сиг%
налы информационной системы. Материальная система (например,
планер, космический аппарат, летательный аппарат, надводный ко%
рабль, подводный корабль и др.) воздействует на окружающую среду
и возбуждает в ней акустическое и вибрационное поля.
Модель информационного объекта защиты формирует типовые
объекты. Типовые объекты защиты (табл. 1.1), взаимодействуя с
1345647
84957
87
323246446647
!"
64466#
123246446647
12124677747
6777#
32124677747
325247647
78778766478
12345647
84957
87
125247647
76#
78778766#8
1262414957
87 6
8676 75
Рис. 1.1. Модель информационного объекта
15
внешней средой (рис. 1.1), создают поля различной природы (тепло%
вые, акустические, электромагнитные, включая поля оптического
диапазона и др.), которые определяют информационное простран%
ство. Информационное взаимодействие объектов обусловливает фор%
мирование информационных полей.
В табл. 1.1 обозначено: 1.1. Поле магнитное НЧ (излучаемое);
1.2. Поле магнитное НЧ (наведенное); 2.1. Поле электрическое (из%
лучаемое); 2.2. Поле электрическое (наведенное); 3. ВЧ%генерация;
4. ВЧ%модуляция; 5. ВЧ%облучение; 6. Акустическое воздействие на
информационные системы; 7. Наводка на цепи питания; 8. Наводка
на цепи земли; 9. Наводка на цепи управления; 10. Реакция источ%
ника питания на изменение нагрузки; 11. Воздействие акустических
полей через элементы конструкции; 12. Воздействие вибрации через
элементы конструкции.
Исследования включают данные о признаковых (информацион%
ных) полях, возмущенных или излучаемых системами, извлекаемы%
ми средствами перехвата и обработки.
Исследование явлений предполагает абстрагирование от многих
свойств реальных носителей информации, несущественных для мо%
делирования информационных процессов. Моделирование информа%
ционных процессов одной природы процессами другой физической
природы, имеющими ту же самую информационную сущность, по%
зволяет представить объект в виде взаимодействия информационных
систем между собой и с окружающей средой (рис. 1.1).
Каждая система имеет свои элементы, свою внутреннюю структу%
ру, связи, число переменных параметров, ограничения, связанные с ее
взаимодействием в системе более высокого уровня через внешние свя%
зи, а также связи через окружающую среду и с окружающей средой.
На рис. 1.2 показана модель информационного объекта защиты.
Функционирование объектов скрывают от наблюдения и дезинфор%
мируют их истинные цели и назначение. Так, материальная и энер%
гетическая системы генерируют и излучают в окружающую среду аку%
стические и вибрационные колебания.
Кроме того, подвижные объекты возмущают окружающую среду
при движении в ней. Возмущенная окружающая среда (твердая, вод%
ная и воздушная) становится источником генерации и распростране%
ния в ней механических (акустических, вибрационных и виброакус%
тических) колебаний. Например надводные и подводные корабли,
взаимодействуют с водной и воздушной средами и создают такие же
колебания. Информационная система генерирует колебания различ%
ной природы (магнитную и электрическую составляющие электро%
16
Таблица 1.1. Возможные каналы утечки информации типовых объек4
тов защиты
№ Объекты
Kосми%
1 ческий
аппарат
1.1 1.2 2.1 2.2
1
0
1
0
3
4
5
6
7 8 9 10
0
1
0
1 1 0 0
1
11
12
...
1
1
–
Летате%
2 льный
аппарат
1 0/1
1 0/1 1
1
0
1 1 0 0
1
1
Надвод%
3 ный
корабль
1
1
1
1
1 1 0 0 0
1
Подвод%
4 ный
корабль
5
6
7
8
9
Назем%
ное
соору%
жение
(стацио%
нарное)
Подвиж%
ные
объек%
ты (на%
земные)
Прави%
тельст%
венные
соору%
жения
Форти%
фикаци%
онные
соору%
жения
Промы%
шлен%
ные
предпри%
ятия
1
1
1
Воз%
дух/
1
Земля
1
–
Под%
вод%
0/1 0/1 0/1 0/1 0/1 0/1 1/1 1/1 0 0 0 1/1 1/1 1/1 ное/
Над%
водное
1
0
1
0
1
1
1
1 1 1 1 1
1
1
–
0
1
0
1
1
1
1
1 0 0 0
1
1
0
–
1
1
1
1
1
1
1
1 1 1 1 1
1
1
–
1
0
1
0
1
1
1
1 1 1 1 1
0
1
–
1
1
1
1
1
1
1
1 1 1 1 1
1
1
–
17
3()57 6736783 6675
123456783 '3673925
552738 6675
683678 3
∑ {∑ j }, j = 1, n
545 3
33563
362
σ = {σi }
5
36
7
23
23
123456783
689
5 54
5527
V = {Vi }
4
V = n ( n − 1)
4
C = {Cс }
S = {∑, V ,σ}
16%235
63 636739
2 6675
4
Cс = 2V = 2n ( n − 1)
152565 6525
73565 259
62%25 239
232%23 32%25
*25 3783585
33275%25 25 989769
232%2
36
723
36
723
36
723
23
36
723
36
7
"6325
75(3829 ##&
3 &"
,33825
SЗИ {∑ ЗИ, VЗИ , σЗИ }
+63 56638
-37825 57
3 8 6238
59 &"
X {X1, X2,... , Xm }
5525 352 5738 655 23322 5738
y {y 1 , y 2 , . . . , y n } 233225 57
k {k1 ( f1 ) ,... , k1 ( f1 )} 57 673238 529
N {N 1 , N 2 ,... , N k } 7567 *38
B ( λ ) = {B ( λ1 ) ,... , B ( λ m )} 57 25323323675
65 63672529
1
5
5
5
5
2525 689
5
89 2 !"
23
##$ 6675 25 342
6247%69 &"
4
Рис. 1.2. Модель информационного объекта защиты
магнитного поля (ЭМП), акустическое поле – механические (вибра%
ционные) колебания).
Система существует во взаимодействии с внешней средой и отли%
чается внутренней структурой, связями и иерархией (см. рис. 1.1).
Система обладает структурой, важнейшими частями которой явля%
ются подсистемы с явно выраженными локальными свойствами, ко%
торые по совокупности образуют систему более высокого уровня.
18
Системе присущи целенаправленность и управляемость, наличие
общей цели и задач. Система высокого уровня имеет возможность
корректирования подсистем, а также, не смотря на большую размер%
ность, быть легко моделируемой (по числу элементов и разнороднос%
ти функций). Каждый элемент системы связан с остальными таким
образом, что изменение параметров этого элемента обусловливает
изменение в остальных элементах и системе в целом. Системе прису%
ща эмерджентность – наличие интегральных свойств, выводимых из
известных свойств элементов системы и способов соединений.
Математическое моделирование позволяет при меньших затратах
ресурсов решить задачу автоматизированного контроля канала утеч%
ки информации. Это, в первую очередь, относится к разработке но%
вых перспективных информационных систем, их лабораторных и
полигонных испытаний. Защита информации обеспечивает макси%
мальную эффективность, если разрабатывается как подсистема оп%
ределенной информационной системы.
Защита информации основана на согласовании информационной
системы и системы защиты информации, на максимальной эффек%
тивности защищенности информационной системы. Защищенность
обеспечивается маскированием сигналов в каналах утечки информа%
ции. Сведения о параметрах селекции, информационных парамет%
рах сигналов, полях рассеивания и их наводках на неинформацион%
ные цепи, получены их оценкой (измерением). Сравнением измерен%
ных параметров с нормированными значениями параметров устанав%
ливают меру защищенности каналов от утечки информации.
Маскирование обеспечивает скрытие факта, места, времени, со%
держания, сведений о сигналах, снижение уровней сигналов и излу%
чения полей рассеивания, исключающих извлечение информации и
ее обработки. Дезинформация имитирует ложное представление об
объекте защиты, информационных сигналах и полях, режимах функ%
ционирования объекта защиты.
Сосредоточенными и распределенными элементами информаци%
онной системы во взаимодействии с окружающей средой образуются
каналы утечки информации, которые исследуются с учетом свойств
и характеристик сообщений, сигналов, системы и окружающей среды.
Сообщение – форма представления информации для ее передачи,
хранения, обработки или непосредственного использования.
Сигнал – изменяющаяся физическая величина, однозначно ото%
бражающая сообщение. В информационной системе сведения, содер%
жащие информацию, составляют сообщение, которое преобразуется
в сигналы.
19
Эффективность любой информационной системы оценивается со%
вокупностью показателей, а если возможно, то обобщенным показа%
телем, определяемым более высокого уровня системой. Одним из важ%
ных показателей является показатель безопасности информации.
Этот показатель может определяться совокупностью частных пока%
зателей, в том числе и показателями защиты информации от утечки
по техническим каналам различной физической природы.
В процессе моделирования каналов утечки информации и их эле%
ментов необходимо ввести частные и обобщенные показатели, ха%
рактеризующие эффективность зашиты информации. При формиро%
вании обобщенного показателя необходимо выбирать существенные
показатели (параметры), которые непротиворечивы и однозначно
оцениваются (измеряются). Обобщенный показатель защиты инфор%
мации должен, как правило, включать вероятностные, информаци%
онные и экономические показатели и определять меру защищеннос%
ти информации при заданных ресурсах.
Целью защиты информации является исключение либо суще%
ственное затруднение получения информации несанкционированным
получателем. Для решения задачи защиты информации необходимо
иметь или получать сведения о параметрах информационных физи%
ческих полей различной природы, о параметрах наведенных сигна%
лов на неинформационные цепи. Обработанные данные используют
для принятия возможных мер защиты от извлечения информации в
различных точках пространства за пределами контролируемой зоны.
Подсистема измерений и контроля обеспечивает оценку парамет%
ров полей и сигналов с достаточной точностью. Методы оценки пара%
метров, определяющих утечку и защиту информации, обеспечивают
повторяемость и воспроизводимость результатов. Принятые меры
защиты информации от утечки по техническим каналам контроли%
руют в процессе эксплуатации информационной системы. Предъяв%
ляемые требования реализуются с учетом влияния различных фак%
торов внешней среды и режимов функционирования информацион%
ной системы. Своевременность, достоверность и действенность (ко%
нечная результативность) контроля за эффективностью принятых
мер защиты информации зависит от методики и средств измерения,
условий измерения, объема (времени) выборки, быстродействия об%
работки, требуемой периодичности измерений, нормативных пара%
метров и др.
Особенно следует обращать внимание на быстродействие измере%
ний и обработки результатов для получения достаточного статисти%
ческого материала за заданное время. Это повышает верность приня%
20
тия решения. Автоматизация всех процессов включает программное
управление измерениями. Это – сбор данных об информационных
полях от первичных преобразователей, обработка смеси сигнала и
помех в темпе их поступления (в реальном масштабе времени). Сла%
бые сигналы выделяют, оценивают параметры сигналов и помех в
каналах утечки информации, обрабатывают необходимую информа%
цию вычислительным процессом. Ее воспроизводят, отображают и
документируют. Эффективность защиты информации контролиру%
ют в условиях сложной помеховой обстановки, так как контролиру%
емые параметры меньше уровня непреднамеренных (фоновых) либо
маскирующих (специально организованных) помех.
Следует подчеркнуть, что реальная оценка эффективности мер за%
щиты информации в каналах утечки информации желательно прово%
дить в реальном масштабе времени на основе автоматизации всех про%
цессов измерений и анализа параметров различных сигналов с требуе%
мой точностью и достоверностью. Точность – степень приближения
значения рассматриваемого процесса, вещества к истинному или но%
минальному значению [10]. Теория и практика защиты информации
развивалась в рамках теории и техники связи для обеспечения безо%
пасности информации в линиях и каналах связи. В дальнейшем она
перенесена и на побочные технические каналы утечки. Задача защиты
информации при низких отношениях сигнал/шум (ОСШ) или сигнал/
помеха решается методами оптимального приема и обработки.
Защита информации от утечки по техническим каналам включает:
исследование паразитной генерации и излучения информацион%
ных полей различной физической природы в процессе взаимодействия
информационной системы и внешней среды;
исследование рассеивания физических полей, их распространение
и взаимное преобразование в различных физических средах;
образование токов и напряжений в результате воздействия полей
на различные информационные и неинформационные цепи, уходя%
щими за пределы ограниченного пространства (в частности, контро%
лируемых зон);
преобразование наведенных токов и напряжений в неинформаци%
онных цепях в информационные поля;
измерения полей, токов и напряжений, несущих признаковую (об
объекте) и семантическую информацию при наличии физической до%
ступности в точке перехвата;
исследование линейных и нелинейных преобразований сигналов
на элементах информационной системы, взаимодействий НЧ%полей
с ВЧ%полями;
21
исследование нормативных параметров, характеристик сигналов
и помех в каналах утечки информации и методов их измерений и ав%
томатизированного контроля;
оценку эффективности защиты информации в каналах утечки
информации;
исследование и разработку алгоритмов измерений, контроля и
управления;
исследование и разработку методов и средств оптимизированного,
автоматического, оперативного, достоверного и действенного конт%
роля мер защиты сигналов и их параметров в каналах утечки инфор%
мации и их параметров;
прогнозирование совершенствования путей защиты информации
в каналах утечки информации различных информационных систем;
анализ информационных процессов в информационных системах,
включая поиск, сбор, накопление, обработку и представление ин%
формации, определение и формирование параметров и характерис%
тик информационного пространства, содержащих сведения и данные
об объекте защиты, анализ и оценку характеристик среды распрост%
ранения различных физических полей, аномальность физические
полей, обусловленных неоднородностями;
анализ и оценку возможности несанкционированного доступа к
информационным системам внутри и вне контролируемой зоны с уче%
том особенностей объекта и характеристик возможных каналов утеч%
ки информации;
установление каналов утечки информации путем получения све%
дений о параметрах информационных сигналов об объекте (призна%
ков) и сигналов, несущих семантическую информацию, посредством
извлечения этих сигналов из информационных полей различной фи%
зической природы;
установление каналов утечки информации, получаемых за счет
наводок сигналов на неинформационные цепи, уходящие за пределы
контролируемого пространства, оценки их параметров и выделение
смысловой информации;
разрушение каналов утечки информации маскированием сигна%
лов и их искажением с целью скрытия факта, места, времени и содер%
жания;
внесение элементов дезинформации и имитации в возможных ка%
налах утечки информации, классификацию и моделирование возмож%
ных систем и средств перехвата сигналов и полей различной физичес%
кой природы, а также способы и средства обработки сигналов в усло%
виях низких отношений сигнал/помеха.
22
Меры по защите информации основываются на:
ослаблении информационных физических полей рассеивания, их
наводок на неинформационные цепи, на источники излучения ВЧ%
колебаний;
предотвращении взаимных преобразований информационных по%
лей и их переизлучений и наводок на неинформационные цепи, срыве
паразитных генераций, переносчиков информации;
предотвращении паразитных модулированных ВЧ%колебаний;
предотвращении параметрической модуляции сигналами внешних
остронаправленных физических полей и их переизлучения;
локализации источников информационных полей рассеивания;
локализации внешних ВЧ%колебаний, распространяющихся в
виде физических полей по неинформационным цепям и наводящих%
ся на информационные цепи;
локализации излучений полей рассеивания сигналов с целью ос%
лабления взаимодействия с системами их обнаружения и перехвата;
разрушении каналов утечки информации с обеспечением скрыт%
ности функционирования информационных систем;
формировании информационных параметров сигналов и маскиру%
емых помех, максимально затрудняющих перехват и обработку ин%
формации;
оценке обстановки и условий использования информационной
системы и оценки ее взаимодействия с другими системами;
оценке ограничивающих факторов и связей между источником
информации и средством обнаружения и перехвата;
оценке и контроле параметров, определяющих степень защиты
информации (аппаратурными, программными методами);
автоматизированном контроле защищаемых параметров.
Учитывая специфику распространения акустических колебаний,
канал утечки речевой информации может быть:
воздушный, обусловленный распространением речевого сигнала в
воздушной среде;
виброакустический, обусловленный преобразованием речевого
сигнала воздушной среды в колебания твердой среды и обратным пре%
образованием;
микросейсмический, обусловленный преобразованием акустичес%
ких речевых сигналов воздушной среды в микроколебания земной
поверхности;
электроакустический, обусловленный преобразованием акустичес%
ких речевых колебаний воздушной среды в электрические сигналы
(микрофонный эффект) и обратным преобразованием.
23
Каждой из систем присущи технические каналы утечки информа%
ции. Любая система обладает конечным множеством элементов с ус%
тановленными связями между ними и их свойствами, процессами,
преобразующими вещество, энергию, информацию. Связи классифи%
цируют как функционально рациональные, дополнительные (не яв%
ляющиеся функционально необходимыми) и противоречивыми (из%
лишними). Элементы и связи определяют состояние системы, ее функ%
циональное назначение.
Защита информации заключается во введении не нарушающих
достижения общей цели ограничения на поведение системы. Форми%
рование ограничений предусматривает анализ внутреннего устрой%
ства системы (морфологическое описание), взаимоотношения между
элементами системы, внешней средой и системой (функциональное
описание), степени неоднородности состояния (информационное опи%
сание).
Ограничения должны быть согласованы с требованиями надсис%
темы и информационного объекта защиты, на котором устанавлива%
ются системы. Согласование требований информационной системы
более высокого уровня и защиты информации приведены на рис. 1.3.
На любую систему накладываются ограничения по ресурсам: по%
требляемой мощности, весу, габаритным характеристикам, времени
приведения в состояние готовности. Дополнительные ограничения
накладываются системой более высокого уровня S по совместимости
их характеристик. К таковым относятся ограничения окружающей
среды. Например, неоптимальность формы системы обусловливает
повышенные вибрацию и акустические шумы при взаимодействии с
водной либо воздушной средами. Воздействие внешних акустичес%
ких, вибрационных и электромагнитных помех, а также другие не%
контролируемые возмущения вносят ограничения на основные ТТХ
системы.
С другой стороны, система не должна воздействовать на окружаю%
щую среду в виде акустических, электромагнитных шумов и других
полей. Такие воздействия ограничиваются нормативными требова%
ниями воздействия как на окружающую среду, так и окружающей
среды на систему. Кроме того, маскирующие шумы должны исклю%
чить взаимодействие с техническими информационными объектами
защиты в соответствии с исходными требованиями по защите ин%
формации. Защита информации характеризуется наилучшим преоб%
разованием и минимальным расходом ресурсов в выходные эффекты,
определяющие ее защищенность. В ресурсы включаются как затра%
ченное время для достижения цели, так и средства защиты информа%
ции.
24
25
279 51
4729 1
16529
)5457
94 4
7
7 9
9234567899
829729
77 7 9
9234567899
$7%79
49697899
" 7 91
5959 77
7 9 9234567899
5471
29
1
$7%77 496971
89923429
692967#2! 41
572929 59
24254956!
46 29
!
5789
927
55
4967#24 96
7 9 92345671
899 9 624
474729
54729 1
'542# %49(1
29
89 7 9
9234567899
79&96 45746
54574729
57!4%7 554 !4%2 33
5
728
295472
57291
47
29
279 4572929
5
5959 31
39249
21
Рис. 1.3. Согласование требований информационной системы более высокого уровня и защиты информации
5959 339249
477 457899 7 9
92345678995
12345671
894227
967 4
444 542
1
572929
554 45
64 64 24923723
77592! !757599235629
Качество преобразования ресурсов определяется установленным
критерием эффективности. На основании заданного критерия эффек%
тивности формулируют исходные предпосылки по оптимизации (ра%
ционализации) системы защиты информации и ее элементов, анали%
зируют ограничения, накладываемые на систему и исходные требо%
вания защиты информации.
Проблема защиты информации, включая снижения информатив%
ности демаскирующих признаков, извлечения информации, оценка
защищенности, информативности демаскирующих признаков, дос%
тижение необходимой помехоустойчивости, точности, надежности,
необходимого быстродействия, оперативности и автоматизации в
условиях изменения разведывательной обстановки весьма актуальна.
Актуальность обусловлена необходимостью повысить эффектив%
ность защиты информации, так как вероятность реализации пере%
хвата информации резко возросла из%за изменения начальных усло%
вий, связанных с уменьшением расстояния от источника излучения
до точки перехвата информации.
Формирование требований и классификация мер защиты инфор%
мации приведены на рис. 1.4–1.11.
Меры защиты информации формируются в зависимости от усло%
вий применения системы. Формирование требований защиты инфор%
мации вне зависимости от источников излучения, среды распростра%
нения, средств извлечения информации, места и времени эксплуата%
ции снижает рациональность мер защиты информации. Дифферен%
цированные требования защиты информации повышают ее эффек%
тивность, так как защита информации обеспечивается по каналам
утечки информации, доступным для извлечения информации и эко%
номией ресурсов. Меры защиты информации формируют на этапе
концептуального проектирования с уточнением их для этапов разра%
ботки, изготовления, исследований и эксплуатации. Цели и задачи
мер защиты информации для указанных этапов отличаются из%за
различия целей и задач каждого этапа. С другой стороны, согласова%
ние целей, задач, критериев, показателей, моделей информационной
системы со схемой информационного обеспечения системы защиты
информации формирует рациональные параметры и, тем самым, оп%
ределяет характеристики системы, защищенной от утечки информа%
ции. Многоплановость защиты информации обусловливает необхо%
димость формирования рационального варианта проектных решений
информационных систем и системы защиты информации, ограниче%
ний на параметры и характеристики системы защиты информации с
учетом прогнозирования условий ее применения. Конкурирующие
26
1234536786 9
486298 2 2826
574678 8 66944
4
6786 47439 61
8 87488 2 56261
6786 2728 71
8789478 8741
877 2826
6697 73
46294 428 6!
4
"73 26678 4 8
669 87488
#42894786 874877 4469
28!7439 428 88 648234281
437 47 8 6694 8 545
87488
$438
48 97678
%&136
$438
48 8
3678 874877 36
422689478 8 8 749 74 76871
48776 82788 8
3678
8 '3686286 68
#42894786 669
28!7439 4823
6389477
2 28!743
1234536786 9
487 654
9478 871
4877 36 8 8 668
3678 8 7491
74 768748776 68
6697 73
46294
(9 44
87 !6764823234536786
389477 %&1365478
"73 26678
4 8 669
87488
Рис. 1.4. Меры защиты информации
действия объектов взаимодействия усложняют алгоритм функцио%
нирования информационной системы и, соответственно, системы за%
щиты информации. Учет их жизненного цикла, ресурса, скоротечно%
сти, разнородности действий обусловливает разноплановость натур%
ных испытаний, моделирующие условия, наиболее приближенные к
реальным.
Цель защиты информации реализуется системными исследовани%
ями информационного объекта защиты, разработкой методов,
средств, правил (алгоритмов), программ защиты информации и уп%
равления автоматизированным контролем защиты информации в
квазиреальном масштабе времени. Задача защиты информации –
обоснование рационального выбора информативных параметров,
методов накопления, помехоустойчивой обработки, получение чис%
ленных решений в количественной форме наиболее достоверных па%
раметров (структурные, идентифицирующие, информативные), по%
лучение информации об объекте защиты:
на основании измеренных характеристик по сформированным пра%
вилам решения задачи;
27
123453267859 6 7655425 2 528526
5
9851239 373237898512396
5
69985 5823475512497126394985
757 58234755 2
8978528532678822
27
123453267859 87 79 2897822
3295326785 2898594 726
37
3725125
22698512578512
7755
27267859 9912
7712359359612
27
799124299 282 594 34
5 594 75 58234755
752878 673578 3298! 39"985 5 396 75 58234755
Рис. 1.5. Требования защиты информации
1223456789
5
!12 "
# $ %&'
1 3 7
4' (
)
4*653*6+
4%
,-.-8
6*97-889
5
/ 3 4
(4
0 *
4'
1
9 #"'2
!
!
3'
12
" )6
4#
Рис. 1.6. Эффективность защиты информации
28
/ 4
"
&
/%
12
" 21$ %
)%
1234 1 56748492
27969
6 53523
4535322
2 4794
653962 27947849349
669
27969 849 69 534
66
65322
2 696 62794
25222 76936
8696
22
75
49464
623#429376936
&42#69
'4439932
!693796376892"6
6274
$63%36429369#2293
76936
*4+94 69 2" 479636
!693794
5322%9269
92"6
669
(2%69653669
!6
296 56
2
66" 7)
12345356 78269
34
796
7
,22 656
92
"
849349 4 3483469793
6622938696
22
769379" 2%296
Рис. 1.7. Мера – показатель эффективности
обоснование требований к новым средствам измерения для класса
систем, для которых решается задача;
оптимизация процедур контроля, выбор тестовых сигналов;
разработка принципов композиции систем контроля защиты ап%
паратуры, приборов для автоматизированного контроля;
программа обеспечения на базе достижений электроники, вычис%
лительной техники, комплексной миниатюризации разработки ап%
паратурно%методического комплекса, включающего технические
средства измерений и обработки информации, а также необходимое
методическое, информационное, программное и нормативное обеспе%
чение, новые методики, методы и алгоритмы измерений, математи%
ческое и программное обеспечение исследований, комплексные ис%
следования объектов и районов их размещения.
29
123456 78 9
856
9
9
889 9
92
46 8
6
889 6 696 2
2864
82663
996 58
83
2864
8268
7
962 1
4682 3 7
31
3 3 6 891
82 9 461
76
6
82 4
2897
8423
9883 2 8
889 9
92
46 8
6
889 6
58895
!6
6 2
23
6236
6
9
92 6 64
685
4"882
Рис. 1.8. Увязка по срокам, ресурсы
Низкая информационная производительность контроля каналов
утечки информации и демаскирующих признаков несовместима с не%
обходимостью переработки большого объема информации в услови%
ях быстропротекающих процессов и получения результатов. Интен%
сификация процессов, повышение точности, совершенствование кон%
троля, стремление ведения процессов с минимальными потерями обус%
12345676 589
6255 585 85
378
4 558 226
5 2288 8285
8 226
5888 53
8
2 8
5
5
4 28
4
12
12
3
12
!
4
8
4 4
5
56
45
45"82
2288 32
589
625
88
"
42842
5 "285525 74
5
6725 45
4
5
%
45
6 82 56
8
85
45"82 76 ≤
6
7
&8"5 45"822
5658
589
6255
#832 2$
5
45 5 5
628
$4
45 8
45 8
45
3
12
#832 3242 762 28
6 6242$ 685
#832 226
43
55 589
625
88 22
6
Рис. 1.9. Максимум для принятия решений
30
3
12
3
12
3
12345236 7885943
43
4543595 335 9234523
493
35 43 9234523 3
4
544
3 5 294523439
23
4 253
4 535 31 !6 445
"#535 255
3
$34!2445 39#53
%53565 39#53 3
5
5232&35 53
'2393 543 343
1354
55
2#535 9234523
39454
4345 533
(294523439 2#53
1354
55
2#535 9234523
39454
)5244
2
3
2#53 11
154
1354
55
2#535 9234523
39454
4345 533
Рис. 1.10. Критерий эффективности
ловливает тенденцию совершенствования и развития автоматизиро%
ванного контроля и вычислительного процесса. В связи с усложне%
нием условий эксплуатации современных мощных и быстроходных
машин и механизмов возникает необходимость создания современ%
ной аппаратуры для измерения, автоматической записи амплитуд
вибрации как отдельных узлов, так и агрегатов в целом. Целесооб%
разно измерение проводить одновременно в ряде точек. Сравнитель%
ный анализ диаграмм и виброграмм позволяет выяснить причины
возникновения вибрации и таким образом исключить либо снизить
31
32
Рис. 1.11. Оптимальность защиты информации
74562123597256231857 72345977
359722 74
3737 2745627 5 2674
#583!$7
5562
556785 7234597224
767 23
2 2585661354
!7 72345977
2 25 7 723454
5 7 36! 43! "561
222 67 3
972 3292
297 56357
29!562 3273257
%223737565
27478597
5 3$7 274562 7 2
7456 2 324
224! 78 53543261
6
2432474 2 4 5354354
7 122357261
22!276 265 3227
2 22324! 2224!
356 45$5 3473
273732524! 313737
#583525 454572 4267
&2625 !5 ! 53543261236
7 '(
7478597
535432
12345678597
7 7 297 735
&2625 5623745 67
7 297 ! 523261
722 235977 )(
23473! 7 77 3257
857 72345977 7
26272 97 3583527 25 7 74 5 556 "55
7822 9765 7 236
7 )( 5 26! 7 "55
74565
++ 37
*3272372 2377 7 3577
522 655 5 574
2"374563138!652 76257
6!$5
2 3524!
+24742 535432 5857
++6126
4 !97 7 +)(
3737
,7397565
625678597
7234597222 32355
12347325761277612357612326 227
367 242 '(
2326372261232782742 78437
#583525 2377 7 3577 297 23457 2585661
236
7 52 )(
&3797 26!7
535732522 38!655 57!$7 !627
52 4573! 2 $!45
-5627
5 !5267 256122522 5 ! 3784
55 7 2 284227615 26$24 76 27 2 3574
54 22
2
5
78
6
#59
7
7
+
5
78
!
2
33
.54
323456
344
542 2335
3
548716
Рис. 1.11. Окончание
-5448 2655729 $4 729 27642734$ 2 .1/9
#34757 5 312
5&73431 65451
55$%2 )'5153
52543 3
22
**+ 779
3
7342
654
2785 35572 )'
6548 77572 11
"8
75685 722
272
59342
144
1934 !3
422122
7 75&72
5934$%2 43
1934 !3
422121516332478551
!7554253253
6548 2652457 74
*734
,85 7572 654
"56577 5( 534572 544 572 65451
55$%2 )'81542 5364254
'5789 5412
7
772351547 4
6452789 565451
7 257 54
517
26551645642
2342
425234 45542
2!3
52657478315
7657855167
672452
-7734 !5
7475 265
1(7345175342773
25156577 5( 5
"83 345
57 75
5
78 *73412734427
2457251!
"83 53634
65349234 57
2 65
024529 572 )' 2
4
56 2742 5&572
32 & 2534
27622 279 28
15347 577 3
734 645278 778
!56574515275778 65725326251!755425326251
276277862 36251
5775778 342(572
555779 52 2 342$%59 52 72&2 565748122 23
144 4 32 4 722
'52
7726
2277 353457785
26
223
7785513%534576 77 5576
577
12
56
785 2478551746
57725 2 75&725123 6 554 3
3 26
6323
($%59 359
123456789 12723
8&5725 345
572 3777342
2748 5&5729
4527
#248$%29 262326342 2 2636
577342 6
53 4 2 8 26
77 274
демаскирующие признаки. Характерной особенностью системного ис%
следования защиты информации от ее утечки объектов защиты ве%
щественного, энергетического, информационного взаимодействия
является необходимость ее обеспечения в условиях быстро меняю%
щейся обстановки в регионах, ранее не доступных для извлечения
информации, бурного роста технических и организационных возмож%
ностей ее перехвата. Это обусловило необходимость повышения тре%
бований к показателям качества, определяющих утечку информа%
ции, а также к качеству защиты и к оценке возможностей их реали%
зации. Реализация мер повышения достоверности защиты и контро%
ля защищенности информации от утечки по различным физическим
каналам в квазиреальном масштабе времени приведена на рис. 1.4–1.11.
Исходными при решении защиты информации являются:
повышение информационной производительности контроля ка%
налов утечки информации и демаскирующих признаков;
обработка большого объема перерабатываемой информации в ус%
ловиях быстро протекающих процессов при их интенсификации,
повышении точности, системное решение взаимосвязанных задач,
включающих выделение слабых сигналов в шумах высокого уровня
(для речевого сигнала разработана корреляционная теория разбор%
чивости речи при слабых сигналах в шумах высокого уровня);
создание автоматизированной системы контроля и системы изме%
рительной автоматизированной защиты информации, алгоритмов
измерений, обладающих высокой производительностью, формиро%
вание маскирующих шумов с учетом характеристик и параметров мас%
кируемых сигналов и, наконец, разработка способов и средств защи%
ты информации.
Интеграция средств измерений с элементами вычислительной тех%
ники и внедрение их в вычислительный процесс, совершенствование
и создание математических методов обработки информации, а также
рациональный выбор достоверных информационных параметров
сигналов, их измерение и помехоустойчивая обработка, получение
численных решений по оценке параметров и получение сведений об
объекте защиты повышает информативность результатов измерения,
оценку качества маскирующего и фонового шумов, достоверность кон%
троля пороговых параметров, повторяемость и воспроизводимость
измерений.
Характеристики и параметры сигналов, защищенных от утечки
информации в каналах утечки информации вещественных, энерге%
тических, информационных систем объектов защиты, обеспечивают:
передачу информации от отправителя к получателю (радиосвязь,
телевидение, проводная связь);
34
обнаружение, сопровождение, измерение координат движущихся
целей (в части передачи данных);
управление на расстоянии;
извлечение информации (радиолокация, радионавигация);
разведку%обнаружение, измерение параметров, анализ генерируе%
мых объектами физических полей, представление информации;
противодействие – разрушение информации с целью нарушения
или затруднения нормального извлечения информации из физичес%
ких полей, излучаемых информационными объектами.
Защита информации формируется в условиях усложнения целе%
вых задач по повышению требований к показателям качества функ%
ционирования информационных систем и объектов при постоянном
росте числа объектов вещественного, энергетического и информаци%
онного взаимодействия, необходимости адаптации к быстро меняю%
щейся помеховой обстановке для сохранения заданных показателей
функционирования. Это выдвигает задачи:
повышения точности средств измерения параметров, определяю%
щих защищенность каналов утечки информации;
интеграции с элементами вычислительной техники;
диагностирования каналов утечки информации в реальном масш%
табе времени для информационных систем;
достоверной оценки наличия (отсутствия) каналов утечки инфор%
мации на основании обнаружения, обработки, сбора, хранения и ото%
бражения информации о состоянии каналов утечки информации;
формирования маскирующих помех и оценки их параметров в ре%
альном масштабе времени;
«отсеивания» помех, выделения сигналов и определения их пара%
метров;
селекции сигналов по признаку их приоритетности.
Информационные объекты исследования относятся к сложным,
так как являются многомерными, с большим числом элементов, функ%
циональных связей, со статическим характером их возникновения,
определяются значительным числом показателей качества, важней%
шим из которых является разрешающая способность, точность, дос%
товерность, помехоустойчивость, живучесть, надежность извлечения
информации в условиях воздействия помех.
Системы защиты информации должны быть помехозащищенны%
ми и помехоустойчивыми и соответствовать энергетической, струк%
турной и семантической скрытности. Защита информации предус%
матривает установление наличия каналов утечки информации и оп%
ределение для каждого канала параметров, необходимых для опти%
мального противодействия мероприятиям по извлечению информа%
35
ции, создание условий, затрудняющих перехват информации или
приводящих к срыву выполнения задачи перехвата информации.
Основной принцип противодействия – уменьшение информативнос%
ти сигналов в каналах утечки информации и постановка помех, ко%
торые тем эффективнее, чем больше априорной информации о канале
утечки информации и параметрах сигналов выявлено на этапе иссле%
дования информационного объекта. Защита информации предпола%
гает скрытие факта излучения сигнала, его структуры, содержания
передаваемой в сигнале информации. В этой связи рассматривают
скрытие энергетическое, структурное, семантическое.
Представление сложного информационного объекта во взаимосвя%
зи информационных предметных, энергетических систем позволяет
произвести системный анализ утечки семантической информации,
функционирующей на объекте в информационной системе и во взаи%
мосвязи с информацией, необходимой для функционирования и кон%
троля энергетической и предметной систем, в виде телеметрической и
управляющей информации, обеспечивающей функционирование
объекта. Извлечение информации из физических полей, излучаемых
устройствами телеметрии и управления, может раскрыть состояние
и цели функционирования объекта. Информацию об объекте, пред%
метной и энергетической системах, возможно извлечь из излучаемых
и распространяемых физических полей, параметры которых отобра%
жают эту информацию. Излучение и распространение физических
полей сопряжено с их ослаблением по мере удаления от точки излу%
чения. Кроме того, физические поля могут ослабляться экранами,
элементами объектов. Так физические поля информационной, энер%
гетической систем ослабляются предметной системой (экранирова%
ние электрических, магнитных, акустических, вибрационных (ме%
ханических) полей). Извлечение информации из излучаемых физи%
ческих полей, отображающих информацию об объекте, зависит от
их природы, уровня фоновых помех различного происхождения в
точке приема, дальности приема. Важным фактором извлечения ин%
формации из информационных систем является возможность опре%
деления параметров сигнала.
1.3. Источники утечки информации
Распространение физических полей сопряжено с их ослаблением
по мере удаления от точки излучения. Кроме того, физические поля
могут ослабляться экранами, элементами объектов защиты. Так,
физические поля систем ослабляются предметной системой (экрани%
рование электрических, магнитных, акустических, вибрационных
(механических) полей). Извлечение информации из излучаемых
36
физических полей, отображающих информацию об объекте защиты,
зависит от природы, уровня фоновых помех различного происхожде%
ния в точке приема, возможностью аппаратуры перехвата. При из%
влечении информации из информационных систем необходимым яв%
ляется определение параметров сигнала.
Источниками утечки информации являются сигнальные НЧ%
поля, ВЧ%поля, токи и напряжения.
Информационные физические НЧ%поля обусловлены побочными
излучениями сигналов информационных систем, вибрационной, виб%
роакустической, газо% и аэродинамической генерацией, взаимным
преобразованием информационных НЧ%полей.
Информационные физические ВЧ%поля образуются излучением
колебаний паразитной ВЧ%генерации, вспомогательных ВЧ%генера%
торов, паразитно%модулированные НЧ%сигналами. К тем же полям
относятся их гармоники и комбинационные составляющие, гармо%
ники тактовой частоты цифро%аналоговых преобразователей, моду%
лированные НЧ%сигналами.
Токи и напряжения НЧ%сигналов в неинформационных физичес%
ких цепях обусловлены их связью с информационными каналами.
Для исследования каналов утечки информации на объекте необ%
ходимо проанализировать:
априорную информации об объекте защиты;
ограничения, накладываемые на системы перехвата.
Априорную информацию об утечке информации объекта целесо%
образно получить на основании моделирования однотипного гипоте%
тического объекта защиты. Значение априорной, информации воз%
растает в условиях усложнения целевых задач объекта защиты и вза%
имодействующих его систем.
Источники утечки информации образуются (рис 1.12):
а) токами (напряжениями) информационных электрических
цепей;
б) генерацией (начальным возмущением) первичных и вторичных
акустических речевых полей и виброакустических речевых полей и
акустических полей.
Токи и напряжения информационных электрических цепей явля%
ются источниками магнитных и электрических полей, ослаблены,
как правило, неоднородной средой распространения (в том числе,
неоднородными экранами).
Магнитные и электрические поля наводят токи (напряжения) на
неинформационные электрические цепи. Наведенные токи и напря%
жения распространяются в неинформационных электрических це%
37
38
Рис. 1.12. Источники утечки информации
487 7 6
67
$ 736
%43487
7647466 8375
287
!6736
7
8375
287
4
$
3
764
6
764
"
7647466
8375
287
7
123456787
892375
2844 7 7746644 4
'4(7
8463479
4 46
"%44
"#&
53
!497
4 237
892375
284423
774664423673644
4
7 8375
2844
1234567891
6
4
4
1
2
67
2
1647466
123456787 8375
287
6736 7 8375
287 4
#
6375
28
7647 67364 7
494467844 37
487
16
67
123456787 93
587 76477
пях и создают вторичные магнитные и электрические поля, которые
могут распространяться за пределы контролируемой зоны. Магнит%
ные и электрические НЧ%поля наводятся на активные нелинейные
цепи (модуляторы), на которые могут наводиться паразитные ВЧ%токи
(напряжения), являющиеся после их модуляции переносчиками ин%
формационных НЧ%токов (напряжений).
Запись токов (напряжений) на магнитную или полупроводнико%
вую память формирует предпосылки несанкционированного доступа
к записанной информации. На рис. 1.13 приведены источники утеч%
ки информации: 1– источник утечки информации; 2– несанкциони%
рованный доступ; 3– магнитная электрическая составляющая; 4–
уходящие за пределы контролируемой зоны НЧ%сигналы (токи, на%
пряжения); 5– магнитная электрическая составляющая электромаг%
нитного поля; 6– акустические вибрационные поля; 7– уходящие за
пределы контролируемой зоны информационные НЧ%поля; 8– акус%
тическое, механическое (вибрационное) поле; 9– уходящие за преде%
лы контролируемой зоны ВЧ%поля; 10– семантическая информация
магнитной, полупроводниковой памяти; 11– влияющая цепь (ин%
формационные электрические цепи); 12– цепь, подверженная влия%
нию (неинформационная электрическая цепь); 13– информационные
физические НЧ%поля; 14– информационные физические ВЧ%поля;
15– излучатель; 16– излучатель; 17– модулятор; 18– АЦП; 19–
НЧ%сигнал (токи, напряжения); 20– сообщения; 21– сведения; 22–
ЧИМ (ШИМ) генератора; 23– генератор f тактовый; 24– генератор
вспомогательный; 25– генератор f; 26– генератор подмагничивания;
27– синтезатор; 28– задающий генератор; 29– модулятор; 30–
ВЧ%генерация; 31– преобразование бестрансформаторных источни%
ков питания; 32– ЧИМ (ШИМ) преобразователи источников пита%
ния.
Семантическая информация магнитной и полупроводниковой па%
мяти является основным источником канала утечки информации,
так как память накапливает значительные объемы информации,
которые могут изыматься, искажаться, уничтожаться.
Сведения, преобразованные в сообщения и далее в НЧ%сигнал в
виде НЧ%токов и напряжений и через информационные электричес%
кие цепи, формируется в удобную для записи форму либо в форме
прямой записи, либо преобразуется в модуляторе 18 в сигнал частот%
но%импульсной модуляции (ЧИМ) широтно%импульсно модулирован%
ный (ШИМ) сигнал, либо в аналого%цифровом преобразователе (АЦП)
19 в цифровую форму. Сигнал, проходящий через модулятор 18, АЦП
19, влияющую цепь 11, попадающий на излучатель 16, а далее в
39
1
2
3
1
11
15
4
1232456752
89
4972
5
6
12
16
7
13
14
24
19
2
17
22
18
23
21
3
25
26
27
28
9
8
29
31
32
Рис. 1.13. Источники утечки информации
виде магнитной и электрической составляющих 3 наводится на цепи,
подверженные влиянию 12 и одновременно в виде информационных
физических НЧ%полей уходит за пределы контролируемой зоны 7.
Цепь, подверженная влиянию (неинформационная электрическая
цепь), может содержать наряду с пассивными элементами активные
элементы (25–32). Электрическое, магнитное, НЧ%поля и акустичес%
кое поле, воздействуя на генераторы различного назначения, моду%
лируют их, которые в свою очередь получают модулированное
ВЧ%колебание. Энергия излучения может быть значительная и даль%
ность распространения превышать расстояние одного и более кило%
метров. ВЧ%генерации подвержены ВЧ%генераторы на случайной час%
тоте, усилители сигналов, стабилизаторы тока (напряжения).
В аппаратуре видеозаписи речевой и видеосигналы предваритель%
но модулируют по частоте вспомогательные ЧИМ (ЧМ)%генераторы,
которые излучают ЧМ (ЧИМ)%сигналы основной частоты и их гармо%
ники. Уровень излучения высших гармоник иногда превосходит уро%
вень основной частоты из%за паразитных резонансов.
Довольно значительный уровень модулированного по ширине
импульса излучают преобразователи напряжения, причем энергия
распространяется как по цепям питания и управления, так и излуча%
ется за пределы контролируемой зоны. Бестрансформаторные преоб%
разователи напряжения излучают ВЧ%импульсные сигналы, кото%
рые модулируются НЧ%информационными сигналами.
40
1.4. Защита информации от утечки по техническим каналам
В работах [11, 12, 13] изложены научно%практические основы за%
щиты информации в информационных системах. Дан анализ норма%
тивных документов по защите информации и рассмотрены пути со%
вершенствования государственной системы защиты информации РФ.
Основные показатели оценки информационной безопасности, раз%
витие методов защиты информации представлены в информацион%
ной, экономической и кредитно%финансовой сферах.
В процессе функционирования информационной системы возни%
кают поля различной физической природы, токи и напряжения в це%
пях.
123456 789
6
6
5 74
8
48 81
684
4
41
5
4 461
8 4481
68234
44
5
$%8
4 $
7
1
45
4 52
8 4
&'1528444
65
528(4
4851
1
8
81
64
468 2 !
9
123456 789
6
6
5 448
6 74
37%94
44
6
468"
"2"56"#$$456
6
"%4"
!
8
)84
48 8684
%%
41
%
824
%
7
4
8 $%8
4%85
*9
785823)4
441
$1
%8
68 $%8
2 231
4564 789
65248781
48 642
64 1
8645248 47 1
6864 62852684
52
45 75
221
94
8 44
%8 $%8
2 64 68524 47 6864 281
265
2294
4 8
Рис. 1.14. Структурная модель канала утечки информации
41
Сосредоточенные и распределенные элементы информационной
системы во взаимодействии с окружающей средой образуют каналы
утечки информации. В каналах утечки информации (рис.1.14) ис%
следуют параметры и характеристики сигналов системы.
В информационной системе сведения, содержащие информацию,
составляют сообщение, которое преобразуется в сигналы.
Показатель защищенности информации – обобщенная положи%
тельная характеристика, отвечающая требованиям надсистемы и
определяемая совокупностью основных положительных (с позиции
надсистемы) свойств системы защиты информации.
Алгоритм защиты информации приведен на рис.1.15. Контроль
принимаемых мер защиты информации от утечки по техническим
каналам в процессе эксплуатации информационной системы с целью
обеспечения предъявляемых требований осуществляется с учетом
влияния различных факторов внешней среды и режимов функцио%
нирования информационной системы (рис. 1.16).
К примеру, акустический речевой сигнал генерируется органами
человека, воспринимается органами слуха, а также воспроизводя%
щей и регистрирующей технической системой. Акустический сигнал
12345673289
7 72
9
3289
7 2 97 9721
77
939377 7 2679 7
234972
74 7 74 97 7
234977
7 9
967 56287238 223 5
72
735 7
234972
9 749
967 3553 7
234972
2 74238235
77 7 64
28 6
236
7 8242
9
9628 57 7
234977
123473289
7 3553238235
7 7
234972
2 74 7 64
28
93929 42282338 2
7 939432823236 7 9
96 57
7
234977
!3929 3289
7 2
28
4 93937794 74 97 7
234977
123473289
7 27496"
2 6296"
2 74376"
2 4 2
7 9394328
74376"
2 7
234977 7 677
#2
3797 7 23473289
7 6723992379232$49 74 97
7
234977232
28
939377
Рис. 1.15. Алгоритм защиты информации
42
-.'-%/0!10
12345678 9
6
7712
72345678 75
67
37 74
2377
2 6
6
2
44
8323
67
124
224
67
796
12345678
9
6
77
12345678
12345678
75
67
*%1
4
2
5
67
28364237
)687467467 4
83
24236
67
775
287
4235
7
2 223467
4
7
!
2687467466
43
73
"23
#34
$2875 %
75
573"
3775 45
67&
67
128573"
7 67
3#67
4494494 74
5
494
5
2423
4
# 237
2 2725
6712435 46
7
75
2
"
45 3
7 45
&
67 6&
67
3
"6494
6&
67 7
2
2796
#3
27964
6773"
4
6"12
4875
43"
(861284
62712 *4634"
)7467
1285 34
27964 Ωi ,
7467
2877#
682384634"42
4
#
46 75
6712
48777
'3673"
247
#3
412684
67
12
34377466
443812
23
5
67
"334
+57275
3
"6
5
*73
7
682384634"425
3412)477#
873
7 '1
,
!
3
Рис. 1.16. Модель защиты информации
относится к биологическим и является первичным. В речевых сигна%
лах заключена содержательная и структурная информация (лингви%
стическая или синтаксическая). Согласно первому подходу, произ%
водятся измерения характеристик, существенных свойств (призна%
ков), формируемых в вектор признаков.
Учитывая специфику распространения акустических колебаний,
канал утечки речевой информации может быть:
воздушным, обусловленным распространением речевого сигнала
в воздушной среде;
виброакустическим, обусловленным преобразованием речевого
сигнала воздушной среды в колебания твердой среды и обратным пре%
образованием;
43
микросейсмическим, обусловленным преобразованием акустичес%
ких речевых сигналов воздушной среды в микроколебания земной
поверхности;
электроакустическим, обусловленным преобразованием акусти%
ческих речевых колебаний воздушной среды в электрические сигна%
лы (микрофонный эффект) и обратным преобразованием.
Для речевых сигналов критерием защищенности следует считать
установленную величину разборчивости речи на выходе каналов утеч%
ки информации.
Факторами, учитываемыми при анализе защищенности акусти%
ческих речевых сигналов, следует считать неравномерность спект%
ральной плотности речевого сигнала, предельную бинауральную чув%
ствительность уха в диапазоне речевого сигнала, затухание в эле%
ментах ограждающих конструкций, спектральную плотность фоно%
вого акустического шума, исключая искусственные акустические
шумы и реверберационные помехи.
Кроме того, разборчивость речи определяется отношением сигнал/
шум и шириной полосы речевого сигнала. Причем ОСШ определяет%
ся на разных частотах для того, чтобы максимально учесть факторы,
влияющие на величину разборчивости речи. Сужение полосы речево%
го сигнала снижает разборчивость речи.
1.5. Способы защиты информации
Способы защиты информации формируются и реализуются для
различных сигналов, являющихся переносчиками защищаемой ин%
формации (речевая, видео, передача данных). Степень защиты ин%
формации определяет меру ее защищенности. Морфологическая мо%
дель формирования защиты информации сложной системы показана
на рис. 1.17.
Меры защиты информации, как правило, разрабатывают в зави%
симости от источников излучения, среды распространения и средств
извлечения информации, места и времени эксплуатации информаци%
онной системы. Степень защиты информации формирует на основа%
нии особенностей каналов утечки информации в условиях эксплуа%
тации объекта защиты информации. Цели и задачи информацион%
ной системы и системы защиты информации при многоплановости
их функционирования взаимно согласовывают, так как тактико%тех%
нические характеристики информационной системы и требования
защиты информации не всегда адекватны. Защиту информации обес%
печивают в каналах, доступных для извлечения информации.
Модель информационной системы и ее оптимальная структура
разрабатывают с учетом цели защиты информации. Задачи защиты
44
123453267859 493 75 58234755
289 823475689 3926785 2
759 58234755
2347568 35935
7947597 429 78726 95
58234755
3967 2832 493 75 58234755
3967 75 58234755
!92498755 2 35498985" 396
2832 5 75 58234755
2347568234925959 3926785
*75575 594 75 58234755
123453267859
337 59412
37528782 22696"9
95 75 58234755
2&726788 3926785
282 594 5 594
75 58234755
+98375
267882 5 2782
594 75 58234755
%568 5 7568 396
75 58234755
*249875288 2226
75 58234755
922542 2 759
58234755 282
594
289 3926785 2
759 58234755 282
594
29 2#97
$2
4289 787 95
58234755 526 2#926
29 75 58234755
2#97
%&2354 75 58234755
285 78726 95
58234755
29 78726 95
58234755
123453267859 2&3785985
2322&592912
33829128528782912
582347528829 257859
282 594
172312857"59 75
58234755
'265 (7755 2#9712
594 5 2985 37
693
2825 2 62
4284
78774 95 58234755
289 6
5 6835
282 594 5
689)89 392
22859 58234752882
594
Рис. 1.17. Морфологическая модель формирования защиты информации
сложной системы
информации решаются рациональными вариантами проектных ре%
шений информационной системы, ограничениями на избыточные
связи между ее элементами. Способы защиты информации приведе%
ны на рис. 1.18.
Сложность решения задачи ЗИ определяется многообразием ее
физического представления на объектах. Это предполагает наличие
различных возможных каналов утечки информации и, следователь%
45
46
1$" $ '# -4
($$63 #
- $3711 8 9122
7 1
23$ - 4
'$ ($$53
23$ $4
# $ - $0,# $#63$4
$ ! &+%0,# #
$
2 1
234
!"53
23#$4"63
% &'# %&"
23 &% (# )*4
"63+%,#% $ 53
-23 &% & '%
$# "
% # + $ '
& '% . '
53-'
&$+"% $"
/% #53
+23$ "'
&$ &/+0 &# -"63
0' $+ #
)*4 "
1 % &,
$
Рис. 1.18. Способы защиты информации
1! %
$# $
&0% &$ '4
& '%63+ 4
%63+ & '% 4
$63$63$
!!
23+" +#+13&4
, $ ! +4
# + % & '% # '53
23% &, $
$0% .# !4
- %63&6
&- %63" . 4
53
23 !" #
(" /" $ 4
$ &, $53-'4
/0 $ '$
-&% " # 4
$%530, +"%
2 &$+"% '$
# /&- 63634
'63&+ +""
/" $
7+!
- "63&+'634
63& "63$+ " /"
$ #$" $-
'% $ 69
1 -+!
23 ! &, 4
$
23 ! ' $0,-
($
% &, $
7 -$ &,
$
1 '
$
+ ! ' $
9' ' $
3-' ' $
%$
. /0," +"
63 %0,
&, $
3 $ $#
$
1231345 6789
5 93799
но, необходимость создания сложной в физическом и функциональ%
ном отношении системы защиты информации.
Система защиты информации предусматривает:
комплексное исследование объектов, систем и их элементов;
разработку способов защиты информации системы измеритель%
ной автоматизированной, новых методик, методов, алгоритмов из%
мерений, математического и программного обеспечения;
достижение высокой точности измерений;
интеграцию системы измерительной автоматизированной с эле%
ментами ЭВМ, внедрения их в измерительный процесс;
создание и совершенствование надежных математических мето%
дов обработки информации;
повышение информативности результатов измерения;
обеспечение повторяемости и воспроизводимости результатов;
достоверность контроля параметров пороговых слабых сигналов
в шумах высокого уровня;
оптимизацию по быстродействию, т. е. автоматизации на основе
применения микропроцессорной техники и ЭВМ;
разработку рациональной методики оценки параметров сигналов
для представления информации в реальном масштабе времени.
Меры защиты информации информационных систем основаны на:
локализации излучения полей рассеивания сигналов;
ослаблении информационного взаимодействия с системами обна%
ружения и перехвата сигналов;
скрытности их функционирования;
формировании маскирующих сигналов, максимально затрудняю%
щих перехват и обработку информации.
Информационные и маскирующие сигналы оценивают (контро%
лируют) аппаратными, программными методами и виртуальными
средствами измерений. Виртуальные средства измерений включают
ПЭВМ, специализированное программное обеспечение и преобразую%
щие устройства. Входные информационные и/или маскирующие сиг%
налы либо их смесь поступают на вход ПЭВМ через преобразующие
устройства. Виртуальные средства измерений представляют резуль%
таты оценки (измерений) параметров информационных и маскирую%
щих сигналов либо их смеси практически в реальном масштабе вре%
мени (РМВ) и с высокой точностью, недостижимой аппаратно.
Решение оперативной задачи по защите информации обусловило
оценивание (контролирование) параметров источника информации
в реальном масштабе времени. Основные направления развития опе%
ративной задачи по защите информации (рис. 1.19):
47
1234567893 6
55 985271
95885 2596593859 9
55632859 5389 9 5825
78756 39 9852799
354595 32327459 451
55 5437 9852799 6 569
4
25 2537 9 25356 5389 32 7 9
9852799
!456967 5632386567893 9 276993
76579925678855 5825 9 6
993855 2537
"657992567887
9329387
937237529
9323892373791
353 9 25271
853 54333893
#522395887 3529
274529659 239
46 5 932 29 71
4
9877 6 7
6
555 25685
&565235 9 652596595
4495 5385236
58388
6
2798
5356
5695
$554
9
2367 71
9
98521
799
%5292567893
792 9
56235387
9 7367
'5563285 5825 5251
56
7273256237923
79
Рис. 1.19. Основные направления развития защиты информации
совершенствование и развитие автоматизированного контроля и
вычислительного процесса;
выделение и обработка слабых сигналов в шумах высокого уров%
ня во взаимосвязи;
создание автоматизированных измерительных систем (информа%
ция о каналах утечки информации формируется в ходе научного ис%
следования и отражает методику, результаты автоматизированных
измерений);
разработка способов и средств защиты информации;
формирование маскирующих шумов;
оценка качества маскирующих шумов.
Контроль каналов утечки информации включает методы и сред%
ства формирования и передачи измерительных сигналов, получение
и передачу информации о каналах утечки информации исследуемого
объекта (явления), ее обработку и анализ, выработку решения на
базе ее анализа. Обработка информации позволяет получить наибо%
лее достоверные оценки параметров, определяющих степень защиты
информации.
Обработка большого объема информации сложного объекта за%
щиты информации возможно с помощью математической модели
объекта. Модель должна учитывать входные воздействия и выход%
ные реакции, параметры, характеризующие состояние объекта или
48
отдельных элементов (систем), закон преобразования входных воз%
действий в выходные реакции.
Целью модели является получение исходной информации для раз%
работки принципов, методов, приемов защиты информации на всех
этапах жизненного цикла (концептуального проектирования, раз%
работки, конструирования, изготовления, испытаний, эксплуатации
информационной системы).
Защита информации, являясь составной частью безопасности
информации, многогранна, так как исследует аспекты веществен%
ных, энергетических, информационных систем, их взаимодействие с
внешней средой либо в виде физических полей различной природы,
либо взаимным преобразованием. Управление защитой информации
базируется на научной основе и научно%методических требованиях.
Научно%методические требования включают нормативные парамет%
ры, их предельное значение, дифференциация по видам сигналов,
методики оценки параметров в условия фоновых (нормированных)
помех. Методики оценки (измерения) параметров сигналов в кана%
лах утечки информации предусматривают требования к воспризво%
димости, минимальной погрешности результатов измерений. Резуль%
таты измерений, полученных в условиях экранированных помеще%
ний либо в акустических безэховых камерах, не должны отличаться
от результатов, полученных в условиях реальных объектов. Норми%
рованные параметры должны объективно оценивать развитие тех%
ники перехвата информации (например, речевой информации и пре%
образованной в цифровую форму).
Компенсационный метод в области низких частот предполагает
формирование противофазных сигналов и полей в каналах утечки
информации при их суммировании в основных (сигнальных) кана%
лах. Например, при формировании акустических полей электроаку%
стическими способами сопутствующими являются магнитное и элек%
трическое поля, которые компенсируются.
Компенсационный способ в отличие от метода локализации излу%
чений информационных магнитных и электрических полей не иска%
жает акустическое поле основного канала.
Развитие способов и средств защиты информации предполагает,
во%первых, теоретическое обоснование и практическую реализацию
контроля степени защиты информации в виде автоматизированных
измерительных систем и, во%вторых, оценку качества формируемого
маскирующего шума, параметры и характеристики которого долж%
ны формироваться во взаимосвязи с маскирующим сигналом.
Защита информации включает:
анализ информативных параметров сигналов;
49
помехоустойчивую обработку сигналов;
численные решения оценки наиболее достоверных параметров
(структурных, идентифицирующих, информативных);
получение информации об объекте;
исследование свойств объекта на основании измеренных характе%
ристик;
формирование правил решения задачи;
обоснование требований к новым средствам измерения информа%
ционных каналов;
оптимизацию процедур контроля;
выбор тестовых сигналов;
разработку принципов композиции систем контроля защиты, ап%
паратуры, приборов для автоматизированного контроля;
разработку программы защиты на базе достижений электроники,
вычислительной техники, комплексной миниатюризации аппарат%
но%программного комплекса, включающего технические средства
измерений и обработки информации;
методическое, информационное, программное и нормативное обес%
печения;
разработку новых методик, методов и алгоритмов измерений, ма%
тематическое и программное обеспечение исследований, комплекс%
ные исследования объектов и районов их размещения.
Для теоретического обобщения и систематизации знаний научно%
го направления, объяснения сущности процессов и явлений защиты
информации от утечки по техническим каналам формулируют пред%
метную область, принцип и концепцию защиты информации.
Задачи защиты информации следующие:
разрушение каналов утечки информации с обеспечением скрытно%
сти функционирования объекта;
классификация несанкционированных получателей, разработка
модели каналов утечки информации;
обоснования нормативных характеристик, фоновых шумов;
разработка методов и средств оценки защиты информации;
разработка научно%обоснованных способов и средств защиты ин%
формации по переводу исследуемой сложной системы в желаемое со%
стояние по некоторому оптимальному алгоритму и измерительному
контролю эффективности мер защиты информации;
разработка и обоснование методики исследования защиты инфор%
мации;
реализация оптимальных методов защиты информации, оценка и
контроль информационных параметров;
50
выявление условий воспризводимости результатов измерений и
контроля при заданной точности (погрешности);
теоретическое обобщение и систематизация научных знаний и
прогнозирование их развития.
Способы защиты информации заключаются:
в установлении каналов утечки информации;
в получении сведений о параметрах селекции сигналов (либо сиг%
налов измерительной информации) либо о семантической информа%
ции;
в извлечении сигналов из информативный физических полей раз%
личной физической природы из наведенных сигналов информацион%
ными полями на неинформационные цепи;
в оценке (измерении) характеристик сигналов и полей;
в блокировании (локализации) в заданных границах информаци%
онного пространства, пресечении извлечения и обработки информа%
ции в границах информационного пространства либо за ее пределами;
в разрушении каналов утечки информации маскированием сигна%
лов с целью скрытия фактов, места, времени их излучения, а также
содержания и сведения о сигналах;
в снижении уровней сигналов в каналах утечки информации до
нормированных значений;
в имитации ложных сигналов и полей;
в реализации защиты информации;
в ослаблении информационных физических полей, рассеивании
их наводок на неинформационные цепи;
в срыве паразитных генераций, переносчиков информации;
в ослаблении модулированных ВЧ%колебаний;
в локализации источников информативных физических полей;
в маскировании либо разрушении информации;
в контроле параметров.
Защиту информации оценивают и контролируют в условиях слож%
ной помеховой обстановки, так как контролируемые параметры, как
правило, ниже уровня непреднамеренных (фоновых) либо маскиру%
ющих (организованных) помех. Результаты измерений должны от%
вечать требованиям помехозащищенности, а также требованиям до%
стоверности (верности) и степени соответствия нижнего порогового
уровня защищенности, оцениваемого по параметрам сигналов при
отношении сигнал/шум меньше единицы.
Нормативно%методические документы должны устанавливать вос%
производимость измерений (отображающаяся близость друг к другу
результатов измерений, выполненных в различных условиях, в раз%
личное время, в различных местах, различными методами и сред%
51
ствами). Воспроизводимость измерений должна быть высокой и со%
ответствовать необходимой точности.
Сложность помеховой обстановки, разнородность элементов и свя%
зей, высокая степень неопределенности сложной системы обуслов%
ливает временную задержку представления результатов оценки па%
раметров, определяющих защиту информации. Методики измерений
совершенствуются для уменьшения временной задержки.
1.6. Классификация каналов утечки акустической информации
Объектом защиты информации являются информационные сис%
темы, акустические поля источников акустических речевых и акус%
тических широкополосных и узкополосных сигналов стационарных
и подвижных объектов связи и управления, систем комплексов (об%
разцов) техники, промышленных объектов, режимных и обществен%
ных зданий, сооружений, выделенных помещений, прилегающих к
ним территорий, площадок, испытательных полигонов, баз, аэро%
дромов.
Для речевых сигналов критерием степени защищенности следует
считать заданное значение (порог) разборчивости. Исходными дан%
ными, необходимыми для анализа защищенности акустических ре%
чевых сигналов, следует считать неравномерность спектральной
плотности речевого сигнала, предельную биноируальную чувстви%
тельность уха, затухание в типовых элементах ограждающих конст%
рукций, спектральную плотность фонового акустического шума, ре%
верберационные помехи, резонансные явления замкнутых объемов.
Оценка защищенности речевого сигнала на одной частоте по отно%
шению сигнал/шум не учитывает ряда факторов, существенно влия%
ющих на разборчивость речи. К таким факторам относятся линей%
ные, нелинейные искажения входного сигнала, точность передачи
речевого сигнала через систему звукопередачи, возможность его пре%
дыскажений. Важным фактором, определяющим разборчивость речи,
является ограничение полосы речевого сигнала. Воздействие муль%
типликативных помех в виде паразитных АМ и ЧМ снижает разбор%
чивость. Преобразование аналогового речевого сигнала в цифровую
форму и обратное преобразование обусловливает его искажение. Ука%
занные факторы определяют разборчивость, как в основном канале,
так и в каналах утечки информации. Изменение отношения сигнал/
шум влияет на разборчивость речи. Разработана корреляционная
теория разборчивости речи, основанная на оценке оптимальной за%
висимости входного и выходного сигналов при воздействии шумов.
Из детального анализа НМД следует, что для семантических сиг%
налов (речевых) критерием защищенности является величина раз%
52
борчивости речи. Разработан метод измерения параметров, опреде%
ляющих защищенность каналов утечки информации с повышением
их точности путем установления, обоснования и исключения мето%
дических и инструментальных погрешностей из результатов измере%
ния на основании разбиения полосы речевого сигнала на ряд полос
равной разборчивости.
53
2. ЭФФЕКТИВНОСТЬ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ
2.1. Контроль эффективности защиты информации
Измерение параметров с целью получения количественной инфор%
мации с заданной точностью о степени или принятых мерах защиты
информации весьма актуально, так как заданная точность оценки
параметров определяет качество защиты информации.
К метрологическим аспектам оценки относят инструментальные,
методические погрешности, полученные в различных условиях из%
мерений на информационном объекте, и погрешности интеллекту%
альной техники обработки числовых, графических и других данных
(погрешность адекватности) [18]. Современный уровень развития
достижений науки и техники не в полной мере соответствует осново%
полагающей концепции качества и интенсивности процесса защиты
информации. Методы оценки инструментальной погрешности отдель%
ных средств измерений различны и, как правило, не определяют по%
грешность локальной измерительной схемы. Методические погреш%
ности оценки параметров информационных физических полей и сиг%
налов определяются точностью оценки параметров информационных
физических полей рассеивания, обладающих рядом особенностей.
В работе [15] анализируется качество работы систем передачи ин%
формации в зависимости от частных показателей в виде
Q=ϕ(Q1, Q2,… , Qn).
Величина Q называется обобщенным показателем качества либо
показателем эффективности системы; Q1, Q2,… , Qn – частные пока%
затели системы, характеризующие ее качество.
Методика и примеры расчета обобщенного показателя даны в ра%
боте [16]. Математическое выражение максимума эффективности
показано в работе [17]
Qmax max Q(x),
x∈X
W(x)∈W,
Li(x) ∈Li, i = 1,n,
где W – допустимая область изменения затрат; x – допустимое мно%
жество вариантов решения поставленной задачи; Li – заданные ис%
ходные данные и ограничения, накладываемые на систему.
К особым условиям можно отнести.
1. Поля рассеивания являются слабыми при высоком уровне по%
мех и шумов.
2. Помехи и шумы являются нестационарными.
54
3. Измерительные сигналы не в полной мере адекватны информа%
ционным сигналам.
4. Воспроизводимость результатов низкая, так как сложно смоде%
лировать причины искажения сигналов при различных воздействи%
ях на них в условиях информационных объектов.
Погрешности интеллектуальной техники (погрешность адекват%
ности) обработки численных, графических и других данных опреде%
ляется аналитическими исследованиями.
Процесс получения измерительной информации состоит из следу%
ющих этапов:
формирование сигналов измерительной информации, выделение
слабых сигналов из шума за счет различий сигналов измерительной
информации и шума, измерение их параметров (характеристик) с
минимально допустимыми погрешностями;
оптимальное обнаружение сигнала со случайной фазой с помощью
согласованного фильтра; при этом обеспечивают воспроизводимость
результатов измерений; выполнение измерений в различных услови%
ях воздействия внешних факторов уменьшает быстродействие; с по%
мощью информационно%измерительной системы осуществляют ав%
томатизированную обработку информации об изучаемом информа%
ционном объекте, выдают данные в виде совокупности чисел, отра%
жающих состояние данного объекта защиты информации;
анализ данных в реальном масштабе времени, т. е. в темпе по%
ступления – процесс преобразования, направленный на описание этих
данных через их свойства или их отношения с целью извлечения по%
лезной информации;
обработки данных в реальном масштабе времени – это вычисли%
тельный процесс, направленный на извлечение из них информации
для ее последующего воспроизведения в темпе поступления.
Функциональное назначение определяет структурную организа%
цию информационно%измерительной системы, основными функция%
ми которой являются:
программное управление системой;
автоматизированный сбор данных от измерительных преобразо%
вателей;
генерирование измерительных сигналов с заданными параметрами;
предварительная обработка смеси сигнала с шумом в квазиреаль%
ном масштабе времени с целью выделения слабых сигналов;
автоматизированное отображение информации, ее документиро%
вание.
Автоматизированная информационно%измерительная система ре%
ализована для речевого сигнала. Селекцию сигналов, получаемых от
55
56
-2673 4
54
673 (
'2,5
+3247
5
3
12345265
2 !345
34674
3 242
54
32473142"32472
Рис. 2.1. Требования к контролю эффективности защиты информации
&2 42"3247
*+5
3
54
673(
2 5
'
52"4
3247 2344
526313
5
4
532
673
34
56 52
5
'263 325
2345264
5
(
5
452
&2
2 524
2247
5
67442
242
53247
12
23
234526
42
1
5
4
3
5
42
5
4
&544
3
6732
%62
5
4
3
12345267 326
263
42
5
3
12345267 899
4324 4 3925
&2 24
2345267
#
3247
234526
1
3
5
4
4
2
2
32
8
$45
23
26
5
физических полей различной природы, осуществляет измерительный
преобразователь. Автоматизированная информационно%измеритель%
ная система реализована для оценки сигналов, поступающих в смеси
с шумом при ОСШ меньше единицы. В ней результаты измерений
представляются во много раз быстрее по сравнению с неавтоматизи%
рованным методом обработки. Обработка смеси сигнала с шумом оце%
нивает нормированные значения параметров сигналов в заданной
точке приема. На рис. 2.1 приведены обобщенные требования к кон%
тролю эффективности защиты информации, а на рис. 2.2 – схемы
контроля (измерения) параметров, определяющих эффективность за%
щиты информации и классификационная схема измерения (контро%
ля) (рис. 2.3).
Контроль эффективности защиты информации – измерение для
получения информации о соответствии эффективности и рациональ%
ности защиты информации установленным требованиям или нормам.
Эффективность защиты информации – интегральный показатель,
устанавливающий степень соответствия достигнутых результатов
защиты информации установленным требованиям.
НМД устанавливает требования к измерительному сигналу:
а) шумовому в 7 октавных полосах;
б) гармоническому в виде 20 частот, средним частотам полос рав%
ной разборчивости.
В качестве приемника шумовых сигналов используется шумомер
1%го и 2%го классов точности с измерительным микрофоном и виброп%
реобразователем.
Приемником гармонических сигналов является согласованный с гар%
моническими сигналами приемник с полосой пропускания 1,0–0,04 Гц.
123456 781
9
6 1
8
24
434
45
741
48 1
7
458
4
8
2881
465
8
7
45
4
46
741
4
744
461
58
741
4
46
744
4
7441
3421
82658
47!"686 7441
784
7
45 4
1
5888
!645
1
8
#41
$6"
Рис. 2.2. Схема контроля (измерения) параметров, определяющих
эффективность защиты информации
57
58
769
759674 467
896
59457969
7 7 77#73
4 9
736 45446 96
5975 43 5
5676 264673
4 953759674 97 7 72345467 7 95
4 672 5473 !4
7 649
9 97
457969
3996
59" 7 597
7
,7 96
59395444674 534
59 723
47 76953#77 4 !7 39346
54346
7
749 2 94
534
5 96
567# 9 9 99
4
77 7234646743
896
59 4 446 99
4
7 72345466
694663 6 7 26467 944467
6#79675967 94
896
59 4 99
723454675377
46 7 9747 94
96467 9
95 3969 7
9 74
7 576
77 54(467 9 59
99969
7 9
16953#7966 649
969
97
+467494 9
9674 6
9!7 39346
36
4 27 5969275967 3
4 95444674 467499 9
967 649
)5946 96
59 4 57969
944467
5 5 76953#796699 94
7 53
-45 57994669
7 76953#796699 9
769
75967"
$47 96
59 4 5945 99
4
7 5
54967353674674 543467 9
6946
54396
957969
7 2 4
95 5#796
7
43 7 7
43 ,123%674674 596 4
Рис. 2.3. Классификационная схема измерения (контроля)
123454674
896
59
4
76 99
4 '
9 72341
974
46699 51 896
59
54674 9 467
467 72747 41
76953#77
9 99
1
7762394674
4
77 72345466
26467 72749
534
59 2663
4776 9
63
369 1
43 939!" 41 549673
7539447"1
#76 46747 3
!7
576
74
54(41
54
67 6 51
$4 72345467 4 91
924
7
4674 76953#77 9 4399
6953694 61
74 4393 769531 6
#796759674
94
#796693 94
45341
96
5941
467 9 264677 71 )5946
57969
7
*%+
2749 4776
899
91
34 9441
%99 69
4
1
54952967
7539643 57 4674
5 5 94
939!7 54
72341
7
53 9693 5467 #4" 691
467 7466 2641 769
75967
%7
43 96
59 4
67 7234543 471
99 69
54
53
76
9 !4
"!7 721
&576#7 72345467 4
534
5953
2 13 ∆
99 69
72741 3454674
7 96
59 9
967
7 467536 9
91
94
,1539 261
5 9696 7234541
693 957
3
67
#46 4 9
74674 67 (49 541
2 6 3694
4 92396 641
9
959 9654
69 7
#77
&534
574 9#46 4 9#46 #4" 69467 9
731
699 26467 534
5
14 43
94
4 541
69 !4
1
"!7 761
953#7961
6 94
64!75341
67537
41
35359#41
539
3
4571
699 3757
123454674 4
746694
264674 1
723454669
4776 2
9544461
6 47671
# 7234541
67 3 21
669 9691
" ∆353
242
59
22 251
6 371
322 7955
95 352378267 3
7 37
8 45 8222 3289 82
2
35678926 !
37
497342528599 79524 2224539
Рис. 2.4. Контроль эффективности защиты речевой информации
#25 92
74
376
92
42 9
2
9
95
"4
376
95 586245677328
5567895 3289! 5 7
8222 3289 7 3
658!
3
5 924 4565
83
4
97 7 8
5
682 %292822 7 4573!
2 45
95 8 3
5 924 45
1
2
9785
6
83
4
97
&7365 92
3
1
'862
682 74
3
97
76
4
&25 2628
3926 296
"9%2345678926 2
97 6
97 576
79%234577 7 8232782742
3
82 79%234577 37 2692
97
23597
97 2567 374
79524445
1(159554 6
7 79%
"4
3
97 9
58624567732859 7
32826 8 23597
99 287
8 2666877 768
99 428
$
627
5 7 79634
965 95 23
9267 2
97 3
822 7955 9
65928
9 62 2 567
22 7 8732567
7 59528 6
7
79%234577
424
3
1592 229285992
2692
97
79524 8 26589345264
1592 229285995 8
7795 3
26589 225 5626
"4
376
9 795
894534297
7 79528 95
4282 795 847426589 225
22 35892 3523
376
37 2
97 57
99267
123456789214
627
7
24
96
Виртуальные средства измерений (оценки) характеристик маскиру%
ющего шума позволяют оценивать с высокой точностью, практичес%
ки в реальном масштабе времени, а также представлять документи%
рованные результаты оценки либо на бумажном, либо на электрон%
ном носителе.
Контроль эффективности защиты информации установлен нор%
мативно%методическими требованиями. Требования научно обосно%
ваны и учитывают следующие факторы. Неравномерность амплитуд%
но%частотной характеристики (АЧХ), усредненной для мужских и
женских голосов спектральной плотности речевого сигнала [2] (кри%
вая чувствительности уха имеет максимальную чувствительность в
области средних частот с понижением к нижним и высоким часто%
там [13]).
Среда распространения акустического речевого сигнала характе%
ризуется распределением фоновых шумов в виде экспоненциального
закона со спадом в области высоких частот. Искусственные шумы,
вносящие погрешность при оценке разборчивости речи, следует филь%
тровать. Искусственные преграды в виде элементов конструкций зда%
ний создают неравномерное частотозависимое ослабление речевого
сигнала. Акустическому речевому сигналу в замкнутом пространстве
присущи искажения в виде реверберационных помех и помех, обус%
ловленных резонансными явлениями в замкнутом объеме. Резонан%
су подвержены как шумовые, так и гармонические сигналы.
Контроль эффективности защиты информации основан на науч%
ной и законодательной метрологии. Научная метрология устанав%
ливает единые правила передачи единицы физической величины от
государственного эталона к рабочим средствам измерений. Условия
измерений законодательно закреплены для основной и дополнитель%
ной инструментальной погрешности средства измерения.
Схема контроля (измерения) параметров, определяющих эффек%
тивность защиты информации, показана на рис. 2.4. Особенностью
схемы контроля является то, что для оценки разборчивости речи раз%
работаны косвенные методы.
2.2. Критерий эффективности защиты информации
Проектирование защищенных от утечки информации сложных
информационных систем сопряжено с непредвиденными трудностя%
ми. Во%первых, на начальных этапах невозможно оценить характе%
ристики паразитных каналов утечки информации. Во%вторых, их
основные каналы утечки информации оценивают с помощью сигна%
лов в шумах. В%третьих, моделирование, как метод исследования
сложной информационной системы, приближенно отображает ха%
60
рактеристики каналов утечки информации. В процессе моделирова%
ния канала утечки информации и его элементов необходимо ввести
частные и обобщенные показатели.
Показатели должны отображать признаки, по которым произво%
дится сравнительная оценка альтернатив и выбор альтернативы,
наилучшей для достижения должного качества защиты информации.
Характеристики выражают степень выполнения сложной информа%
ционной системой поставленной задачи и являются исходными для
решения эффективности мер защиты информации. Основные прин%
ципы формирования критерия качества защиты информации осно%
ваны на выборе существенных (рациональных) показателей, одно%
значности их оценки, широте области применения, пригодности для
интерпретации в технике, экономике, простоте математической мо%
дели и возможности объективного измерения.
В этой связи критерий качества защиты информации должен вклю%
чать научно%технические, информационные и экономические пока%
затели. Задачу формирования критерия качества защиты информа%
ции целесообразно решать с помощью моделирования.
Используя элементы моделирования в виде морфологического,
математико%статического, имитационного элемента, возможно:
установление факторов, влияющих на качественные и количе%
ственные характеристики информационной системы и ее элементов,
на их структурно%функциональные композиции;
конструирование целостной информационной системы и системы
защиты информации, отображающих законченность решения по%
ставленной задачи;
оценивание состояния защиты информации информационной си%
стемы.
Как при качественном, так и при количественном анализе источ%
ников и каналов утечки информации возникает необходимость в оцен%
ке веса как источника, так и канала. Весовой коэффициент может
определяться:
доступностью информации для перехвата;
объемом перехватываемой информации;
вероятностью возникновения утечки;
сложностью маскирования сигнала или предотвращения утечки
и т. д.
Весовые коэффициенты источников и каналов утечки необходимо
учитывать при разработке критериев качества защиты информации.
Определение весовых коэффициентов значимо для анализа высоко%
частотных и низкочастотных электрических и электромагнитных
61
каналов утечки. Утечка информации может происходить в результа%
те ВЧ%модуляции сигналов по ряду параметров.
Значимость ВЧ%каналов утечки оценивают сравнительным ана%
лизом различных видов модуляции, глубины модуляции, уровней
несущих, а также воздействием помех на сигналы.
Переносчиками НЧ%информативных сигналов являются паразит%
ная ВЧ%генерация усилителей напряжения и мощности, генераторов
на паразитных частотах, ЧМ%преобразователей при высококаче%
ственной записи звукового сопровождения видеосигнала; ШИМ%пре%
образователи источников питания формируют мощные ШИМ%сиг%
налы. Ток источников питания изменяется пропорционально уров%
ню выходного сигнала усилителей. Такие сигналы излучаются в виде
ВЧ%полей рассеивания, и вносят реакцию в цепь питания.
Преобразователи бестрансформаторных источников питания из%
лучают и наводят на сигнальные цепи весьма мощные ВЧ%колеба%
ния, которые модулируются НЧ%сигналом звукового сопровождения.
Проходя через паразитные резонансные цепи, отдельные гармоники
могут превалировать над другими. Генераторы подмагничивания
магнитофонов при возбуждении и на паразитных частотах модули%
руются сигналом записи; ВЧ%колебания по паразитному каналу про%
никают в усилительные цепи, на нелинейных элементах модулиру%
ются и излучаются паразитными полями рассеивания. Вспомогатель%
ные генераторы, задающие генераторы, синтезаторы частот являют%
ся маломощными, их излучения также представляют опасность при
модуляции информационным сигналом.
Акустические и вибрационные поля при воздействии на генерато%
ры, модулируют генерируемые колебания. Магнитные и электричес%
кие составляющие электромагнитного поля наводят токи и напря%
жения в генераторах, которыми модулируются ВЧ%колебания по ам%
плитуде и частоте. Глубина модуляции, которую необходимо оце%
нить в соответствии с нормативными документами, настолько мала,
что можно говорить об узкополосной частотной модуляции.
Низкочастотные каналы утечки информации формируются тока%
ми и напряжениями НЧ%сигналов. Цепи, по которым протекают токи
и напряжения сигналов, излучают в окружающее пространство фи%
зические поля рассеивания. Физические поля рассеивания, наводя в
неинформационных (вспомогательных) цепях токи и напряжения,
образуют дополнительный канал утечки информации, если эти цепи
уходят за пределы охраняемого пространства (контролируемая зона).
Внешние акустические речевые сигналы, а также акустические
сигналы, преобразованные в механические колебания, преобразуют%
62
ся в НЧ%токи и напряжения благодаря микрофонному эффекту. Мик%
рофонный эффект проявляется преобразованием акустического и
вибрационного полей в токи.
Отдельно представлен канал утечки, обусловленный несанкцио%
нированным доступом к сигналограмме на магнитной ленте либо по%
лупроводниковой памяти.
Защита информации сложной системы характеризуется совокуп%
ностью показателей качества
П={П1,П2,… ,Пm},
где m = 1,n, П1,… ,Пm – показатели качества, характеризующие за%
щиту информации; П – интегральный показатель качества (крите%
рий) качества защиты информации.
Информация о показателях качества может быть сформулирова%
на в различной форме, и иметь различную степень детализации. По%
казатели качества определяются целью, условиями и особенностью
функционирования сложной информационной системы.
Упорядоченные показатели качества и их физические значения,
объединенные интегральным показателем (критерием), определяют
качество защиты информации. Задача заключается в том, чтобы уяс%
нить, какие показатели следует положить в основу разрабатываемо%
го критерия. Показатели, объединенные общей целью с четко сфор%
мулированной и очерченной задачей, устанавливают (на основании
отношения предпочтения) пригодность той или иной системы защи%
ты информации, которая в большей мере соответствует критерию
качества защиты информации.
Критерий защиты информации включает показатель αi, учитыва%
ющий сложность реализации защиты информации и затраты на реа%
лизацию ее защиты по i%му каналу (ресурсы, время, стоимость) и по%
казатель βi – вес по информативности i–го канала утечки. Расчет
показателя осуществляется по формуле
βi =
n β
1
i ку
,
n i =1 βi max
∑
где βi max – максимальное значение веса по информативности в i%м
канале, для которого принимаем: βi max = 1; βiку – значение веса по
информативности для остальных каналов; i = 1,n , n = 1,2,…, – коли%
чество каналов утечки, формирующих βi. При этом
ai =
∆Ci
i =1 C
n
∑
n
∆t
∑ Ti ,
i =1
63
∆Ci
– суммарная относительная стоимость мероприятий по
i =1 C
защите информации DСi по i%му каналу утечки информации, отне%
сенная к стоимости сложной информационной системы по ее разра%
n
∆ti
ботке и изготовлению;
– суммарное относительное время ∆ti
i =1 T
существования канала утечки информации в интервале Т.
Основным параметром для каждого преобразователя является
коэффициент преобразования Kп. Нулевой уровень, с которого начи%
нается преобразование сигнала (нормированное значение напряжен%
ности поля, токов и напряжений) – это уровень, определяющий чув%
ствительность преобразователя.
Например, нулевой уровень по акустическому давлению для мик%
рофона 2⋅10–5 Па и для вибропреобразователя по виброускорению
α0 = 10–6 м/с2.
Степень защиты информации при активном зашумлении опреде%
ляется характеристикой шума. Важной характеристикой шума яв%
ляется коэффициент качества маскирующего шума. Коэффициент
качества шума принято оценивать энтропийным коэффициентом
подобия, который для нормального шума (гауссовы случайные про%
цессы) принят, равным 1. Отклонение энтропийного коэффициента
качества от единицы определяет снижение качества шума.
Аналогично оценивают коэффициент качества фонового шума.
Фоновый шум не содержит искусственных составляющих шума.
Чувствительность приемника должна быть такова, чтобы оценить
значения сигналов нулевых уровней при воздействии их на вход.
Допустимая погрешность оценки сигналов нулевых уровней не дол%
жна превышать установленной величины.
Показатель чувствительности приемника γп относительно норма%
тивного значения, представим в виде
n
где
∑
∑
γп = e
− ( δ0 − δн )
,
PS
– истинное значение чувствительности приемника, опре%
Pш
деляемое отношением мощности сигнала к мощности шума;
где δ0 =
⎛P ⎞
– порог, определяющий нормативное отношение мощ%
δ=⎜ S ⎟
⎝ Pш ⎠норм
ности сигнала к мощности шума, установленный НМД.
64
Оценка точности параметров, определяющих канал утечки инфор%
мации, определяется значением измеряемого параметра (математи%
ческое ожидание n измерений, где n определяет достаточность вы%
борки) ∆ и результатом n4го измерения ∆1 , для которого ∆ − ∆1 → max.
Показатель точности оценки параметров ∆п, определяющих каналы
утечки информации, представим относительной величиной
1
∆−∆
.
∆
Защита информации определяется степенью технического совер%
шенства средства защиты информации, т. е. структурой и свойства%
ми образующих элементов, условиями использования, способностью
выполнять свое назначение в условиях взаимодействия со сложной
информационной системой, а также вероятностью невозникновения
канала утечки pi.
С целью повышения качества защиты информации введем оценку
качества шума и контроль параметров сигналов в канале утечки ин%
формации.
Посредством контроля определяется степень соответствия изме%
ренных величин допускам, установленным на их значения для обес%
печения нормального функционирования объекта защиты. Под кон%
тролем понимаем совокупность некоторых измерений, вычислитель%
ных и логических операций, по результатам которых можно судить о
фактическом состоянии контролируемых параметров и принять ре%
шение о качестве защиты информации. Обнаружение и изменение
контролируемого параметра в поле допусков повышает качество за%
щиты информации.
Оценка параметров, определяющих защиту информации, с вре%
менной задержкой не обеспечивает оптимальность по быстродей%
ствию. Автоматизированные измерения с высокой точностью и дос%
товерностью, рациональная методика их обработки обеспечивает их
представление в реальном масштабе времени. Сложность помеховой
обстановки, большое число состояний информационного объекта,
разнородность элементов, связей, многократное их изменение, высо%
кая степень неопределенности условий эксплуатации, многоцелевой
аспект функционирования, новизна решаемых задач должны учи%
тываться при разработке методов и способов защиты информации.
Стратегия защиты информации должна определяться учетом ряда
контролируемых и неконтролируемых на информационном объекте
факторов, отражающих изменяющуюся на защищаемом информа%
ционном объекте обстановку. Неконтролируемые факторы, исходя
∆п = e
65
из наличия о них информации при организации защиты, можно раз%
делить на три группы:
фиксированные факторы, значения которых известны;
случайные факторы с известными законами распределения;
неопределенные факторы, для которых известна только область
распределения, внутри которой они могут находиться.
Исходя из этих предположений, рассматривается критерий каче%
ства защиты информации для i%го канала утечки информации с пози%
ций максимизации следующих показателей, определяемых выраже%
ниями:
в случае отсутствия автоматизированной системы контроля
K∑ = (
n
∑ (γiαiβi piδ0 )e −(K
ЭН − KЭ ) − (δ0 −δн )
е
;
i
в случае наличия автоматизированной системы контроля
K∑ АСК =
n
∑ γiαiβiδ0 ( pai + pi − pai pi )e
−
∆−∆1
∆
,
i
где δ0 = e −( KЭН − KЭ )е −(δО −δн ); γi =
Rmax i − Rзадан i
Rmax i − Rmin i
– схемно%конструктив%
ный показатель качества защиты информации по i%му каналу; Rmax i –
максимальный радиус области, ограничивающей информационное про%
странство по i%му каналу утечки, без принятых мер защиты инфор%
мации; Rmin i – минимально достижимый радиус области, ограничи%
вающей информационное пространство по i%му каналу утечки, после
реализации мер защиты информации; Rзадан i – заданный техничес%
кой документацией для объекта защиты радиус области, ограничи%
вающей заданное информационное пространство по i%му каналу утеч%
ки; i = 1,n , где n = 1,2,….,; αi – сложность реализации защиты i%го
канала утечки; βi – вес по информативности i%го канала утечки; pi –
вероятность невозникновения i%го канала утечки после мероприя%
тий по защиты информации; KЭ – энтропийный коэффициент подо%
бия маскирующего шума; KЭН =1 – коэффициент нормальности для
гауссова шума; γ ш = e
−( KЭН − KЭ )
– показатель качества шума (фоно%
вого, маскирующего); γ п = е −( δО −δн ) – показатель, определяющий
чувствительность приемника, относительно нормативного значения;
δн – нормативный порог, определяющий отношений сигнал/шум;
δ0=Ps/Pn – порог, определяемый отношением мощности сигнала к
66
мощности шума; (1–pi) – вероятность возникновения i4го канала утеч%
ки; pa – вероятность безотказной работы автоматизированной систе%
мы контроля.
Представим обобщенный показатель защиты информации по всем
возможным каналам утечки информации:
K∑ ACK =
Rmax i − Rзадан i
Rmax i − Rmin i
n
∏ pi ]e−(K
αiβi [
ЭН − KЭ ) −( δО −δн )
е
→ max,
i =1
Ki = γ iαiβi piδ → max,
n
где ∏ pi – вероятность невозникновения канала утечки по всем ка%
i =1
n
налам; 1– ∏ pi – вероятность возникновения канала утечки хотя
i =1
n
⎛
⎞
p
1–
pi ⎟ – вероятность обнаружения автома%
⎜
бы по 1%му каналу; а ⎜
⎟
i =1
⎝
⎠
тизированной системой контроля хотя бы одного канала утечки.
Критерий качества защиты информации (при достоверном обна%
ружении автоматизированной системой контроля хотя бы одного
канала утечки)
∏
K∑ ACK =
=
Rmax i − Rзадан i
Rmax i − Rmin i
Rmax i − Rзадан i
где ∆ п = e
Rmax i − Rmin i
−
n
n
i =1
i =1
αiβiδ[∏ pi + pa (1 − ∏ pi )] =
n
n
i =1
i =1
αiβiδ[( pa + ∏ pi ) − pa ∏ pi ]e
−
∆−∆1
∆
→ max,
∆−∆1
∆
– показатель точности оценки параметров, определяю%
щих канал утечки информации; ∆ – истинное значение измеряемого
параметра; ∆1 – результат n%го измерения, для которого ∆ − ∆1 = max.
Таким образом, критерий защиты информации должен учытывать
как детерминированные, так и случайные факторы.
Мероприятия контроля эффективности защиты информации рег%
ламентированы нормативно%методическими требованиями, обосно%
ванных принципами научной метрологии.
67
Заданная точность оценки параметров определяет качество защи%
ты информации, поэтому метрологические вопросы оценивания яв%
ляются весьма важными и актуальными.
К результатам метрологического оценивания следует отнести: ин%
струментальные и методические погрешности, определяемые усло%
виями измерений; погрешности обработки, обусловленные субъек%
тивным характером подготовленности персонала и выбором методи%
ки аналитического исследования.
Оперативность получения результатов во многом зависит от уров%
ня автоматизации информационно%измерительных систем.
Эффективность защиты информации оценивается интегральным
показателем, устанавливающим степень соответствия достигнутых
результатов установленным требованиям. Следовательно, чем боль%
ше в интегральном показателе будут учитываться частные составля%
ющие, тем достоверней будут конечные результаты.
Принципы обоснования критерия качества защиты информации
строятся в соответствии с требованиями однозначности в получении
оценки, простоты математической модели и сравнимости результатов.
Выбор показателей, определяющих критерий, должен осуществ%
ляться в соответствии с учетом ресурсных, временных и стоимост%
ных затрат.
Степень защищенности акустической информации определяется
уровнем ее зашумленности в канале утечки. Коэффициент качества
шума оценивается на основе энтропийного показателя, через коэф%
фициент подобия.
Стратегия защиты информации должна определяться учетом кон%
тролируемых и неконтролируемых факторов, отражающих изменя%
ющуюся на защищаемом информационном объекте обстановку.
К неконтролируемым факторам относятся: фиксированные факто%
ры, значения которых известны, случайные факторы с известными
законами распределения, неопределенные факторы, для которых из%
вестна только область распределения, внутри которой они могут на%
ходиться.
Оценка параметров, определяющих степень защиты информации,
с временной задержкой не обеспечивает оптимальность по быстро%
действию, которая обеспечивается только в автоматизированных
информационно%измерительных системах, учитывающих сложность
помеховой обстановки, большое число состояний информационного
объекта, разнородность элементов, связей, многократное их измене%
ние, высокую степень неопределенности условий эксплуатации, мно%
гоцелевой аспект функционирования, новизну решаемых задач и спо%
собы защиты информации.
68
3. РАЗБОРЧИВОСТЬ РЕЧИ В КАНАЛЕ УТЕЧКИ
ИНФОРМАЦИИ
3.1. Введение в теорию разборчивости речи
Разборчивость речи основана на оценке биологического сигнала,
генерируемого человеком и воспринимаемого органами слуха. Важ%
ными факторами ее оценки являются условия, в которых воспроиз%
водится и воспринимается речь. Наиболее объективной оценкой раз%
борчивости речи является метрологическая. При метрологической
оценке разборчивости речи возникают дополнительные факторы,
которые необходимо учитывать. Важнейшими факторами, влияю%
щими на точность оценки разборчивости речи, являются искусст%
венные помехи. Присущие же акустическому речевому сигналу ре%
верберационные помехи обусловлены переотражениями речевого сиг%
нала в замкнутом объеме. Кроме того, акустический речевой сигнал
искажается резонансными явлениями внутри замкнутого простран%
ства. С учетом влияющих факторов должно быть установлено соот%
ветствие между величиной, характеризующей качество восприятия
речевого сигнала, и полученным результатом ее измерения.
Речевой сигнал сложен по звуковому составу. Он включает гармо%
нические и шумовые составляющие. Для метрологической оценки
разборчивости речи важно обосновать выбор измерительного сигнала.
Измерительный сигнал формируют и генерируют, используя эле%
менты речевого сигнала (слова, слоги). Из слов или слогов сформиро%
ваны артикуляционные таблицы (таблицы разборчивости речи) по
ГОСТ 7153%68. В таблице учтены статистические свойства русской
речи подбором слов или слогов [2]. Измерительный сигнал, генери%
руемый с использованием артикуляционных таблиц, непосредствен%
но реализуется артикуляционными бригадами [2].
Метод оценки разборчивости речи артикуляционными бригадами –
сложный и трудоемкий. Неоспоримая ценность этого метода заключа%
ется в том, что установлены основные зависимости для получения
аналитической модели оценки разборчивости речи.
В аппаратуре связи для контроля качества передачи речевого сиг%
нала используют гармонический сигнал по ГОСТ 7153%68. Белый шум
в полосе речевого сигнала для оценки качества передачи речевого сиг%
нала используют при разбиении его на октавные либо третьоктавные
полосы частот.
Обосновано и рекомендовано использование гармонического сиг%
нала в качестве измерительного [2]. Предложены параметры и ха%
рактеристики, необходимые для расчета разборчивости речи:
уровень спектральной плотности речевого сигнала, дБ;
69
уровень спектральной плотности фонового шума в речевом диапа%
зоне частот, дБ.
Учитывая, что спектральная характеристика речевого сигнала
частотозависима [2], кривая чувствительности уха неравномерна в
полосе речевого сигнала [19], спектральная плотность фонового шу%
мового сигнала экспоненциально спадает от нижних частот [8, 20],
распространение речевого сигнала зависит от затухания среды рас%
пространения. Среда распространения включает прохождение рече%
вого сигнала через элементы конструкции помещения [8] (окна, две%
ри), инженерные элементы (воздуховоды, системы отопления, газо%,
водоснабжения и др.). Полосу речевого сигнала разбивают на n полос
равной разборчивости. В каждой n%й полосе излучается от 1 до m
полос. Этим компенсируется погрешность, обусловленная неравно%
мерностью АЧХ канала утечки информации. Преимущества метода,
применяющего n гармонических измерительных частот для оценки
разборчивости речи, рассматривается ниже.
Шумовые сигналы в полосе речевого сигнала либо в октавных,
третьоктавных полосах измеряются шумомером [21]. Шумомеры,
предназначенные для оценки характеристики шума, градуируются
гармоническими сигналами. В отличие от гармонического измери%
тельного сигнала, речевой сигнал, а также искусственные помехи,
являются нестационарными.
Использование шумового сигнала в октавных полосах не исклю%
чает влияния на результаты измерений нестационарных искусствен%
ных помех окружающего пространства. Информативность канала
утечки информации необходимо оценивать по единому критерию.
Таким критерием является порог минимальной разборчивости речи.
В этой связи измерительным сигналом должен использоваться гар%
монический сигнал, который легко выделять из шумов. Обоснован%
ный выбор элементов системы информационной автоматизирован%
ной (СИА) исключает влияние на результаты измерений факторов
(реверберация, резонансные явления в помещении).
Основной формой автоматизации является разработка специаль%
ного программного обеспечения, аппаратного анализа случайных
процессов. При автоматизированном аппаратурном анализе случай%
ных процессов разборчивость речи оценивается в шумах высокого
уровня при слабом сигнале (т. е. при отношении сигнал/шум <<1)
возникает погрешность аппаратурной аппроксимации.
Структурная схема акустической информационной системы при%
ведена на рис. 3.1. Акустические и вибрационные поля, ослаблен%
ные средой распространения, распространяются за пределы контро%
70
1
12345617 8792315
274 164811
1 !3
1 $3
"# # $ %
$ %
112342
8
$ 6"&" &"'45
$$() $
*&' *$
8
$
7$ &&&#
*$51&"2
7$ &&&# 8%
&
+45"'45&"45$*& &!#
*$45* ,$-&. &% & 3%&
2&" &*&. & *$
"'45&"45$*& &&3
&% & *$
4 &! "& ,&.
Рис. 3.1. Структурная схема акустической информационной системы
лируемой зоны и могут быть перехвачены акустическим приемни%
ком. Те же поля одновременно могут воздействовать на электричес%
кие цепи и из%за параметрической модуляции наводят информацион%
ные токи (напряжения), образуя, таким образом, электроакустичес%
кий канал утечки. Кроме того, поля, воздействуя на ВЧ%генераторы
сложной системы, параметрически модулируют ВЧ%колебания, ко%
торые образуют электромагнитные ВЧ%поля. Предметом теории раз%
борчивости речи является раздел теории информации, представлен%
ный в форме научных знаний, дающий целостное представление о
свойственных данному языку закономерностях истолкования рече%
вых сообщений и существующих связей речевой информации при ее
передаче с окружающей средой.
Исходные положения теории:
основы корреляционной теории разборчивости речи для линей%
ных и нелинейных каналов утечки речевой информации при слабых
сигналах в шумах высокого уровня;
способы и средства защиты речевой информации, включая лока%
лизацию сигнала в каналах утечки информации пассивными, актив%
ными и компенсационными методами;
71
формирование маскирующих шумов для защиты речевой инфор%
мации и оперативной оценки качества шума, метод снижения ин%
формативности демаскирующих признаков речи, метод диагности%
рования каналов утечки информации в речевом диапазоне частот;
теоретическое обоснование и практическая реализация совокуп%
ности научных положений и рекомендаций по созданию автоматизи%
рованной измерительной системы разборчивости речи и оценку ее
погрешности; обоснование нормативного информационного показа%
теля разборчивости речи для количественной оценки степени защи%
щенности речи с учетом особенностей различных каналов утечки ин%
формации.
Принцип защиты информации заключается в снижении разбор%
чивости речи в канале утечки информации ослаблением уровня излу%
чаемого сигнала, увеличении затухания среды распространения, уве%
личении уровня маскирующих шумов, скрытности функционирова%
ния информационной системы. Для речевых сигналов критерием за%
щищенности следует считать установленную величину разборчивос%
ти речи на выходе канала утечки информации. Факторами,
учитываемыми при анализе защищенности акустических речевых сиг%
налов, следует считать неравномерность спектральной плотности
речевого сигнала [2], предельную бинауральную чувствительность
уха в диапазоне речевого сигнала [19], затухание в элементах ограж%
дающих конструкций [8], спектральную плотность фонового акус%
тического шума [8, 20], исключая искусственные акустические шумы
и реверберационные помехи.
Кроме того, разборчивость речи определяется отношением сигнал/
шум и шириной полосы речевого сигнала. Причем отношение сиг%
нал/шум определяется на нескольких несовпадающих частотах для
того, чтобы максимально учесть факторы, влияющие на величину
разборчивости речи. Сужение полосы речевого сигнала снижает раз%
борчивость речи. Качество передачи речи определяется величиной ее
разборчивости. Корреляционный метод разборчивости речи учитывает:
сужение полосы пропускания речевого сигнала;
шумы высокого уровня и слабый сигнал;
характеристики помещений;
неравномерности спектральной плотности речевого сигнала в ди%
апазоне частот; чувствительность слуха в речевом диапазоне частот;
затухание в диапазоне частот речевого сигнала элементами конст%
рукции помещений; спектральную плотность шума и наличия ис%
кусственных составляющих шума.
Помещения искажают звуковые волны [22]. Акустическое поле
определяется свойствами источника звука, геометрическими разме%
72
рами помещений и их пропорциями, отражательными способностя%
ми элементов конструкции и фокусирующими способностями поме%
щения. Многократные переотражения звуковых волн от элементов
конструкции образуют сложное поле колебательного движения воз%
духа, которое затухает. Послезвучание, наблюдаемое в закрытых
помещениях после выключения источника звука и обусловленное
приходом в данную точку запоздавших или отраженных, или рассе%
янных звуковых волн, называют реверберацией [6]. В акустике при%
нято измерять время реверберации как время с момента выключения
источника до момента, когда уровень плотности звуковой энергии
уменьшается на 60 дБ [23].
Плотность энергии определяется как отношение энергии Е, зак%
люченной в элементе объема ∆V, к величине этого объема [22]
E
.
∆V
Плотность звуковой энергии в помещении можно представить в
виде плотности энергии прямых волн ε1, распространяющихся от
источника по кратчайшему пути до приемника, и плотности энергии
многократно отражающихся волн, измеряемой в той же точке при%
ема ε2.
Отношение плотности энергии акустических волн многократного
отражения (диффузного поля) ε2 к плотности энергии прямой волны
ε1 называют акустическим отношением [21]
ε=
R=
ε2
.
ε1
Диффузное поле – это поле, в котором энергия отражения звуко%
вых волн преобладает над энергией прямого звука [19].
В реверберационном сигнале выделяют полезную часть энергии.
Условно считают, что она имеет длительность не более 50 мкс.
Коэффициентом четкости D называют отношение средней плотно%
сти акустической энергии полезной части реверберационного поля к
средней плотности акустической энергии полного реверберирующего
сигнала [21]
D=
1
50
τ0 = 50
∫ ε ( t ) dt
0
T
.
1
lim ∫ ε ( t ) dt
T0
73
Полное время послезвучания делится на две части: время от нача%
ла послезвучания до t0= 50 мкс, в течение которого эффект ревербе%
рации создает ощущение четкости звукового сигнала и время свыше
50 мкс, в течение которого последующие сигналы воспринимаются с
фоном предыдущих реверберационных сигналов, причем этот фон
является помехой и ухудшает разборчивость и четкость. Замкнутый
объем обладает резонансными свойствами. Замкнутый объем поме%
щения представляет колебательную систему со спектром собствен%
ных частот, при этом каждой собственной частоте соответствует свой
декремент затухания.
В прямоугольном помещении, ограниченном идеально жесткими
стенками, существует дискретный спектр резонансных частот, опре%
деляемый выражением [22]
2
2
2
c ⎛m⎞ ⎛ n ⎞ ⎛ p⎞
= fmnp =
⎜ ⎟ +⎜ ⎟ +⎜ ⎟
2π
2 ⎝ lx ⎠ ⎜⎝ ly ⎟⎠ ⎝ lz ⎠
ωmnp
,
где с – скорость звука в воздухе; fm, fn, fp – отрезки, отложенные на
осях прямоугольной системы координат, отражающие точку;
fmnp = fm2 + fn2 + fp2 – длина вектора; fm = c m ; fn = c n и fp = c p .
2 lx
2 ly
2 lz
Направление конца вектора fmnp определяется направляющими
косинусами
cos ( fmnp , fm ) =
cos ( fmnp , fn ) =
cos ( fmnp , fn ) =
fm
fm2
+ fn2
+ fp2
fn
fm2
+ fn2
+ fp2
fn
fm2
+ fn2
+ fp2
m
=
lx
( m / lx ) + ( n / ly ) + ( p / lz )2
ly
( m / lx ) + ( n / ly ) + ( p / lz )2
2
2
n
=
2
2
p
=
lz
( m / lx )2 + ( n / ly ) + ( p / lz )2
2
,
,
.
В работах [19] и [22] даны расчеты резонансных свойств и соб%
ственных частот прямоугольного и цилиндрического объема, а так%
же расчет времени реверберации для волн в прямоугольном помеще%
нии с учетом поглощения поверхностями.
74
3.2. Основы корреляционной теории разборчивости речи
Известно, что ухо как измерительный прибор реагирует только на
первые два момента воздействующего случайного процесса. Именно
поэтому получил развитие корреляционный подход к теории разбор%
чивости речи. В основе корреляционной теории разборчивости речи
положены следующие предположения: разборчивость как качество
образует норму в функциональном пространстве реализаций финит%
ных непрерывных речевых сообщений s(t) длительностью Т; суще%
ствует такая реализация речевого сообщения s0(t), которая имеет
максимальную относительную разборчивость А(s0) = 1, любое преоб%
разование реализации s0(t) разве лишь уменьшает разборчивость,
существует класс преобразований речевых сообщений {G}, не изме%
няющих разборчивость речи (класс инвариантов). Это, например,
задержка по времени t и с нею связанные фазовые изменения в спект%
ре речи, а также изменения масштаба речевого сообщения С в опреде%
ленных пределах (до появления ограничения), и наконец, реализа%
ция речевого сообщения является монотонно невозрастающая функ%
ция среднеквадратического отклонения ε2. В работе [1] принята наи%
более простая монотонная функция вида
⎛
ε2 ⎞
A ( S ( t ) ) = ⎜⎜ 1 − 2 ⎟⎟ A0 ,
(3.1)
εmax ⎠
⎝
где A0 – реализация речевого сигнала, переданного в канал; A(S(t)) –
реализация
речевого
сигнала
на
выходе
канала;
ε2 = invar ( S ( t ) − S0 ( t ) ) – среднеквадратическое отклонение реализа%
ции речевого сигнала на выходе канала [24].
Черта над выражением здесь и далее означает усреднение (по со%
стояниям или по времени). Вычисление ε2 осуществляется инвари%
антно от класса преобразований G, априори оговоренных.
В рамках сделанных предположений имеем
2
ε2 = min ⎡⎣ Cϕ ( t − τ ) − s0 ( t ) ⎤⎦
C,τ
2
,
(3.2)
здесь ϕ(t–τ) – речевое сообщение, преобразованное в результате пере%
дачи по каналу связи; С – масштабный коэффициент; t – задержка по
2
времени; ε можно записать в виде
ε2 = min ⎡⎣ Ps − 2CKs0 ,ϕ ( τ ) + C2 Pϕ ⎤⎦ ,
C,τ
(3.3)
где Ps = s0 ( t )2 – мощность передаваемого сигнала; Ks,ϕ = s0 ( t ) ϕ ( t ) –
корреляционная функция.
75
Из (3.3) определяем
С0 =
Ks,ϕ ( τ )
Pϕ
и далее
ε =
2
Ps Pϕ − Ks2,ϕ ( 0 )
Pϕ
= Ps −
Ks2,ϕ ( 0 )
Pϕ
.
(3.4)
При Ks2,ϕ = 0 получаем ε2max = Ps . Подставляя в (3.1) значение ε2 и
ε2max , получаем окончательное выражение для реализации речевого
сообщения на выходе канала (в предположении, что на входе реали%
зация входного сигнала, неискаженная и равна А0 = 1)
Aϕ = Mn ( Bs )
Ks2,ϕ ( 0 )
Pϕ Ps
= Mn ( Bs ) Rs2,ϕ ( 0 ) ,
(3.5)
где Pϕ, Ps – мощность сигнала на выходе канала и на его входе соот%
ветственно; Ks,ϕ, Rs,ϕ – функция корреляции и коэффициент корре%
ляции между переданным и принятым речевыми сообщениями соот%
ветственно; Mn ( Вs ) – множитель, учитывающий медленно изменя%
ющиеся условия восприятия речи
⎧ 225 ⎫
M ( Вs ) = 1 − exp ⎨ −
⎬,
⎩ Вs ⎭
(3.6)
Вs – уровень воспринимаемой речи, дБ.
Выражение (3.5) в виде квадрата коэффициента взаимной корре%
ляции Rs2,ϕ ( 0 ) между переданным и принятым по каналу сообщения%
ми, определяет сущность корреляционной теории разборчивости
речи. Справедливость такого утверждения совпадает с практикой.
Остановимся на двух примерах, которые способствуют всесторонней
проверке сделанных предложений.
Пример 1. В работе [1] приводятся исследования разборчивости
речи в условиях действия некоррелированного с речевым сообщени%
ем шума. Для этого случая речевое сообщение и шум имеют вид
ϕ ( t ) = s0 ( t ) + n ( t ).
Принимая во внимание, что Ps = s02 ( t ) – мощность речевого сооб%
щения; Pn = n2 ( t ) – мощность шума; Pϕ = Ps + Pn – мощность приня%
того сообщения; Ks,ϕ – функция взаимной корреляции.
76
Ks,ϕ ( 0 ) = ( s0 ( t ) + n ( t ) ) s0 ( t ) = Ps .
Слоговая и словесная разборчивость речи определяется на основа%
нии коэффициента разборчивости речи [1]. Получаем для коэффици%
ента разборчивости в соответствии с (3.5)
Kр =
Mn ( Bs )
Mn ( Bs )
=
,
0,1 B − B
P
1 + 10 ( n s )
1+ n
Ps
(3.7)
Вn и Вs уровни шума и сигнала, соответственно, дБ.
Пример 2. В работе приведены экспериментально снятые зависи%
мости разборчивости речи при ее фильтрации в условиях действия
некоррелированного с речью шума. В этом случае принятый сигнал
представляется в форме
∞
ϕ ( t ) = h ( t − τ ) s0 ( τ ) dτ + n ( t ) ,
∫
(3.8)
0
h(t – τ) – импульсная характеристика фильтра.
Переходя к спектральному представлению, получаем
ϕ ( jω) = T ( jω) s0 ( jω) + n ( jω) ,
T(jω) – комплексная передаточная характеристика фильтра; ϕ(jω) и
s0(jω) – комплексные спектры принятого и переданного речевого со%
общения.
Теперь мощность принятого речевого сообщения выразим через
спектральное представление
∞
Pϕ = T 2 ( ω) Gs ( ω) dω + Pn,
∫
(3.9)
0
здесь T(ω) – амплитудно%частотная характеристика фильтра; Gs(ω) –
энергетический спектр передаваемого речевого сообщения; Pn – мощ%
ность шума.
Значение взаимно%корреляционной функции представляется в
виде
∞
Ks,ϕ = ∫ T ( ω) Gs ( ω) dω.
(3.10)
0
Представляя в (3.4) (3.9) и (3.10) получим
77
⎡∞
⎤ ⎡∞
⎤
Ps ⎢ T2 ( ω) Gs ( ω) dω + Pn ⎥ − ⎢ T ( ω) Gs ( ω) dω⎥
⎢
⎥⎦ ⎢⎣ 0
⎥⎦
ε2 = ⎣ 0
∞
∫
2
∫
=
∫ T ( ω) Gs ( ω) dω + Pn
2
0
⎡∞
⎤
⎢ T ( ω) Gs ( ω ) dω⎥
⎢
⎥⎦
= Ps − ∞ ⎣ 0
2
∫
.
(3.11)
∫ T ( ω) Gs ( ω) dω + Pn
2
0
Представим выражение (3.11) в виде суммы составляющих
n
ε2 = Ps −
∑ ⎡⎣T ( fi ) Gs ( fi ) ∆fi ⎤⎦
2
i =1
U2 ( fi )
∆fi
T ( fi ) Gs ( fi ) ∆fi +
i =1
i =1 ∆fn
n
∑
n
(3.12)
.
∑
2
Подставляя значение ε2 из (3.11) и εmax=Ps из (3.4) в (3.1), полу%
чаем
⎡∞
⎤
⎢ T ( ω) Gs ( ω) dω⎥
⎢⎣ 0
⎥⎦
2
∫
A (S (t)) =
.
(3.13)
⎡∞ 2
⎤
Ps ⎢ T ( ω) Gs ( ω ) dω + Pn ⎥
⎢⎣ 0
⎥⎦
Выражение (3.13) позволяет легко вычислить коэффициент раз%
борчивости речи на выходе фильтра с заданной АЧХ, так как усред%
ненный энергетический спектр русской речи известен.
Согласно формуле (3.13), коэффициент корреляционной разбор%
чивости речи определяется как
∫
n
Kр =
78
∑ ⎣⎡Gs ( fi ) Z ( fi ) ∆fi ⎦⎤
i =1
2
n
⎡n
Un2 ( fi ) ⎤
∆fi ⎥
Ps ⎢ Gs ( fi ) Z 2 ( fi ) ∆fi +
i =1 ∆fn
⎣⎢ i =1
⎦⎥
∑
∑
,
(3.14)
где Z(fi) – АЧХ затухания элемента конструкции помещения.
Представим Kр при Z(fi) = 1:
Kр =
Ps
Ps + Pn
(3.15)
либо
Kр =
1
(3.16)
,
(
)
1 + 10
здесь Bp = B'p + ∆; B'p – уровень информационной (формантной) со%
ставляющей сигнала; ∆ – уровень неинформационной составляющей
речевого сигнала.
Представим для i%й полосы равной разборчивости коэффициент
разборчивости речи
−0,1 Bp − Bn
⎡⎣ Gs ( fi ) Z ( fi ) ∆fi ⎤⎦
Kрi =
,
⎡
Un2 ( fi ) ⎤
2
Ps ⎢Gs ( fi ) Z ( fi ) ∆fi +
∆fi ⎥
∆fn
⎢⎣
⎥⎦
2
(3.17)
где Ps – мощность речевого сигнала в полосах равной разборчивости
при мощности источника сигнала Ps=[10
0,1B
–12
]1,0·10
Вт, (B – уро%
вень речевого сигнала, задаваемый из реальных условий; 10–12 Вт –
нулевой уровень мощности речевого сигнала); Gs(fi) – спектральная
плотность речевого сигнала на средней частоте i%й полосы равной раз%
борчивости, мощность которого Ps, задаваемая в зависимости от уров%
ня речи (средний либо усиленный аппаратурой); ∆fn – полоса фильт%
ра (∆fn = 1 Гц) для измерения шума. Шум в полосе ∆fn = 1 Гц измеря%
ется на средних частотах полос равной разборчивости; Z(fi) – АЧХ
затухания (ослабления) преграды (элемента конструкции) по напря%
2
жению (рис. 3.2) [8]; Z (fi) – АЧХ затухания (ослабления) преграды
(элемента конструкции) по мощности.
Преобразуя (3.17) с учетом, что Gs ( fi ) ∆fi = Psi
Kрi =
Gs ( fi ) ∆fi
⎡
⎤
( fi )
Ps ⎢1 +
⎥
2
⎣⎢ Gs ( fi ) Z ( fi ) ∆fn ⎦⎥
Un2
=
Psi
⎡
⎤
Un2 ( fi )
Ps ⎢1 +
⎥
2
⎣⎢ Gs ( fi ) Z ( fi ) ∆fn ⎦⎥
,
(3.18)
79
60
55 56 56 56 56 56 55
53
54
51
Затухание, дБ
50
48
52
50
45
42
40
37
32
30
27
20
5000
2000
Гц
1000
Средние частоты 1/3 октавных полос, Гц
200 300 400
100
Рис. 3.2. Нормативная АЧХ затухания преграды
Un2 ( fi )
; Ps = Gs ( fi ) ∆f.
i
∆fn
При Z(fi) = 1 окончательно
здесь Gn ( fi ) =
Kрi =
Psi
⎡ G (f ) ⎤
Ps ⎢1 + n i ⎥
Gs ( fi ) ⎦⎥
⎣⎢
,
(3.19)
Gs определяется из выражения
0,1G f дБ
2
Gs ( fi ) ⎡ B2 ⎤ = 10 s ( i )[ ]UОУ
,
⎣ ⎦
2
где UОУ
– квадрат напряжения на выходе микрофонного усилителя;
Kп – коэффициент преобразования микрофона Byetone 2 (Kп = 1,6
мВ/Па); Р0 – нулевой уровень чувствительности уха на частоте 1000
–5
Гц при гармоническом воздействии (Р0 = 10 Па); KУ – коэффициент
усиления микрофонного усилителя (KУ = 103); Uоп – напряжение на
–5
выходе преобразователя при Р0 = 2·10 Па (Uоп = 32 нВ); Uс(0 дБ) ≡
UОУ = 32 мкВ (напряжение на выходе микрофонного усилителя
(KУ = 103)); UОУ2 – квадрат напряжения (пропорционального мощ%
2
–9
ности) (UОУ = 1,024·10 Вт).
Представим из (3.10) коэффициент разборчивости речи в логариф%
мическом масштабе, дБ
80
Kр[ дБ] = 10lg Kр
Kр[ дБ] = 10lg
1+
1
Un2 ( fi )
Gs ( fi ) Z 2 ( fi ) ∆fn
Обозначим Hi =
⎡
⎤
Un2 ( fi )
= 10lg1 − 10lg ⎢1 +
⎥.
2
⎣⎢ Gs ( fi ) Z ( fi ) ∆fn ⎦⎥
Un2 ( fi )
. Так как все величины, входящие
Gs ( fi ) Z 2 ( fi ) ∆fn
в выражение для Нi, обычно измеряются в дБ, вычислим значение Нi
(Н i[дБ])
Hi[ дБ] = 10lg Hi = 10lg
Un2 ( fi )
Gs ( fi ) Z 2 ( fi ) ∆fn
=
= 20lg ⎡⎣Un ( fi ) ⎤⎦ − 10lg ⎡⎣Gs ( fi )⎤⎦ − 20lg ⎡⎣ Z ( fi )⎤⎦ − 10lg ( ∆fn ) ,
(3.20)
где Нi[дБ]=Un(fi)[дБ]–Gs(fi)[дБ]–Z(fi)[дБ]–Dfn[дБ]; 20lg[Un(fi)] – уровень
шума, дБ; 10 lg[Gs(fi)] – расчетная величина (табличная); 20lg[Z(fi)] –
ослабление преграды, измеряемое спектроанализатором в полосе ∆fn
либо системой измерительной автоматизированной К6%6 как разность
уровней в точке приема и точке излучения, т. е. B(fi) за преградой –
B(fi) перед преградой, дБ; 10lg(∆fn) – полоса фильтра измерителя
фоновых шумов в точке приема, дБ.
Таким образом, можем записать выражение
1
Kр =
0,1Hi[ дБ ]
.
1 + 10
Оценка коэффициента разборчивости речи в i%й полосе частот рав%
ной разборчивости равна Kрi = f ( Hi ). Зависимость коэффициента раз%
борчивости речи Kрi от Hi приведена на рис. 3.3. Таким образом,
получена теоретическая кривая 1 зависимости Kрi = f ( Hi ) . На рис. 3.4
указанная кривая показана на вероятностной бумаге. Коэффициент раз%
борчивости речи во всей полосе частот 100–10000 Гц
Kр =
n
∑
1
Kр .
n i =1 i
(3.21)
На рис. 3.3 показано усредненное значение (кривая 2) с учетом раз%
бросов уровней голосов и порогов слышимости на ± 6 дБ [2]. Эта кривая
аппроксимирована формулой
81
⎧ ⎡
1
1
+
+⎤
⎪ ⎢
−0,1( B′p − Bni −12 )
−0,1( B′p − Bni ) ⎥
1 + 10
⎪ 1 ⎢ 1 + 10
⎥,
⎪3 ⎢
⎥
1
⎪ ⎢+
⎥
−0,1( B′p − Bni +12 )
⎥⎦
⎪ ⎢⎣ 1 + 10
(3.22)
⎪
Kр = ⎨ ⎡⎛
⎤
⎞ ⎛
⎞
1
1
⎪ ⎢⎜ 1 −
⎟ + ⎜1 −
⎟ +⎥
′
′
0,1
B
B
12
0,1
B
B
−
−
−
⎜
⎟
⎜
(
)
(
)
p
ni
p
ni ⎟ ⎥
⎪ ⎢⎝ 1 + 10
+
1
10
⎠
⎝
⎠
1
⎪ ⎢
⎥,
⎪3 ⎢ ⎛
⎞
⎥
1
⎪ ⎢+ ⎜1 −
⎟
⎥
′
0,1
B
B
12
−
+
⎜
⎟
⎪⎩ ⎣⎢ ⎝ 1 + 10 ( p ni ) ⎠
⎦⎥
где Bpi < Bni , Bpi ≥ Bni , Bpi – уровень речевого сигнала на i%й частоте
полосы равной разборчивости, дБ; Bni – уровень шума на i%й частоте
полосы равной разборчивости, дБ
B′p = Bp − ∆i,
∆i – уровень артикуляционного параметра русской речи на частоте fi .
Зависимость артикуляционного параметра ∆ русской речи от час%
тоты показана в графическом виде и в аналитической форме.
1
6
1
9
6
9
8
4
9
3
9
2
9
6
9
123
145
146
167
18
9
8
67
46
45
23
2
Рис. 3.3. Зависимость коэффициента разборчивости речи в i4й полосе
равной разборчивости от Q=Нi–D
82
0,999
0,998
0,995
0,99
0,98
0,95
0,9
0,5
0,4
0,3
0,2
0,1
0,05
0,02
0,01
0,005
0,002
0,001
–30
–20
–10
0
10
20
30, дБ
Рис. 3.4. Зависимость коэффициента разборчивости речи в i4й полосе
равной разборчивости от Нi – D, изображенная на «вероятност4
ной бумаге»
В диапазоне частот от 200 до 1000 Гц ∆ I =
зоне частот от 1000 до 10000 Гц ∆ II =
200
− 0,37 дБ, а в диапа%
f 0,43
1000
+ 1,6 дБ.
f 0,69
Артикуляционный параметр русской речи ∆ (рис. 3.5) устанавли%
вает разность между спектральной плотностью речи и ее информа%
тивной составляющей, т. е. ∆ = Bp − B′p .
Для автоматизированных расчетов приведена формула, в которой
исключена методическая погрешность (рис. 3.6).
1
⎧
×
⎪
− 0,1( Ei − ∆i )
1 + 10
⎪
⎪
2
⎪× 0,78 + 5,46exp − 0,0043[ Ei − ∆i + 27,3] ,
⎪
если Ei − ∆i ≤ 0,
⎪
Kрi = ⎨
1
⎪
×
1−
0,1( Ei −∆i )
⎪
+
1
10
⎪
⎪× 0,78 + 5,46exp − 0,0043 E − ∆ − 27,3 2 ,
[ i i
]
⎪
⎪
если Ei − ∆i > 0.
⎪⎩
(
(
(
(
))
(3.23)
))
83
∆
42
32
∆f1
12
∆f2
2
122
10 ⋅ 104 12312
10 ⋅ 103
112312
Рис. 3.5. Зависимость артикуляционного параметра D от частоты
0,2
Крi
0,1
0,05
0,02
0,01
0,005
0,002
0,001
–35
–30
–15, дБ
–20
–25
Рис 3.6. Зависимость коэффициента разборчивости речи в i4й полосе
равной разборчивости от Нi–D, изображенная на «вероятност4
ной бумаге» (участок от –15 до –35 дБ)
2
2
1
19
18
17
16
15
14
13
12
11
21
31
41
51
61
71
81
91
1
211 11
Рис. 3.7. Зависимость словесной разборчивости речи от интегрального
коэффициента разборчивости речи Kр в полосе речевого сигнала
84
Словесная разборчивость W (рис. 3.7) определяется из формулы
⎧1,54Kр0,25 ⎡1 − exp ( −11Kр ) ⎤ , если Kр < 0,15,
⎣
⎦
⎪⎪
W=⎨
⎛
11Kр ⎞
⎟⎟ , если Kр ≥ 0,15.
⎪ 1 − exp ⎜⎜ −
⎝ 1 + 0,7 Kр ⎠
⎩⎪
(3.24)
3.3. Методические подходы к оценке эффективности защиты
речевой информации
Очевидно, что показатель словесной разборчивости речи можно
использовать и для оценки эффективности закрытия технических
каналов утечки речевой информации, но при этом метод артикуля%
ционных измерений из%за сложности и длительности проведения в
практической деятельности не приемлем. Наиболее целесообразно
для оценки разборчивости речи использовать инструментально%рас%
четный метод, основанный на результатах экспериментальных ис%
следований, проведенных Н. Б. Покровским [2], и не требующий про%
ведения артикуляционных измерений. Суть этого метода заключа%
ется в следующем. Спектр речи разбивается на N частотных полос
(например, октавных, третьоктавных, равноартикуляционных и
т. п.), в общем случае произвольных.
Для каждой i%й (i = 1…, N) частотной полосы на среднегеометри%
ческой (средней) частоте fсрi = fвifнi определяется формантный па%
раметр ∆i, характеризующий энергетическую избыточность дискрет%
ной составляющей речевого сигнала
∆i = Bсi − B'i, дБ,
(3.25)
где Bсi – средний спектральный уровень речевого сигнала в месте из%
мерения в i%й спектральной полосе, дБ; B'i – средний спектральный
модальный уровень формант (под формантами понимаются макси%
мумы огибающей спектра определенного звука [2]) в i%й спектраль%
ной полосе, дБ.
Значения формантных параметров ∆i определяются по рис. 3.8 [2]
при условиях f = fсрi или из соотношения (аппроксимация графика)
0,43
⎪⎧200/ fсрi − 0,37, если f ≤ 1000Гц,
∆i = ⎨
0,43
⎪⎩1000/ fсрi + 1,37, если f > 1000Гц.
(3.26)
Для каждой i%й частотной полосы определяется весовой коэффи%
циент ki, характеризующий вероятность наличия формант речи в дан%
ной полосе
85
ki = k ( fвi ) − k ( fнi ) ,
(3.27)
где k(fвi) и k(fнi) – значения весового коэффициента для верхней fвi и
нижней fнi граничной частот i%й частотной полосы спектра речевого
сигнала.
Значения весовых коэффициентов k(fвi) и k(fнi) определяются по
графику рис. 3.9 (функции распределения формант, характеризую%
щей вероятность встречаемости формант в различных участках рече%
вого спектра) [2] при условиях f = fвi и f = fнi, или из соотношения
(аппроксимация графика)
⎧2,57 ⋅ 10−8 f 2,4, если 100 < f ≤ 400Гц,
⎪
(3.28)
k( f ) = ⎨
−4 1,18
, если 400 < f ≤ 10000Гц.
⎪⎩1 − 1,074exp −10 f
(
)
∆
42
32
∆1f1
12
∆2f2
2
122
1 ⋅ 103
112314
1 ⋅ 104 12312
Рис. 3.8. Разность между спектральными уровнями речи и формант
1
2356
∆2f2
2344
2
122
∆1f1
1 ⋅ 103
112312
Рис. 3.9. Форматное распределение
86
1 ⋅ 104 12312
Для каждой частотной полосы на среднегеометрической частоте
fсрi по графику рис. 3.10 [2] или из аналитического соотношения (ап%
проксимация графика) определяется коэффициент восприятия фор%
мант слуховым аппаратом человека, Kрi, представляющий собой ве%
роятное относительное количество формантных составляющих речи,
которые будут иметь уровни интенсивности выше порогового значения
Kр
i
⎧ 0,78 + 5,46exp ⎡ −4,3 ⋅ 10−3 27,3 − Q 2 ⎤
(
i ) ⎥
⎪
⎢⎣
⎦,
⎪
−0,1 Qi
+
1
10
⎪
⎪⎪
если Qi ≤ 0,
=⎨
2
⎪ 0,78 + 5,46exp ⎡ −4,3 ⋅ 10−3 ( 27,3 − Qi ) ⎤
⎢
⎥⎦
⎣
⎪1 −
,
0,1 Qi
⎪
1 + 10
⎪
если Qi > 0,
⎩⎪
(3.29)
где Qi = B'i − Bшi = ( Bсi − ∆i ) − Bшi = qi − ∆ i; Bшi – уровень шума (помехи)
в месте измерения в i%й спектральной полосе, дБ; qi=Bсi–Bшi – отно%
шение «уровень речевого сигнала/уровень шума», дБ.
С учетом (3.27) и (3.29) определяется спектральный индекс арти%
куляции (понимаемости) речи Ri (информационный вес i%й спектраль%
ной полосы частотного диапазона речи)
Ri = Kрiki .
(3.30)
Рассчитывается интегральный индекс артикуляции речи
R=
N
∑ Ri.
(3.31)
i =1
1
1
3456789 78
8898 9
7
268 3456789 8788
989 9
7
267
261
264
212
32
42
52
2
52
42
32
12
23412
Рис. 3.10. Зависимость коэффициента разборчивости речи Kp от отно4
сительного уровня интенсивности формант Q
87
По графику рис. 3.10 [2] или из аналитического соотношения (ап%
проксимация функции) определяется слоговая разборчивость S [25]
⎧4 R1,43, если R ≤ 0,15,
⎪⎪
S = ⎨1,1 ⎡⎣1 − 1,17exp ( −2,9 R ) ⎤⎦ , если 0,15 < R ≤ 0,7,
⎪
⎩⎪1,01 ⎣⎡1 − 9,1exp ( −6,9 R ) ⎦⎤ , если R > 0,7.
(3.32)
Зависимость словесной разборчивости речи W от слоговой S при%
ведена на рис. 3.11 и табл. 3.1 [2].
График для русской речи аппроксимируется аналитическим соот%
ношением
⎡
⎛ 6,15 S ⎞ ⎤
W = 1,05 ⎢1 − exp ⎜ −
⎟⎥.
⎝ 1 + S ⎠⎦
⎣
(3.33)
С учетом рис. 3.10 и 3.11 легко получить график зависимости
словесной разборчивости от интегрального индекса артикуляции
речи, который можно аппроксимировать аналитическим соотноше%
нием (рис. 3.12)
⎧1,54 R 0,25 ⎡1 − exp ( −11 R ) ⎤ , если R < 0,15,
⎣
⎦
⎪
W=⎨
⎛
11 R ⎞
⎪1 − exp ⎜ −
⎟, если R ≥ 0,15.
⎝ 1 + 0,7 R ⎠
⎩
(3.34)
12
2
1
19
18
17
16
15
14
13
12
1
1
1
21
31
2
41
51
61
71
81
91
1 211
3
Рис. 3.11. Зависимость слоговой разборчивости S и словесной разборчиво4
сти речи W от интегрального индекса артикуляции речи R
88
Таблица 3.1. Зависимость слоговой разборчивости S и словесной
разборчивости речи W от интегрального индекса артику4
ляции речи R
R
S, %
W, %
R
S, %
W, %
0,05
5,5
30,8
0,55
83,9
98,7
0,1
14,9
57,8
0,6
87,4
99
0,15
26,7
77,5
0,65
90,5
99,3
0,2
37,9
85,5
0,7
93,1
99,4
0,25
47,7
90,4
0,75
95,8
99,6
0,3
56,1
93,5
0,8
97,3
99,6
0,35
63,4
95,5
0,85
98,4
99,7
0,4
69,7
96,8
0,9
99,2
99,8
0,45
75,1
97,7
0,95
99,7
99,9
0,5
79,8
98,3
1
100
100
1
1
91
81
71
61
51
41
31
21
1
1
21
31
41
51
61
71
81
91
1
211
21
Рис. 3.12. Зависимость словесной разборчивости речи W от слоговой S
3.4. Методика расчета значений показателя защищенности
акустической речевой информации
Настоящая методика предназначается для определения числен%
ных значений словесной разборчивости речи W в акустическом, виб%
роакустическом и оптико%электронном каналах утечки речевой ин%
формации, а также при непосредственном прослушивании речи без
использования технических средств. Для проведения расчетов ис%
пользуются следующие исходные данные.
89
По речевому сигналу: Bs, дБ – интегральный (суммарный) уро%
вень речевого сигнала в полосе частот 100–10000 Гц; N – число дис%
кретных полос спектра сигнала; Bpi, дБ – спектральные уровни рече%
вого сигнала в i%x дискретных полосах спектра (i = 1,..., N); Di, дБ –
спектральные уровни артикуляционного параметра речи (i = 1,..., N);
wi – весовые коэффициенты дискретных полос (i = 1,..., N).
Исходные данные для типовых речевых сигналов с уровнями:
Bs = 64 дБ (тихая речь), Bs = 70 дБ (речь со средним уровнем), Bs = 76 дБ
(громкая речь) и Bs = 84 дБ (речь, усиленная техническими средствами)
и характеристики равноартикуляционных полос и октавных полос
спектра речевого сигнала, наиболее приемлемые с практической точ%
ки зрения, приведены в табл. 3.2–3.4. Представление спектра в виде
20 равноартикуляционных полос обеспечивает получение более точ%
ных расчетов словесной разборчивости. Свое применение этот способ
находит, как правило, в автоматизированных измерительных комп%
лексах. При наличии измерительной аппаратуры общего примене%
ния наиболее простым способом является представление спектра ре%
чевого сигнала в виде 7 октавных полос. При этом методическая
ошибка по сравнению с 20 полосным представлением спектра не пре%
вышает 10 %.
По условиям приема речевого сигнала: Zi – коэффициенты ослаб%
ления (затухания) i%гo спектрального уровня речевого сигнала на трас%
се распространения акустической волны от источника речи к прием%
ному устройству, дБ; Bni – спектральные уровни шума в i%й дискрет%
ной полосе спектра сигнала, дБ. Значения Zi и Bni определяются рас%
четным или инструментальным способами.
При проведении практических работ по защите речевой информа%
ции значения Zi и Bni необходимо определять инструментальным
способом.
Применение расчетного способа определения Zi и Bni оправдано в
оценочных задачах при наличии исходных данных о звукопоглоща%
ющих и вибропоглощающих свойствах (характеристиках) различ%
ных сред, через которые проходит акустическая волна от источника
речи к приемному устройству, а также при известных спектральных
характеристиках шума в точке приема речевого сигнала.
Порядок проведения расчета: расчетным или инструментальным
способом определить Zi и Bni; по формуле (3.35) рассчитать Ei – отно%
шения сигнал/шум на входе приемного устройства речевого сигнала
в дискретных полосах спектра (i = 1, ..., N)
Ei = Вsi – Bni + Zi = Qpi + Zi.
90
(3.35)
91
2050
2225
420–570
570–710
710–865
865–1030
1030–1220
1220–1410
1410–1600
1600–1780
1780–1960
1960–2140
2140–2320
2320–2550
2550–2900
2900–3300
3300–3660
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
3500
3100
2725
2425
1875
1700
1500
1300
1125
950
800
650
500
250
100–420
1
Средняя
частота
Fcp, Гц
Границы по%
лосы f1–f2,
Гц
Номер
полосы
i
360
400
350
230
180
180
180
180
190
190
190
165
155
140
150
320
Ширина
полосы
df, Гц
17,8
18,9
12,9
11,8
20,3
21,0
22,4
23,9
25,8
14,3
15,0
16,4
17,9
19,8
26,6
27,6
21,6
20,6
29,0
30,4
33,0
36,3
38,2
40,9
45,2
Bs = 70 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
23,0
24,4
27,0
30,3
32,2
34,9
36,2
Bs = 64 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
23,8
24,9
26,3
27,0
28,4
29,9
31,8
32,6
33,6
35,0
36,4
39,0
42,3
44,2
46,9
48,2
Bs = 76 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
31,8
32,9
34,3
35,0
36,4
37,9
39,8
40,6
41,6
43,0
44,4
47,0
50,3
52,2
54,9
56,2
Bs = 84 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
Таблица 3.2. Характеристики речевых сигналов в равноартикуляционных полосах
5,2
5,5
5,9
6,2
6,5
6,8
7,1
7,5
8,0
8,7
9,4
10,1
10,9
12,0
13,4
18,2
Артикуля%
ционные па%
раметры речи Di
92
3660–4050
4050–5010
5010–7250
7250–10000
17
18
19
20
8600
6150
4550
3850
Средняя
частота
Fcp, Гц
2750
2240
960
390
Ширина
полосы
df, Гц
4,6
6,9
9,6
11,1
Bs = 64 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
10,6
12,9
15,6
17,1
Bs = 70 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
Границы
полосы f1–f2,
Гц
87,5–175
175–350
350–700
700–1400
1400–2800
2800–5600
5600–11200
Номер
полосы
i
1
2
3
4
5
6
7
8000
4000
2000
1000
500
250
125
5600
2800
1400
700
350
175
87,5
Средняя Ширина
частота полосы
Fcp, Гц
df, Гц
4,5
10,5
18,5
27,0
34,5
36,2
35,6
Ls = 64 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
10,5
16,6
24,5
33,0
40,5
42,2
41,6
Ls = 70 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
16,5
22,6
24,5
30,6
38,5
47,0
39,0
30,5
54,5
56,2
55,6
Ls = 84 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
24,6
26,9
29,6
31,1
2,6
4,8
6,9
9,8
14,6
18,2
17,6
Артикуля%
ционные пара%
метры речи Di
3,5
4,0
4,6
5,0
Артикуля%
Bs = 84 дБ
ционные па%
Спектраль%
ный. уровень раметры речи Di
сигнала Bpi
46,5
48,2
47,6
Ls = 76 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
16,6
18,9
21,6
23,1
Bs = 76 дБ
Спектраль%
ный уровень
сигнала Bpi
Таблица 3.3. Характеристики речевых сигналов в октавных полосах
Границы по%
лосы f1–f2,
Гц
Номер
полосы
i
Окончание табл. 3.2.
93
500
630
89–112
112–141
141–178
178–224
224–282
282–355
355–447
447–562
562–708
708–891
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
800
400
315
250
200
160
125
100
Границы
полосы
f1–f2, Гц
Но%
мер
поло%
сы i
Сред%
няя час%
тота по%
лосы
0,059233
0,048091
0,038462
0,026754
0,21494
0,1131
56
55
53
51
48
0,01437
42
37
32
27
Зату%
хание
сигна%
ла в
полосе
45
0,02739
0,00522
Весовой
коэффи%
циент по
октав%
ной
полосе
0,0082691
0,0047584
0,0027382
0,0015757
0,00090669
Весовой
коэффи%
циент полосы
51,2
53,5
54,9
56,0
57,0
55, 8
52,7
48,2
41,7
36, 7
тихая
речь
Bs = 64
51,2
53,5
54,9
56,0
57,0
55,8
51,2
53,5
54,9
56,0
57,0
55,8
52,7
48,2
48,2
52,7
41,7
36,7
тихая
речь
Bs = 64
41,7
36,7
тихая
речь
Bs = 64
51,2
53,5
54,9
56,0
57,0
55,8
52,7
48,2
41,7
36,7
тихая
речь
Bs = 64
Уровни речевого сигнала в i4й полосе
частот Bsi для русской речи, дБ
Таблица 3.4. Характеристики речевых сигналов в третьоктавных полосах
11,5671
12,7995
14,1666
15,6838
17,3686
19,2407
21,3222
23,6384
26,2180
29,0936
Фор%
мант%
ный па%
раметр, дБ
94
2500
3150
891–1122
1122–1412
1412–1778
1778–2238
2238–2817
2817–3547
3547–4465
4465–5621
5621–7077
7077–8909
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
8000
6300
5000
4000
2000
1600
1250
1000
Границы
полосы
f1–f2, Гц
Но%
мер
поло%
сы i
Сред%
няя час%
тота по%
лосы
Окончание табл. 3.4.
0,021744
0,042398
0,066352
0,087688
0,10179
0,10697
0,10419
0,095752
0,084174
0,07153
Весовой
коэффи%
циент полосы
0,07252
0,25583
0,30692
Весовой
коэффи%
циент по
октав%
ной
полосе
50
50
50
52
54
55
36,2
38,5
40,3
41,7
43,0
43,8
44,7
56,2
56
56
48,1
49,2
тихая
речь
Bs = 64
36,2
38,5
40,3
41,7
43,0
43,8
44,7
56,2
48,1
49,2
тихая
речь
Bs = 64
36,2
36,2
38,5
40,3
40,3
38,5
41,7
43,0
43,8
44,7
56,2
48,1
49,2
тихая
речь
Bs = 64
41,7
43,0
43,8
44,7
56,2
48,1
49,2
тихая
речь
Bs = 64
Уровни речевого сигнала в i4й полосе
частот Bsi для русской речи, дБ
56
56
Зату%
хание
сигна%
ла в
полосе
3,4070
3,7578
4,1690
4,6510
5,2159
5,8782
6,6545
7,5644
8,6311
10,4556
Фор%
мант%
ный па%
раметр, дБ
По формуле (3.36) рассчитать Kpi – коэффициенты разборчивости
речи в дискретных полосах спектра (i = 1, ..., N)
⎧ 0,78 + 5,46exp ⎡ −0,0043 ( E − ∆ + 27,3 )2 ⎤
i
i
⎢⎣
⎥⎦
⎪
,
⎪
−0,1( Ei −∆i )
+
1
10
⎪
⎪⎪
если Ei − ∆i ≤ 0,
Kрi = ⎨
⎪ 0,78 + 5,46exp ⎡ −0,0043 ( Ei − ∆i − 27,3 )2 ⎤
⎣⎢
⎦⎥ ,
⎪1 −
0,1( Ei −∆i )
⎪
1 + 10
⎪
если Ei − ∆i > 0.
⎩⎪
(3.36)
По формуле (3.37) рассчитать Kр – коэффициент разборчивости
речи в частотной полосе речевого сигнала
Kр =
N
∑ wi Kрi .
(3.37)
i =1
По формулам (3.38) рассчитать словесную разборчивость речи
⎧1,54 p0,25 ⎡1 − exp ( −11 Kр ) ⎤ , если Kр < 0,15,
⎣
⎦
⎪⎪
W=⎨
⎛
11 Kр ⎞
⎟⎟, если Kр ≥ 0,15.
⎪1 − exp ⎜⎜ −
⎪⎩
⎝ 1 + 0,7 Kр ⎠
(3.38)
Примеры расчета словесной разборчивости
(применительно к акустическому каналу утечки
речевой информации)
Пример 3. Определить словесную разборчивость речи с интеграль%
ным уровнем Bs = 64 дБ, при ее прослушивании в условиях «речепо%
добного» шума и прохождении речевого сигнала через среду с равно%
мерной амплитудно%частотной характеристикой (рис. 3.13–3.15).
Вариант 1. Расчет словесной разборчивости при представлении
спектра речевого сигнала 20%равноартикуляционными полосами.
1. Исходные данные по равноартикуляционным полосам и рече%
вому сигналу принимаются из табл. 3.2.
2. Исходные данные по спектру шума и АЧХ приведены в табл.
3.5. и 3.6.
По формуле (3.35) для каждой равноартикуляционной полосы
рассчитываются отношения «спектральный уровень сигнала/шум»
Ei, дБ (i = 1–20) (табл. 3.7).
95
Таблица 3.5. Коэффициенты разборчивости в третьоктавных полосах
Номер
полосы ре%
чевого сиг%
нала i
Kоэффициенты разборчивости в полосе, дБ
тихая речь
Bs = 64
речь со сред%
ним уровнем
Bs = 70
громкая речь
Bs = 76
речь, усиленная
техническими
средствами
Bs = 84
1
0,0000
0,0000
0,0001
0,0000
2
0,0000
0,0000
0,0001
0,0003
3
0,0001
0,0001
0,0003
0,0007
4
0,0001
0,0003
0,0007
0,0013
5
0,0003
0,0007
0,0014
0,0026
6
0,0006
0,0013
0,0025
0,0046
7
0,0006
0,0017
0,0034
0,0069
8
0,0009
0,0025
0,0054
0,0114
9
0,0009
0,0026
0,0061
0,0140
10
0,0007
0,0023
0,0058
0,0145
11
0,0007
0,0024
0,0064
0,0164
12
0,0010
0,0033
0,0085
0,0213
13
0,0066
0,0033
0,0089
0,0231
14
0,0010
0,0034
0,0093
0,0247
15
0,0013
0,0044
0,0115
0,0294
16
0,0016
0,0052
0,0133
0,0328
17
0,0020
0,0062
0,0149
0,0350
18
0,0021
0,0063
0,0147
0,0330
19
0,0012
0,0038
0,0093
0,0222
20
0,0005
0,0017
0,0046
0,0118
Примечание. Суммарный коэффициент разборчивости: 0,0222; 0,0515;
0,1272; 0,306.
По формуле (3.36) для каждой равноартикуляционной полосы
рассчитываются коэффициенты разборчивости речи Ki (i = 1, ..., 20)
(табл. 3.8).
96
Таблица 3.6. Исходные данные по спектру речевого сигнала и АЧХ
№ полосы
1
2
3
4
5
Zi, дБ
11,3
11,3
11,3
11,3 11,3 11,3 11,3 11,3 11,3 11,3
Bni, дБ
44,2
42,9
40,2
38,3 35,0 32,4 31,0 29,6 28,6 27,8
№ полосы
11
12
13
Zi, дБ
11,3
11,3
11,3
11,3 11,3 11,3 11,3 11,3 11,3 11,3
Bni, дБ
25,9
24,4
23,0
22,3 20,9 19,8 19,1 17,6 14,9 12,6
14
6
15
16
7
17
8
18
9
19
10
20
7
352 54
5
67 3178
65
7
9424 9
75 5
6 94 545762648 942487
Bpi = Fp (∆fi ), i = 1, n, n = 20
65
7
9424 9
75 87
Bni = Fn (∆fi ), i = 1, n, n = 20
74
6
88954
5
6
54
88 4 65
74 9424
9
75
Qpi = Bsi − Bni
!4"##66
7 5456476 5
6 4 9424
1
1
1
⎧1 (
+
+
) = Kpi при Bni ≥ Bpi
0,1(− Q pi +12)
0,1(− Q pi −12)
−0,1Q pi
⎪3
⎪ 1 + 10
1 + 10
1 + 10
⎨
1
1
1
⎪ 1 (1 −
+1−
+1−
) = Kpi при Bpi ≥ Bni
0,1Q pi
0,1(Q pi +12)
0,1(Q pi −12)
⎪⎩ 3
1 + 10
1 + 10
1 + 10
!4"##66
7 5456476 5
6 4$
9424
Kр =
n
∑
1
Kрi
n i =1
12345678 495
2
6 24344 1 6 24
4 5456476 2 16232456
Рис. 3.13. Последовательность расчета коэффициента разборчивости
речи
Таблица 3.7. Отношение «спектральный уровень сигнал/шум»
№ полосы
Ei, дБ
№ полосы
Ei, дБ
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
–19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
–19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3 –19,3
97
Таблица 3.8. Коэффициенты разборчивости речи
№ полосы
№ полосы
Kpi, дБ
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
0,001 0,003 0,006 0,006 0,007 0,008 0,01 0,012 0,013 0,014
Kpi, дБ
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
0,015 0,016 0,017 0,018 0,02 0,021 0,022 0,024 0,027 0,03
7
352 54
5
68 3183
65
7
9424 9
75 #4587 94 478 94248
Bpi = Fp (∆fi ), i = 1, n, n = 7
65
7
9424 9
75 8
Bni = Fn (∆fi ), i = 1, n, n = 7
74
6
33954
5
6
54
83 4 65
74 9424
9
75
Qpi = Bpi − Bni
5
3
48
756
747 4 65
74 9424
fсрi = fвi fнi
4587 958
75
0,43
⎧200/ fcp
i − 0,37, при fcpi ≤ 1000 Гц
⎪
∆Ai ∆Ai = ⎨
0,69
⎪⎩1,37 + 1000/ fcpi , при fсзш > 1000 Гц
!4"##6$6
7 495676 #4587
⎧ 0,78 + 5,46 exp ⎡ −4,3 ⋅ 10−3 (Q − ∆i + 27,3)2 ⎤
i
⎣
⎦ , при Q ≤ ∆i
⎪
i
⎪⎪
1 + 10−0,1(Qi −∆i)
Kpi = ⎨
⎪ 0,78 + 5,46 exp ⎡⎢ −4,3 ⋅ 10−3 (Qi − ∆i − 27,3)2 ⎤⎥
⎣
⎦ , при Q > ∆i
⎪1 −
i
⎪⎩
1 + 100,1(Qi −∆i)
%
44 4"##6$6
7 54 #4587
⎧⎪2,57 ⋅ 10−8 f 2,4 при 100 < fсрi ≤ 400 Гц
k(f ) = ⎨
−4 1,18
) при 400 < fсрi ≤ 10000 Гц
⎪⎩1 − 1,074 exp(−10 f
ki = k(fвi ) − k(fнi )
!4"##6$6
7 5456476 5
6 4&
9424
Kp =
n
∑
1
ki pi
n i =1
12345678 495
2
6 24344 1 6 24
4 5456476 2 1562342567
Рис. 3.14. Последовательность расчета коэффициента разборчивости
речи через коэффициент восприятия формант
98
12343567 869
38531
⎧4K1,43, при K < 0,15
p
⎪ p
⎪
S = ⎨1,1 ⎡⎣1 − 1,17 exp ( −2,9Kp ) ⎤⎦ , при 0,15 ≤ Kp ≤ 0,7
⎪
⎪1,01 ⎡1 − 9,1exp ( −6,9Kp ) ⎤ , при Kp > 0,7
⎣
⎦
⎩
123567 869
38531
⎡
6,15S ⎞ ⎤
W = 1,05 ⎢1 − exp ⎛⎜ −
⎟
⎝ 1 + S ⎠ ⎦⎥
⎣
123567 869
3853 6 7 869
3853 8
⎧1,54Kp0,25 ⎡1 − exp ( −11Ki ) ⎤ , при Kp < 0,15
⎣
⎦
⎪
⎪
W=⎨
⎛
11Kp
⎪1 − exp ⎜⎜ −
⎪⎩
⎝ 1 + 0,7 Kp
⎞
⎟⎟ , при Kp ≥ 0,15
⎠
Рис. 3.15. Последоватьность расчета слоговой и словесной разборчивос4
ти
По формуле (3.37) для частотной полосы речевого сигнала рассчи%
тывается коэффициент разборчивости речи Kр
Kр = 0,018.
По формуле (3.38) рассчитывается словесная разборчивости речи W.
W = 0,1 (с округлением результата расчета до первого десятичного
знака после запятой).
Вариант 2. Расчет словесной разборчивости при представлении
спектра речевого сигнала 7 октавными полосами. Исходные данные
по октавным полосам и речевому сигналу принимаются из табл. 3.3.
Исходные данные по спектру шума и АЧХ приведены в табл. 3.9
По формуле (3.35) для каждой октавной полосы рассчитываются
отношения «спектральный уровень сигнала/шум» Ei, дБ (i = 1–7)
(табл. 3.10).
По формуле (3.36) для каждой октавной полосы рассчитываются
коэффициенты разборчивости речи Ki (i = 1–7) (табл. 3.11).
По формуле (3.37) для частотной полосы речевого сигнала рассчи%
тывается коэффициент разборчивости речи Kр
Kр = 0,015.
По формуле (3.38) рассчитывается словесная разборчивость речи
W; W = 0,1 (с округлением результата расчета до первого десятично%
го знака после запятой).
Пример 4. Определить словесную разборчивость речи с интеграль%
ным уровнем Ls = 64 дБ при ее прослушивании в условиях «экспонен%
циального» шума и прохождении речевого сигнала через среду с амп%
99
Таблица 3.9. Исходные данные по спектру речевого сигнала и АЧХ
№ полосы
1
2
3
4
5
6
7
Zi, дБ
11,3
11,3
11,3
11,3
11,3
11,3
11,3
Bni, дБ
43,6
44,2
42,5
35,0
26,5
18,6
12,5
Таблица 3.10. Отношение «спектральный уровень сигнал/шум»
№ полосы
1
2
3
4
5
6
7
Ei, дБ
–19,3
–19,3
–19,3
–19,3
–19,3
–19,3
–19,3
Таблица 3.11. Коэффициенты разборчивости речи
№ полосы
1
2
3
4
5
6
7
Kpi, дБ
0,001
0,001
0,002
0,008
0,015
0,023
0,036
литудно%частотной характеристикой, имеющей подъем в окрестнос%
ти 1000 Гц.
Вариант 1. Расчет словесной разборчивости при представлении
спектра речевого сигнала 20 равноартикуляционными полосами. Ис%
ходные данные по равноартикуляционным полосам и речевому сиг%
налу принимаются из табл. 3.2.
Исходные данные по спектру шума и АЧХ представлены в табл. 3.12.
По формуле (3.35) для каждой равноартикуляционной полосы рас%
считываются отношения «спектральный уровень сигнала/шум» Ei,
дБ (i = 1–20) (табл. 3.13).
По формуле (3.36) для каждой равноартикуляционной полосы
рассчитываются коэффициенты разборчивости речи Kpi (i = 1–20)
(табл. 3.14).
По формуле (3.37) для частотной полосы речевого сигнала рассчи%
тывается коэффициент разборчивости речи Kр
Kр = 0,01.
Таблица 3.12. Исходные данные по спектру речевого сигнала и АЧХ
№ полосы
1
Zi, дБ
Bni, дБ
13,3
31,3
№ полосы
11
Zi, дБ
Bni, дБ
22,3
18,3
100
2
3
4
15,3 17,3 19,3
26,3 24,3 23,2
12
13
14
21,3 20,3 19,3
17,9 17,5 17,0
5
6
7
8
23,3
22,2
26,3
21,3
26,3
20,5
25,3
19,8
15
16
17
18
18,3
16,5
17,3
16,0
16,3
15,6
15,3
14,9
9
10
24,3 23,3
19,2 18,7
19
20
14,3 13,3
13,9 12,9
Таблица 3.13. Отношение «спектральный уровень сигнал/шум»
№ полосы
1
2
Ei, дБ
–8,4
–6,7
11
12
№ полосы
Ei, дБ
3
4
5
6
7
8
9
10
–9,4 –12,2 –18,5 –23,2 –23,8 –23,5 –22,9 –22,2
13
14
15
16
17
18
19
20
–22,7 –22,8 –22,8 –22 –21,9 –21,5 –20,8 –20,6 –21,3 –21,6
Таблица 3.14. Коэффициенты разборчивости речи
№ полосы
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
Kpi, дБ 0,014 0,002 0,039 0,028 0,009 0,003 0,003 0,004 0,005 0,007
№ полосы
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
Kpi, дБ 0,007 0,007 0,008 0,01 0,011 0,013 0,016 0,018 0,018 0,019
Таблица 3.15. Исходные данные по спектру речевого сигнала и АЧХ
№ полосы
1
2
3
4
5
6
7
Zi, дБ
Bni, дБ
13,3
30,5
13,3
31,1
16,3
27,4
23,3
21,9
22,3
18,4
16,8
15,3
13,8
12,1
Таблица 3.16. Отношение «спектральный уровень сигнал/шум»
№ полосы
1
2
3
4
5
6
7
Ei, дБ
–8,2
–8,2
–9,2
–18,2
–22,2
–21,6
–21,4
Таблица 3.17. Коэффициенты разборчивости речи
№ полосы
1
2
3
4
5
6
7
Kpi, дБ
0,016
0,014
0,025
0,01
0,008
0,014
0,024
По формуле (3.38) рассчитывается словесная разборчивость речи
W; W = 0,1 (с округлением результата расчета до первого десятично%
го знака после запятой).
Вариант 2. Расчет словесной разборчивости при представлении
спектра речевого сигнала 7 октавными полосами. Исходные данные
по октавным полосам и речевому сигналу принимаются из табл. 3.3.
Исходные данные по спектру шума и АЧХ приведены в табл. 3.15.
По формуле (3.35) для каждой октавной полосы рассчитываются
отношения «спектральный уровень сигнала/шум» Ei, дБ (i = 1–7)
(табл. 3.16).
По формуле (3.36) для каждой октавной полосы рассчитываются
коэффициенты разборчивости речи Kpi (i = 1–7) (табл. 3.17).
101
По формуле (3.37) для частотной полосы речевого сигнала рассчи%
тывается коэффициент разборчивости речи Kр
Kр = 0,013.
Таблица 3.18. Таблица сравнения методов расчета коэффициента
разборчивости речи
№
–35
–25
–20
–15
–10
–5
0
1 0,00177 0,0055
0,017
0,049
0,122
0,2267
0,3644
0,500
2
0,020
0,050
0,110
0,210
0,350
0,500
3 0,00158 0,0065 0,0193 0,0507
0,111
0,208
0,342
0,5007
20
25
30
35
0,000
–30
0,010
5
10
15
1
0,6355
0,9632 0,8778
0,951
0,9829
0,9944
0,9982
2
0,350
0,790
0,890
0,950
0,980
0,990
1,000
3
0,658
0,792
0,888
0,947
0,974
0,994
0,998
6
9
9
5
9
8
9
9
3
9
7
9
2
9
4
9
6
9
123
4
6
2
145
146
167
18
9
8
67
46
45
23
Рис. 3.16. Коэффициент разборчивости речи (три метода)
6
9
9
5
9
8
9
9
3
9
7
9
2
9
4
9
6
9
123
145
146
167
18
9
8
67
46
45
Рис. 3.17. Коэффициент разборчивости речи по формуле (3.22)
102
23
По формуле (3.38) рассчитывается словесная разборчивость речи
W; W = 0,1 (с округлением результата расчета до первого десятично%
го знака после запятой).
Примечание. В расчетных примерах исходные данные по спект%
рам шума и АЧХ для октавных полос пересчитаны из исходных дан%
ных для 20 равноартикуляционных полос с учетом их частотных со%
отношений, приведенных в табл. 3.5 и 3.6. В табл. 3.18 и рис. 3.16 и
3.17 даны сравнения методов расчета коэффициента разборчивости
речи.
3.5. Оптимальная помеха для защиты речевых каналов утечки
речевой информации
Оптимизация помехи – актуальная практическая задача. Действи%
тельно, при защите каналов утечки речевой информации, зачастую
маскирующий шум приходится включать на входе канала утечки, т. е.
в помещении, в котором по санитарным нормам уровень шума ограни%
чивается. Естественно поэтому ставить задачу отыскания свойств
помехи n(t) при ограничении ее мощности Pn
∫
Pn = lim n2 (t)dt.
T →∞
T
Всякая задача оптимизации предусматривает наличие критерия,
по которому эта оптимизация проводится. Для речевого сигнала та%
ким критерием может быть любого вида разборчивость. Наиболее
удобна слоговая разборчивость А, через которую выражаются другие
(разборчивость слов, разборчивость фраз).
Как следует из статистической теории разборчивости [1], разбор%
чивость слогов А является монотонно неубывающей функцией сред%
неквадратического отклонения выходного сигнала от входного, вы%
численного инвариантно от масштаба и задержки ε2
2
ε2 = M s1 ( t ) − s ( t ) ,
(3.39)
здесь s(t) – входной сигнал; s1 ( t ) – выходной сигнал.
Таким образом, помеху можно оптимизировать по максимуму ε2.
Будем в дальнейшем исходить из линейной модели каналов утечки в
форме
t
s1 ( t ) = h ( t − τ ) ⎡⎣ s ( τ ) + n ( τ ) ⎤⎦ dτ,
∫
(3.40)
0
где n(t) – аддитивный, некоррелированный с сигналом маскирующий
шум.
103
Так, M[s(t)h(t)] = 0 – для любого t. Подставляя (3.40) в (3.39) и
раскрывая квадрат, получим
t
⎧⎪
ε2 = M ⎨s2 ( t ) − 2s ( t ) ∫ h ( t − τ ) ⎡⎣ s ( τ ) + n ( τ ) ⎤⎦ +
⎪⎩
0
t t
⎫⎪
+ ∫∫ h ( t − τ1 ) h ( t − τ2 ) ⎣⎡s ( τ1 ) + n ( τ1 ) ⎦⎤ ⎣⎡ s ( τ2 ) + n ( τ2 )⎦⎤ dτ ⎬ =
⎪⎭
00
t
t
0
0
= Ps − 2∫ h ( t − τ ) Kss ( t, τ ) dτ − 2∫ h ( t − τ ) Ksn ( t, τ ) dτ +
t t
+ ∫∫ h ( t − τ1 ) h ( t − τ2 ) ⎡⎣ Kss ( τ1, τ2 ) + Knn ( τ1, τ2 ) + 2Ksn ( τ1, τ2 ) ⎤⎦ dτ1dτ2. (3.41)
00
Здесь K( ) – корреляционная функция. Запишем (3.41) в другой
форме
t t
ε2 = Q + h ( t − τ1 ) h ( t − τ2 ) Knn ( τ1τ2 ) dτ1dτ2 +
∫∫
00
t t
t
00
0
+2∫∫ h ( t − τ1 ) h ( t − τ2 ) Ksn ( τ1τ2 ) dτ1dτ2 − 2∫ h ( t − τ ) Ksn ( t, τ ) dτ, (3.42)
где Q – некоторое слагаемое, независимое от n(t). От n(t) зависят толь%
ко корреляционные функции Knn(τ1,τ2), Ksn(t1,t2) и Ksn(t,τ). Оптими%
зация ε2 по n(t) при ограничении Pn = const есть вариационная задача
max ε2
n(t)
.
Pn = const
Представим реализацию шума в виде n(t) = n0(t)+µZ(t), где n0(t) –
оптимальная реализация, обеспечивающая max ε2; µ – бесконечно
n(t)
малая величина; Z(t) – произвольная функция.
Раскроем выражения для корреляционных функций
Ksn ( t, τ ) = M ⎡⎣s ( t ) n ( τ ) ⎤⎦ = M ⎡⎣s ( t ) n0 ( τ ) ⎤⎦ +
+µM ⎡⎣ s ( t ) Z ( τ ) ⎤⎦ = Ksn0 ( t, τ ) + µKsZ ( t, τ )
Ksn ( τ1, τ2 ) = Ksn0 ( τ1, τ2 ) + µKsZ ( τ1, τ2 ),
{
}
Knn ( τ1, τ2 ) = M ⎣⎡n0 ( τ1 ) + µZ ( τ1 ) ⎦⎤ ⎣⎡n0 ( τ2 ) + µZ ( τ2 )⎦⎤ =
= Kn0n0 ( τ1, τ2 ) + 2µKZn0 ( τ1, τ2 ) + µ KZ ( τ1, τ2 ).
2
104
(3.43)
Перепишем (3.42) с учетом (3.43)
t t
ε2 = Q + R + µ2
∫∫ h ( t − τ1 ) h ( t − τ2 ) KZZ ( τ1,τ2 ) dτ1dτ2 +
00
⎧⎪ ⎡ t t
+ µ ⎨ ⎢ h ( t − τ1 ) h ( t − τ2 ) Kn0 Z ( τ1, τ2 ) dτ1dτ2 +
⎩⎪ ⎢⎣ 0 0
∫∫
t
⎤ ⎫⎪
h ( t − τ1 ) h ( t − τ2 ) KsZ ( τ1, τ2 ) dτ1dτ2 − h ( t − τ ) KsZ ( t, τ ) dτ⎥ ⎬.
⎥⎦ ⎪⎭
00
0
t t
+
∫∫
∫
(3.44)
Здесь Q и R – структуры, независимые от µ.
Возьмем производную по µ от (3.44) и приравняем к нулю и, пре%
небрегая членами порядка µ (µ – сколь угодно малы), получим выра%
жение
t t
∫∫ h ( t − τ1 ) h ( t − τ2 ) Kn Z ( τ1,τ2 ) dτ1dτ2 +
0
00
t t
t
+ ∫∫ h ( t − τ1 ) h ( t − τ2 ) KsZ ( τ1, τ2 ) dτ1dτ2 − ∫ h ( t − τ ) KsZ ( t, τ ) dτ = 0.
00
(3.45)
0
Преобразуем формулу (3.45) с учетом выражений для корреляци%
онных функций, а также обозначений в последнем члене переменной
интегрирования в (3.45)
t
⎡t
M ∫ h ( t − τ2 ) Z ( τ2 ) ⎢ ∫ h ( t − τ1 ) n ( τ1 ) dτ1 +
⎢⎣ 0
0
t
⎤
+ h ( t − τ1 ) s ( τ1 ) dτ1 − s ( t ) ⎥ dτ2 = 0,
(3.46)
⎥⎦
0
где h(t–τ) – импульсная характеристика канала утечки и не может
быть тождественно равной нулю, так что h(t – τ2) ≠ 0; Z(τ2) – произ%
вольная Z(τ) ≡ 0, следовательно нулю равно выражение в скобках.
Таким образом, получаем
∫
t
M h ( t − τ ) ⎡⎣n0 ( τ ) + s ( τ ) ⎤⎦ dτ = Ms ( t ).
∫
(3.47)
0
Выражение (3.47) есть линейное интегральное уравнение типа
Вальтера для n0(t) (типа свертки). Возьмем преобразование Фурье от
правой и левой частей (3.47) и получим
105
MT ( jω) ⎡⎣Gn0 ( jω) + Gs ( jω) ⎤⎦ = MGs ( jω).
Отсюда выражение для комплексного спектра оптимальной поме%
хи будет
MGn0 ( jω) = M
Gs ( jω) − T ( jω) Gs ( jω)
T ( jω )
.
(3.48)
Выражение (3.48) дает общее решение задачи. Из него следуют
частные случаи. Например, положим T(jω)=T(ω)
⎡ G ( jω)
⎤
⎡ 1
⎤
MGn0 ( jω) = M ⎢ s
− Gs ( jω) ⎥ = M ⎢
− 1⎥ Gs ( jω) .
⎢⎣ T ( ω )
⎥⎦
⎢⎣ T ( ω) ⎥⎦
Отсюда энергетический спектр оптимального маскирующего шума
2
⎡ 1
⎤
Gn20 ( ω) = ⎢
− 1⎥ Gs2 ( ω) .
⎣⎢ T ( ω) ⎦⎥
При частотной характеристике канала утечки постоянной (имеет
место просто затухание). Энергетический спектр оптимальной мас%
кирующей помехи с точностью до постоянного множителя (который
определяется качеством маскировки) повторяет спектр сигнала. Ка%
чество непрерывных сообщений оценивают уровнем искажений при
передаче сообщения по каналу связи. Искажение оценивают по от%
ношению сигнал/шум либо по среднеквадратической ошибке воспро%
изведенного сигнала. Вычислим среднеквадратическую погрешность
{
ε2 = min M ⎡⎣s ( t ) − C ( s(t − τ) + n(t) ) ⎤⎦
τ,c
2
}=
= min ⎡ Ps + C2Pn + C2Ps − 2CKss ( τ ) ⎤ ,
⎦
τ,c ⎣
{
}
{
}
2
2
где Ps = M s ( t ) , Pn = M n ( t ) , Kss ( τ ) = M {s ( t ) − s ( t − τ )}.
Предполагая, что речь – эргодический процесс запишем
Ps =
1 2
s ( t ) dt,
TT
Pn =
1 2
n ( t ) dt,
TT
Kss =
106
∫
∫
1
{s ( t ) − s ( t − τ )}dt.
TT
∫
(3.49)
Дифференцируя (3.49) по С и приравнивая к нулю, имеем
2C0 Pn + 2C0 Ps − 2Kss ( τ ) = 0,
откуда получаем оптимальное C0
C0 =
Kss
.
Ps + Pn
Полагая τ = 0, что минимизирует ε2 (3.49) и
C0 =
PC
.
PC + Pn
(3.50)
Подставляя (3.50) в (3.49), получаем
ε2 =
Ps Pn
.
Ps + Pn
(3.51)
Полученные результаты совпадают с результатами, полученны%
ми в работе [26]. Относительное значение среднеквадратической по%
грешности
ε2
ε2max
=
Pn
1
=
.
Ps + Pn 1 + Ps
Pn
⎛ Ps ⎞
ε2
На рис. 3.18 и в табл. 3.20 приведена зависимость P = f ⎜ P ⎟ .
s
⎝ n⎠
Таблица 3.20. Зависимость относительной среднеквадратической
погрешности от отношения сигнал/шум
Ps/Pn
ε2 / ε2max
Ps/Pn
ε2 / ε2max
Ps/Pn
ε2 / ε2max
Ps/Pn
ε2 / ε2max
0,01
0,990099
0,08
0,925926
0,6
0,625
4
0,2
0,02
0,980392
0,09
0,917431
0,7
0,588235
5
0,166667
0,03
0,970874
0,1
0,909091
0,8
0,555556
6
0,142857
0,04
0,961538
0,2
0,833333
0,9
0,526316
7
0,125
0,05
0,952381
0,3
0,769231
1
0,5
8
0,111111
0,06
0,943396
0,4
0,714286
2
0,333333
9
0,1
0,07
0,934579
0,5
0,666667
3
0,25
10
0,090909
107
ε2 / ε2max
3
12
12
129
128
127
126
125
124
123
1
1213
Рис. 3.18. Зависимость
123
ε2
ε2max
3
Ps / Pn
31
311
⎛P ⎞
= f⎜ s ⎟
⎝ Pn ⎠
Теория разборчивости речи построена в соответствии с физиоло%
гической особенностью человеческого уха по восприимчивости зву%
ков различной тональности с различной интенсивностью. Метроло%
гическая оценка разборчивости является наиболее объективной.
Структура акустического сигнала весьма сложна по своему спект%
ральному составу, поэтому при измерениях речь аппроксимируют
совокупностью гармонических тонов и шумов различной интенсив%
ности, оценка которых осуществляется в соответствии с артикуляр%
ной разборчивостью, в пределах октавных или третьоктавных полос.
Основным показателем эффективности оценивания речевого сиг%
нала является порог минимальной разборчивости. Следовательно,
основным критерием защищенности акустических каналов следует
считать величину разборчивости речевого сигнала на выходе оцени%
ваемого канала утечки информации. Помимо показателя разборчи%
вости широко используется отношение сигнал/шум в заданной по%
лосе. Очевидно, что сужение полосы анализа позволяет снизить аб%
солютное значение сигнал/шум, однако это ведь и к снижению об%
щей разборчивости. Существенное значение на уровень разборчивос%
ти речи оказывает реверберация, обусловленная геометрическими
особенностями замкнутых помещений. Корреляционные методы об%
работки лежат в основе теории оценивания речевых сигналов, поэто%
му основным показателем качества акустических сигналов, как пра%
вило, является коэффициент корреляционной разборчивости. Как
правило оценка осуществляется в 20 равноартикуляционных поло%
сах, в крайнем случае – в 7 октавных полосах.
108
Показатель словесной разборчивости как производное общей раз%
борчивости, служит основой методики оценки эффективности зак%
рытия технических каналов утечки речевой информации. Для его
расчета используется метод артикуляционных измерений на базе
инструментально%расчетного подхода. Наиболее доступными, с точ%
ки зрения несанкционированного мониторинга, являются акусти%
ческий, виброакустический и оптико%электронный каналы.
Выбор помехи при защите акустических каналов утечки осуще%
ствляется в соответствии с обеспечением минимума слоговой разбор%
чивости речи. Следовательно, энергетический спектр оптимальной
маскирующей помехи должен с точностью до постоянного множите%
ля повторять спектр акустического сигнала.
109
4. ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ ПРЕОБРАЗОВАТЕЛИ МАГНИТНОГО И
ЭЛЕКТРОМАГНИТНОГО ПОЛЕЙ
4.1. Технические требования к измерительным преобразователям
Для защиты речевой информации от утечки по техническим кана%
лам необходимо проанализировать возможность оценки уровня сиг%
нала и шумов в каналах утечки при заданной точности и достоверно%
сти воспроизводимости результатов оценки (измерения) в различных
условиях воздействия шумов и помех и, наконец, оценки эффектив%
ности выполненных мероприятий. Это связано с измерениями уров%
ня сигнала в каналах, уровня фоновых и искусственных шумов, спек%
тральных и временных характеристик сигнала и шумов и в конечном
счете с оценкой степени утечки информации путем обработки изме%
ренных сигналов. Обработка принятых сигналов характеризуется
совокупностью математических операций (алгоритмами обработки),
которые необходимо выполнить для определения параметров сигна%
лов. Обработка сигналов выполняется в два этапа:
1%й этап состоит из операции извлечения первичной информации –
выделения сигналов из шумов и их разделения;
2%й этап – оценка измерительных параметров сигналов, выделен%
ных в результате первого этапа обработки и извлечения первичной
информации.
Таким образом, задача системной обработки сигналов в целом
включает:
обнаружение полезного сигнала с высокой достоверностью при
наличии помех;
измерение параметров сигналов при наличии других сигналов и
помех;
очищение первичной информации от ложных сигналов с целью
исключения перегрузки при вторичной обработке;
извлечение информации путем анализа тонкой структуры сигна%
лов.
Оба этапа обработки сигналов должны выполняться оптималь%
ными методами, разработанными применительно к видам сигналов
и помех. Поскольку обработка информации базируется на измерени%
ях параметров сигналов, то качество обработки информации, т. е.
адекватность результатов обработки, изначально заложенной в сиг%
нал информации, зависит от характеристик измерительных уст%
ройств и систем:
чувствительности измерителей к пороговым (нормативным) сиг%
налам;
110
разрешающей способности измерителя по заданному параметру
сигнала;
пропускной способности (темпа обработки сигнала и выдачи дан%
ных);
точностных характеристик измерителя;
помехоустойчивости – способности поддерживать показатели ка%
чества обнаружения, измерения в условиях помех.
Наличие помех и флуктуации параметров сигналов при их обра%
ботке делает задачу обнаружения сигналов и измерения их парамет%
ров предметом исследования.
Рассмотрим вышеуказанные характеристики измерителей и тре%
бования к ним применительно к измерителям речевых сигналов, т. е.
к средствам звукоприема. К средствам звукоприема относят первич%
ные измерительные преобразователи, на вход которых поступает сиг%
нал, содержащий речевую информацию. Значение измеряемой физи%
ческой величины, определяющее с заданной вероятностью нижнюю
границу различения выходного сигнала измерительного преобразо%
вателя на фоне шумов, представляет собой порог чувствительности
измерительного преобразователя. В измерительных преобразовате%
лях, предназначенных для измерения сигналов и шумов в каналах
утечки информации, пороговый уровень сигнала на входе измери%
тельной системы должен быть не более уровня, при котором разбор%
чивость речи не превышает нормативную величину. Порог чувстви%
тельности измерительного преобразователя связан с так называемым
«нулевым» уровнем физической величины и должен оцениваться по
сравнению с этой величиной.
Международный стандарт МЭК 50(801)%84 «Акустика и электро%
акустика» устанавливает нулевые уровни для некоторых физичес%
ких величин:
стандартный порог слышимости уха человека на частоте 1000 Гц
соответствует нулевому уровню величины звукового давления (вели%
чины опорного звукового давления), равного p0 = 2·10–5 Н/м2 = 20
мкПа;
нулевой уровень виброускорения, соответствующий опорному зву%
ковому давлению равен a0 = 10–6 м/с2 [ГОСТ 30296%95];
нулевой уровень электрической мощности равен W0 = 10–12 Вт;
нулевой уровень интенсивности звука I0 = 10–12 Вт/м2.
При практических работах, связанных с измерением параметров,
принято пользоваться понятием «уровень сигнала», которое опреде%
ляется через логарифм отношения измеренной абсолютной величи%
ны сигнала к его нулевому уровню. Ниже рассматриваются относи%
тельные уровни физических величин и методика расчета параметров
111
измерительных преобразователей, применяемых при акустических
и электроакустических измерениях.
Уровень звукового давления – Lp = 20lg
p
p
= 20lg
.
p0
2 ⋅ 10−5 Па
Уровень звуковой мощности – LW = 10lg
W
W
= 10lg −12 .
W0
10 Вт
Уровень интенсивности звука – LI = 10lg I = 10lg −12 I
.
I0
10 Вт/м2
Измерительными преобразователями акустического и виброакус%
тического полей являются электродинамический микрофон и ИП
виброускорения, которые не должны реагировать на магнитные и
электрические поля.
Параметры магнитного измерительного преобразователя опреде%
ляются в калиброванном магнитном поле, создающемся в простран%
стве колец Максвелла.
Блок%схема установки для определения параметров магнитного
измерительного преобразователя приведена на рис. 4.1, где обозна%
чено: 1 – система измерительная автоматизированная К6%6; 2 – гене%
ратор сигнала измерительной информации низкочастотный; 3 – коль%
ца Максвелла; 4 – ИП магнитный; 5 – измерительное пространство
колец Максвелла; 6 – устройство усиления и обработки измеритель%
ной информации.
В рабочем объеме пять колец Максвелла, на вход которых подает%
ся переменный ток I, создается слабое магнитное поле Н, А/м
H=
I KВ β
= ,
µ0
µ0
где I – ток в кольцах, А; KВ – магнитная постоянная колец Максвел%
–7 В ⋅ c .
ла; µ0 – магнитная проницаемость вакуума, равная 4π·10 ,
А ⋅м
1
2
3
31
4
21
2
6
1
5
Рис. 4.1. Блок4схема калибровки ИП магнитного
112
2
11
Коэффициент преобразования измерительного преобразователя
⎡
⎤
магнитного поля Kп ⎢ В ⎥ определяется выражением
А/м
⎣
⎦
Kп = µ 0 2π f Ksw Kус,
(4.1)
где Kуc – коэффициент усиления усилителя; f – частота измерительно%
2
го сигнала; Ksw – постоянная измерительного преобразователя, м .
Значение Ksw измерительного преобразователя определяется из
(4.1) выражением
Kп
Ksw =
.
µ0 2π f Kус
К средствам звукоприема относят первичные ИП магнитного поля;
ИП магнитного поля осуществляют бесконтактное преобразование
измеряемых физических величин, характеризующих физические
поля, в выходной сигнал измерительной информации. Измеритель%
ные преобразователи магнитного поля не должны реагировать на
физические величины, не являющиеся измеряемыми, с целью исклю%
чения их влияния на результаты измерений магнитного поля. Изме%
ряемая физическая величина, определяющая нижнюю границу раз%
личения с заданной вероятностью на фоне шумов выходного сигнала
ИП, определяет значение порога чувствительности.
Параметры ИП магнитного измеряются с помощью колец Макс%
велла в соответствии с блок%схемой рис. 4.2, где 1 – система измери%
тельная автоматизированная; 2 – генератор сигналов измеритель%
ной информации низкочастотный; 3 – кольца Максвелла; 4 – изме%
рительное пространство колец Максвелла; 5 – ТСПИ, ВТСС; 6 – уст%
ройство усиления и обработки сигнала измерительной информации.
Ток Iв, протекая через кольца Максвелла 3, создает в замкнутом про%
странстве 5 напряженность поля
1
2
3
4
3
2
6
1
5
1
1
Рис. 4.2. Блок4схема измерения магнитного момента исследуемого тех4
нического средства передачи (обработки)
113
Iв Kв
,
µ0
(4.2)
µ0 Hт 4π⋅10−7 ⋅ 1,5 ⋅ 10−6
6π
=
=
⋅ 10−9 А.
−4
0,645
Κв
0,645 ⋅ 10
(4.3)
H=
⎛ В⋅ с ⎞
⎜
2 ⎟ – магнитная постоянная для конкрет%
⎝ А⋅ м ⎠
⎛ В⋅с ⎞
⎟ – магнитная
ной конструкции колец Максвелла; µ0 = 4π·10–7 ⎜
⎝ А ⋅м ⎠
постоянная.
Для нормированного значения напряженности поля
А
Нт = 1,5·10–6
ток Iв в кольцах Максвелла определяется из фор%
м
мулы
–4
где Kв = 0,645·10
Iв =
Индукция в кольцах Максвелла для нормированного значения
напряженности поля Нт определяется из формулы
B = µ0 Hт = 4π ⋅ 10−7 ⋅ 1,5 ⋅ 10–6 = 6π ⋅ 10–13.
(4.4)
Коэффициент преобразования Kп ИП магнитного поля 4 с усили%
телем 6 (Kус = 10) определяется выражением
Kп = µ0 2π f Ksw Kус ,
(4.5)
⎛ В⋅м ⎞
⎟ – значение измерено в соответствии с блок%схе%
где Kп = 11,2 ⎜
⎝ А ⎠
мой (рис. 4.1); Kус = 10 – коэффициент усиления усилителя 6; f =
1000 Гц – частота измерительного сигнала; Ksw – постоянная ИП
магнитного, м2.
Напряжение u1 на выходе усилителя 6
u1 = Hтµ0 2πfKsw Kус = Hт Kп = 1,5 ⋅10–6 ⋅ 11,2 ⋅ 10 = 16,8 ⋅ 10–6 В.
Напряжение u на зажимах ИП магнитного поля
u = Hтµ0 2πfKsw = 1,5 ⋅ 10–6 ⋅ 4π ⋅ 10–7 ⋅ 2π ⋅ 103 ⋅
11,2 ⋅ 103
= 1,68 ⋅ 10–6 В.
8π2
Из формулы (4.5) постоянная Ksw ИП магнитного поля
Ksw =
114
Kп
11,2
11,2 ⋅ 103 2
=
=
м .
µ0 2πfKус 4π ⋅ 10−7 ⋅ 2π ⋅ 103 ⋅ 10
8π2
(4.6)
Магнитный момент колец Максвелла
M=
e
2πfKв
(4.7)
где е – напряжение на зажимах колец Максвелла в режиме приема
Ksw =
e
.
2πfKв Iв
(4.8)
Из (4.8) определяем e = 2πfKв Iв Ksw и подставляем в (4.7), полу%
чаем для нормированной напряженности Нт, для которой ток Iв из
(4.3) и Ksw из (4.6)
M = Iв Ksw =
6π
11,2 ⋅103
3 ⋅ 11,2
⋅ 10−9
=
⋅ 10−6.
2
0,645
0,645 ⋅ 8π
8π
4.2. Распределение напряженности электрического поля в
измерительном преобразователе
Напряженность электрического поля между двумя параллельны%
ми пластинами плоского конденсатора, питаемыми от источника
переменного напряжения с симметричным выходом, в общем случае
определяется выражением
U
,
(4.9)
L
где U – напряжение, приложенное к пластинам; L – расстояние меж%
ду пластинами.
Величину E можно определить симметричным диполем через раз%
ность потенциалов между двумя его крайними точками B1, x1, y0 и
B2, x2, y0 (рис. 4.3).
Измерения по схеме, приведенной на рис. 4.3 находят ограничен%
ное применение [27]. Для исследования распределения емкости и
напряженности электрического поля двух круглых параллельных
эквипотенциальных пластин и помещенного между ними измеритель%
ного преобразователя электрического поля (зонда) в виде металли%
ческого шара в зависимости от его размеров и координат вдоль гео%
метрической оси пластин используется схема подключения генера%
тора Г≈ к пластинам и зонду (рис. 4.4).
Измерительным прибором измеряется ток в цепи зонда. В общем
случае величина тока является функцией от координат зонда вдоль
оси и его геометрических размеров. При исследовании пренебрегаем
E=
115
4
1
1
21
33
1
22
11
12
1
11
Рис. 4.3. Структурная схема преобразователя для калибровки диполь4
ных электрических антенн
1
1
11
11
11
Рис. 4.4. Схема измерительного преобразователя
емкостью между пластинами и проводником, соединяющим зонд и
измерительный прибор. Распределение напряженности электричес%
кого поля в измерительной установке при подаче зарядов на пласти%
ны и зонд зависит от координаты зонда вдоль геометрической оси
пластин. На рис. 4.4 R0 и С0 – эквивалентные входные сопротивле%
ния и емкость измерительного прибора.
Пусть заряд на одной из круглых пластин равен q, тогда напря%
женность поля, создаваемая этим зарядом на расстоянии х от его
центра можно определить как суммарную напряженность поля, со%
здаваемого суммой элементарных колец, на которые можно разбить
круглую пластину. В [28] показано, что напряженность поля, созда%
ваемая заряженной с постоянной поверхностью плотностью σ круг%
лой пластиной радиуса R в произвольной точке х прямой, перпенди%
кулярной плоскости пластины и проходящей через ее центр, опреде%
ляется по формуле
1
⎡
⎤
σ ⎢1 −
2 ⎥х ,
Е1 =
R
(4.10)
1+ 2 ⎥ 0
2εε0 ⎢
⎢⎣
x ⎥⎦
где ε – относительная диэлектрическая проницательность среды
1
ε0 =
⋅ 10−9 Ф ; х 0 – единичный вектор, направленный вдоль оси х.
м
36π
116
Если на расстоянии L от пластины поместить вторую такую же
пластину с таким же суммарным зарядом q, то напряженность поля
этой пластины в точке х описывается формулой
1
⎡1 −
σ ⎢
R2
Е2 = −
1+
2εε0 ⎢⎢
( L − x )2
⎣
⎤
⎥
⎥ x 0.
⎥
⎦
(4.11)
Из (4.10) и (4.11) суммарная напряженность поля в точке х при
q
σ=
будет
πR 2
1
1
⎡
⎤
−
⎢
q
2
2 ⎥
R
R х .
Е = E1 + E2 =
⎢
1+ 2 ⎥ 0
2πεε0R 2 ⎢ 1 +
2
x ⎥
L
−
x
(
)
⎣
⎦
(4.12)
Формула (4.12) устанавливает зависимость напряженности Е в
каждой точке между пластинами на их геометрической оси. Так в
точке х (х = L/2), находящейся на равном расстоянии от обеих плас%
тин, суммарная напряженность Е равна нулю. На рис. 4.5 приведено
распределение напряженности поля измерительного преобразовате%
ля. Определим емкость шара радиуса r, помещенного между двумя
эквипотенциальными параллельными металлическими пластинами,
расположенного в точке х на их геометрической оси и соединенного с
измерительным прибором.
Для определения емкости шара в присутствии двух заряженных
пластин найдем потенциал шара, создаваемый зарядами пластин и
собственно зарядом шара. Считаем при этом, что потенциал в облас%
ти, занимаемой шаром, можно принять постоянным.
2
σ
2εε0
112
1
Рис. 4.5. Распределение напряженности электрического поля в измери4
тельном преобразователе в зависимости от координаты шара4
зонда вдоль геометрической оси пластин
117
При этих условиях потенциал шара будет выражаться формулой
ϕш = ϕ1 + ϕ2 + ϕ3 =
qш
σ
⎡⎣S1 − x + S2 − ( L − x ) ⎤⎦ +
2εε0
4πεε0r
(4.13)
или в более упрощенном виде
ϕш =
q
σ
( S1 + S2 − L ) + ш ,
2εε0
4πεε0r
(4.14)
где S1 = R 2 + x2 ; S2 = R 2 + ( L − x ) .
2
В (4.13) и (4.14) обозначено: ϕ1 =
σ
( S1 − x ) – потенциал, созда%
2εε0
σ
( S2 − ( L − x ) ) – потенциал, созда%
2εε0
qш
ваемый правой пластиной; ϕ3 =
– потенциал, создаваемый за%
4πεε0r
рядом qш шара.
Принимая заряд двух пластин равным по величине, но обратным
ваемый левой пластиной; ϕ2 =
по знаку заряда шара, а именно Q = −qш = 2q. Емкость шара найдем
из известного выражения
Cш =
4πεε0rR 2
Q
=
.
ϕш 2r ( S1 + S2 − L ) − R 2
(4.15)
Для шара, расположенного в центре между пластинами, получим
Cш =
4πεε0rR2
,
2r ( S1 + S2 − L ) − R 2
(4.16)
2
⎞
σ ⎛
⎜⎜ 2 R 2 + ⎛⎜ L ⎞⎟ − L ⎟⎟ – потенциал, создаваемый пластина%
2εε0 ⎝
⎝2⎠
⎠
ми в центре.
Q
Из (4.16) видно, что при L→∞ ϕш = − 4πεε r и Cш = 4πεε0r – соб%
0
ственная емкость уединенного заряженного шара.
Используя (4.15), можно определить емкость при любом положе%
нии центра шара вдоль геометрической оси круглых пластин. Зави%
симость Сш от х показана на рис. 4.6.
где S =
118
11
112113
11
13
223
2
2
Рис. 4.6. Зависимость емкости измерительного преобразователя от
координаты шара4зонда
Кривые на рис. 4.6 соответствуют различным значениям радиуса
шара r. Оценим методические погрешности при исследовании рас%
пределения емкости и напряженности электрического поля. В выво%
де (4.13)–(4.16) не учитывалось влияние емкости соединительного
провода, которая составляет [28],[29]
1 2πεε0l 2 πεε0l
=
,
(4.17)
3 ln L
3 ln L
2d
2d
где l – длина отрезка соединительного провода, распределенного в
пространстве между двумя пластинами; d – диаметр соединительно%
го провода.
В реальных условиях, например, когда расстояние между пласти%
нами L = 1м, радиус шара r = 0,05 м, радиус пластин R = 1 м, диаметр
соединительного провода d = 0,5 мм, емкость соединительного про%
вода, считая, что центр шара находится на геометрической оси, со%
единяющей центры пластин, на равном расстоянии от них, вычис%
ленное по формуле (4.17) Сп = 1,16 пФ, а емкость шара Сш, согласно
(4.16), равна 5,55 пФ. Емкость измерительного устройства включа%
ет емкость между шаром, соединительным проводником и пластина%
ми Су = Сш+Сп.
Систематическая погрешность определения емкости измеритель%
ного преобразователя составляет
Сп =
∆=
Сп
Сп
=
.
Су Сп + Сш
(4.18)
С учетом Сп и Су, рассчитанных по формулам (4.16) и (4.17),
∆ = 17,2 % возможно уменьшить за счет снижения Сп экранировани%
ем соединительного проводника. Если в качестве соединительного
проводника использовать экранированный кабель с коэффициентом
экранирования внутренней жилы K, то погрешность уменьшится в
119
K раз (при K = 10 ∆ = 1,72 %). Оценим границы интервала по Х (см.
рис. 4.6), в пределах которых емкость изменяется не более чем на
± 5 %. Обозначив ∆С изменение емкости на ± 5 % при перемещении
центра шара%зонда вдоль геометрической оси пластин х и использо%
вав (4.16) для случая х = L/2, определим относительные погрешнос%
ти ∆С/С = ± 0,05 значение х по формуле
L
Cш ⎛⎜ ⎞⎟ + Cш ( х )
⎝2⎠
,
(4.19)
L
Сш ⎛⎜ ⎞⎟
⎝2⎠
где Сш(L/2) – значение емкости шара при х = L/2; Сш(х) – значение
емкости шара, определенное по формуле (4.16).
Решив (4.19) относительно х для ∆С/С = ± 0,05, Х = L/2 ± 0,26 м.
Следовательно, при перемещении центра шара%зонда в пределах
± 0,26 м от значения Х = L/2 Сш измерительной установки меняется
не более чем на ± 5 %.
Представленные результаты позволяют сделать следующие вы%
воды.
1. Получено математическое выражение для распределения на%
пряженности поля в конденсаторе, состоящем из двух круглых экви%
потенциальных пластин вдоль геометрической оси, соединяющей
центры пластин.
2. Получена зависимость емкости системы, состоящей из двух
круглых пластин и шара, от положения на геометрической оси, со%
единяющей центры пластин.
3. Рассчитана методическая погрешность измерительного преоб%
разователя.
∆C
=
C
4.3. Электромагнитные низкочастотные каналы
утечки информации
Электромагнитная энергия, определяемая электрической и маг%
нитной компонентой электромагнитного поля низкой частоты, ко%
леблется около излучателя. Магнитная и электрическая составляю%
щие электромагнитного поля убывают обратно пропорционально
соответственно третьей и второй степеням от расстояния. Характер
и структура поля определяется величиной тока точечного излучате%
ля, суммарной площадью его витков, через которые протекает ток,
количеством точечных излучателей, и их взаимным расположением
относительно точки, в которой находится измерительный преобра%
зователь. Известны методы, позволяющие снизить значение напря%
женности электромагнитного поля в разумных пределах. Локализа%
120
ция полей обеспечивает снижение напряженности электромагнит%
ного поля экранированием источника излучения с использованием
электромагнитных НЧ%экранов различной степени сложности их
конструкций. Решая задачу ослабления уровней полей, экраны ока%
зывают влияние на параметры экранируемых полей. Такое влияние
может быть существенным при локализации магнитного поля голо%
вок громкоговорителей, так как помимо магнитного поля, экран ос%
лабляет акустическое поле либо существенно ослабляет его при не
найденном компромиссном решении (максимум ослабления магнит%
ного поля при минимуме ослабления и искажения акустического
поля).
К аппаратуре, предназначенной для эксплуатации на подвиж%
ных объектах и особенно летательных и космических аппаратах,
предъявляются жесткие требования по габаритно%весовым харак%
теристикам. В то же время экранирующие свойства экранов улуч%
шаются с утолщением экранов и увеличением их радиусов. Харак%
теристики пермалоевых экранов резко ухудшаются при воздействии
на них вибрации и ударов в условии эксплуатации. В этой связи
возникла новая проблема локализации магнитных полей в ближ%
ней зоне точечных источников без ухудшения габаритно%весовых
характеристик аппаратуры, а также качества излучения акусти%
ческих полей акустическими излучателями. Для решения указан%
ной проблемы следует исследовать распределения магнитного поля
от одного, двух, четырех n источников, расположенных в ограни%
ченном объеме путем решения задачи создания приемников элект%
рического и магнитного полей, не подверженных влиянию внешних
помех, обеспечивая при этом высокую точность оценки параметров
полей.
Как правило, в практике ЗИ предметом исследования является
локализация физических информационных полей электромагнитной
природы. А в качестве объекта исследования рассматриваются ло%
кальные физические поля, образованные точечными излучателями.
Теория физических полей основана на аналитическом и физическом
моделировании прямых задач, заключающихся в оценке дифферен%
циации (контрастности) полей источников излучений.
Принцип локализации основан на маскировании путем взаимной
компенсации локальных полей точечных излучателей.
Метод заключается в том, что поле, сформированное полями n
случайно размещенных в пространстве в произвольных точках огра%
ниченного пространства точечными излучателями, представлено сум%
марным вектором, образованным векторами полей от каждого из n
121
излучателей, которые представлены векторными компонентами в
локальных (связанных с источниками) сферических системах коор%
динат. Полученные векторы преобразуются в связанную систему, и
затем приводятся к единой декартовой системе координат с началом
в точке анализа. Операция проводится по каждой точке, в которой
необходимо произвести исследования взаимной компенсации полей
n источников.
Анализ электромагнитных каналов утечки речевой информации.
Электромагнитные каналы утечки речевой информации образуются
при воздействии акустических речевых сигналов на электрические
усилительные устройства. В частности тривиальный канал образу%
ется при воздействии акустических речевых сигналов на звукоуси%
лительную систему, состоящую из микрофона, усилителя и звуко%
воспроизводящего устройства (динамика). В общем случае источни%
ками утечки информации могут быть токонесущие провода, усили%
тельные каскады, устройства заземления, а также кабели устройств
электроснабжения усилительных систем.
В целом канал состоит из источника, формирующего электромаг%
нитное поле, пространства распространения электромагнитных сиг%
налов и приемного устройства (рис. 4.7). Поскольку на частотах ре%
чевых сигналов электрическая составляющая поля достаточно сла%
бая, то, с точки зрения анализа канала утечки информации, в пер%
вую очередь представляет интерес магнитная составляющая элект%
ромагнитных сигналов, несущих речевую информацию. При этом
следует рассматривать отдельно магнитные поля замкнутых конту%
ров и поля длинных проводов, образующих контур больших разме%
ров.
При анализе каналов утечки речевых сигналов по электромагнит%
ным излучениям требуется решать следующие задачи:
определение напряженности поля и диаграммы направленности
поля одиночного излучателя;
определение суммарного значения напряженности поля и диаг%
раммы направленности поля детерминированной совокупности из%
лучателей;
12345678
2449
67
234234
47467
673644 4
2423667
Рис. 4.7. НЧ4канал утечки информации
122
764
234234
определение напряженности поля и диаграммы напряженности
поля случайно расположенных в ограниченном объеме излучателей;
расположение излучателей с минимумом напряженности поля в
заданных направлениях.
Остановимся на источниках утечки информации, образуемых
витками малых относительно длины волны λ размеров, т. е. а << λ, где
а – радиус кругового витка. Известно, что напряженность магнитно%
го поля витка с током H [A/м], лежащего в плоскости XOY, в случае
j = 0, в сферической системе координат определяется выражением
(рис. 4.8)
Hr =
IS
IS
cos θ cos ωt; Hϑ =
sin θ cos ωt,
3
2πR
4πR 3
(4.20)
где R – расстояние от центра витка до точки наблюдения А (для оди%
ночного излучателя в виде витка с током R = ρ), м; S – площадь вит%
2
ка, м ; θ – угол между нормалью к витку и направлением в точку
наблюдения А; ω – частота излучаемого поля; Нr – радиальная со%
ставляющая поля; Hϑ – поперечная составляющая поля.
При расчетах напряженности магнитного поля витка пользуются
векторной величиной – магнитным моментом М, представляющим
произведение тока витка на его площадь, причем положительное зна%
чение момента соответствует току против часовой стрелки
Hϑ =
М
sin θ cos ωt.
4πR 3
(4.21)
Hr =
М
cos θ cos ωt.
2πR 3
(4.22)
123453467 243
51
1
6
7
8
Hϑ
ρ
θ
1
9
3
2
Рис. 4.8. Напряженность магнитного поля витка с током H [A/м], ле4
жащего в плоскости XOY, в случае ϕ = 0, в сферической системе
координат
123
При анализе каналов утечки определяют амплитуду напряженно%
сти поля и диаграмму направленности излучения. При этом удобно
нормировать поле к величине M/2π. Тогда
Hr =
1
cos θ,
R3
(4.23)
Hϑ =
1
sin θ.
2R 3
(4.24)
Для конкретных полей абсолютное значение напряженности поля
легко находится умножением нормированного значения на величи%
ну M/2π.
Поле 14го источника. Рассмотрим поле одного витка. Модуль век%
тора напряженности поля витка в точке на расстоянии R от центра
витка при нормированных значениях равен геометрической сумме
H r и Hϑ
HΣ =
1
1
1
cos2 θ + sin2 θ =
3cos2 θ + 1.
4
R3
2R 3
(4.25)
Рассмотрим диаграмму зависимости напряженности поля от угла
θ и расстояния R в декартовой системе координат OXYZ. На рис. 4.8.
π
рамка расположена в плоскости XOY. В случае, когда θ= диаграм%
2
1
ма поля описывает окружность с радиусом Hϑ =
.
2R 3
Поле 24х источников. В задачах предотвращения утечки инфор%
мации по электромагнитным каналам представляет интерес опреде%
ление напряженности поля в случае, когда магнитные моменты из%
лучателей оказываются направленными в противоположные сторо%
ны и компенсируют друг друга. Учитывая это обстоятельство, рас%
смотрим диаграмму направленности 2%х витков, по которым проте%
кают одинаковые токи в противоположных направлениях.
Случай 1. Витки расположены параллельно на плоскости XOZ,
магнитные моменты ориентированы параллельно оси OY. Витки на
оси OY расположены на расстоянии l от центра координат, M1>0,
M2<0 (рис. 4.9). Рассмотрим диаграмму направленности в плоско%
стях XOZ, YOZ и XOY. Определяем R1, R2, углы ϑ1, ϑ2 при заданных
ρ, ϑ, l (рис. 4.10)
124
123453467 562
2
42
41
3
1
1
Рис. 4.9. Магнитные моменты 24х источников, образованные двумя вит4
ками с током, расположенными параллельно плоскости XOZ
на расстоянии l от центра координат 0 и направленными в
противоположные стороны
123453467 241 1
ϑ2
1
ϑ
31
2
ϑ1
32
H2ρ
H1ϑ
H2ϑ
H1ρ
Рис. 4.10. Напряженность поля 24х источников в плоскости YOZ, маг4
нитные моменты которых направлены в противоположные
стороны вдоль оси OY
⎛ ρ sin ϑ ⎞
2
R1 = ρ2 sin2 ϑ + ( ρ cos ϑ − l ) , ϑ1 = arcsin ⎜
⎟,
⎝ R1 ⎠
⎛ ρ sin ϑ ⎞
2
R2 = ρ2 sin2 ϑ + ( l + ρ cos ϑ ) , ϑ2 = arcsin ⎜
⎟.
⎝ R2 ⎠
Определим суммарное значение вектора напряженности поля от
двух витков в плоскости YOZ на расстоянии ρ от центра системы ко%
ординат и при изменении угла ϑ в пределах от 0 до 2π
H1ρ =
1
1
сos ϑ1, H2ρ = 3 сos ( ϑ2 + π ),
3
R1
R2
125
H1ϑ =
1
1
sin ϑ1, H2ϑ =
sin ( ϑ2 + π ).
3
3
2R1
2R2
Для суммирования необходимо разложить составляющие векто%
ров по осям координат OY и OZ
H1ρOY=H1ρсosϑ1, H2ρOY=–H2ρcosϑ2,
H1ρOZ=–H1ρsinϑ1, H2ρOZ=–H2ρsinϑ2,
H1ϑOY=–H1ϑsinϑ1, H2ϑOY=H1ϑsinϑ2,
H1ϑOZ=–H1ϑcosϑ1, H2ϑOZ=H2ϑcosϑ2.
Составляющие полей суммируются алгебраически. Подставив со%
ответствующие значения, получаем
HOYS = H1ρcosϑ1 – H2ρcosϑ2 – H1ϑsinϑ1 – H2ϑsinϑ2,
HOZS = –H1ρsinϑ1 + H2ρsinϑ2 – H1ϑcosϑ1 – H2ϑcosϑ2.
Величина результирующего вектора HΣ = H0 y12 + H2 z12 . Диаграм%
ма напряженности HΣ(ϑ) и график HΣ(ρ) в плоскости YOZ приведены
на рис. 4.11, 4.12.
5213618
253618
213618
9253618
9213618
7253618
7213618
8253618
8213618
5213617
1213411
3111
4
3 311
89
2
1
5 31
93
9 3
88
76
54 123
32
1
1213
12113
1
3
4
5
6
ρ (м)
Рис. 4.11. Диаграмма суммарной на4 Рис. 4.12. Ослабление суммарной
пряженности поля 24х ис4
напряженности поля
точников Н в плоскости
24х источников НΣ в за4
YOZ для ρ = 1 м
висимости от ρ в плос4
кости YOZ
126
При ϑ = 0 получаем R1=ρ–l; R2=ρ+l. Соответственно,
H1ρ =
1
(ρ − l)
3
, H2ρ = −
1
( ρ + l )3
.
Напряженность поля на расстоянии ρ
1
1
HΣρ =
.
−
3
( ρ − l ) ( ρ + l )3
Напряженность поля в центре системы координат
1
1 1 1
HΣ0 = −
− 3 = 3 − 3 = 0.
3
l
l l
( −l )
Напряженность поля в точке нахождения одного из излучателей
1
1
7
H=−
− 3 = − 3.
3
l
8
l
2
l
( )
В плоскости XOY диаграмма напряженности поля аналогична
диаграмме в плоскости YOZ.
Случай 2. Рамки расположены на плоскости XOY, магнитные
моменты ориентированы параллельно оси OZ. Рамки расположены
на оси OY на расстоянии l от центра координат, M1>0, M2 <0
(рис. 4.13). Напряженность поля приведена на рис. 4.14 и 4.15.
Рассмотрим диаграмму направленности поля в плоскостях YOZ,
XOY, ХOZ (рис. 4.15–4.20).
π
Введем угол ϑ = − θ
2
h=ρsinϑ, λ+d=ρcosϑ, d=ρcosϑ1,
⎛ ρ sin ϑ ⎞
2
R1 = h2 + d2 = ρ2 sin2 ϑ + ( ρ cos ϑ − l ) , ϑ1 = arcsin ⎜ R ⎟,
⎝
1 ⎠
R2 = h2 + ( 2l + d ) =
2
H1ϑ =
⎛ ρ sin ϑ ⎞
⎟,
R2 ⎠
( l + ρ cos ϑ)2 + ρ2 sin2 ϑ, ϑ2 = arcsin ⎝⎜
1
1
1
1
cos ϑ1, H1ρ = 3 sin ϑ1, H2ρ = 3 sin ϑ2, H2ϑ =
cos ϑ2.
3
3
2R1
R1
R2
2R2
Модуль результирующего вектора находим, разложив Hρ и Hϑ по
осям координат OY и OZ, суммируя их и вычисляя корень из суммы
квадратов.
127
3
42
41
1
5
5
2
Рис. 4.13. Магнитные моменты двух источников, образованные двумя
витками с током, расположенными в плоскости XOY на рас4
стоянии l от центра координат 0 и направленными вдоль оси
OZ в противоположные стороны
1
H1ρ
H2ρ
31
4
–
6
ϑ
H2ϑ
H∑
ϑ1
γ1
7
2
4
1
H1ϑ
5
32
ρ
ϑ2
γ2 2
1
2
Рис. 4.14. Напряженность поля 24х источников в точке А на расстоя4
нии ρ, магнитные моменты которых направлены в противо4
положные стороны вдоль оси OZ
1
1234534678291
H1ρ
7
H2ρ
H1ϑ
H2ϑ
31
32
6
ρ
ϑ
ϑ2
–
4
1
4
ϑ1
2
5
2
Рис. 4.15. Напряженность поля 24х источников в точке А на расстоя4
нии r, магнитные моменты которых направлены в противо4
положные стороны вдоль оси OZ
128
H1ρOY = H1ρ cos ϑ1, H2ρOY = − H2ρ cos ϑ2,
H1ρOZ = H1ρ sin ϑ1, H2ρOZ = − H2ρ sin ϑ2,
H1ϑOY = H1ϑ sin ϑ1, H2ϑOY = H2ϑ sin ϑ2,
H1ϑOZ = − H1ϑ cos ϑ1, H2ϑOZ = −H2ϑ cos ϑ2.
Суммируем составляющие по OY и по OZ
HΣOY = H1ρ cos ϑ1 + H1ϑ sin ϑ1 − H2ρ cos ϑ2 + H2ϑ sin ϑ2,
HΣOZ = H1ρ sin ϑ1 − H1ϑ cos ϑ1 − H2ρ sin ϑ2 − H2ϑ cos ϑ2.
Результирующий вектор HΣ = HΣOY 2 + HΣOZ 2
Диаграмма напряженности HΣ(ϑ) и график HΣ(ρ) в плоскости YOZ
приведены на рис. 4.16, 4.17.
⎛ l ⎞
h=ρsinϑ, R1,2 = ρ2 + l2 , γ1,2 = arcsin ⎜ R ⎟,
⎝ 1,2 ⎠
⎛ ρ sin ϑ ⎞
⎛ ρ sin ϑ ⎞
ϑ1 = arcsin ⎜
, ϑ2 = arcsin ⎜
⎟
⎟,
⎝ R1 ⎠
⎝ R2 ⎠
27361
25361
21361
9213615
8213615
7213615
5213615
1213411
31111
4
3 3111
8
912
5
93
98
87
65
43
21
311
31
3
123
1213
12113
1
Рис. 4.16. Диаграмма суммарной
напряженности поля 24х
источников НΣ в плоско4
сти YOZ для ρ = 1 м
3
4
5
6
ρ, м
Рис. 4.17. Ослабление суммар4
ной напряженности
поля 24х источников
НΣ в зависимости от
ρ в плоскости YOZ
129
H1ρ
2
123453467 682
7
H1ϑ
H2ρ
γ 2 γ1
31
32
H2ϑ
5
ρ
–
6
4
1
ϑ1
ϑ
ϑ2
4
2
1
Рис. 4.18. Напряженность поля 24х источников в плоскости XOZ, маг4
нитные моменты которых направлены в противоположные
стороны вдоль оси OZ
H1ρ =
H2ρ =
1
1
sin ϑ1, H1ϑ =
cos ϑ1,
3
3
R1
2R1
1
1
sin ( ϑ2 + π ), H2ϑ =
cos ( ϑ2 + π ).
3
3
R2
2R2
Разложим векторы Н1ρ, Н1ϑ, Н2ρ, Н2ϑ по осям координат OX и OZ
H1ρOX=–H1ρcosγcosϑ, H2ρOX=H2ρcosγcosϑ,
H1ρOZ=H1ρcosgsinϑ, H2ρOZ=–H2ρcosgsinϑ,
H1ϑOX=–H1ϑsingcosϑ, H2ϑOX=–H2ϑsingcosϑ,
H1ϑOZ=–H1ϑsingsinϑ, H2ϑOZ=–H2ϑsingsinϑ.
Находим результирующий вектор HΣ
HΣX = – H1ρOX + H2ρOX – H1ϑOX – H2ϑOX, HΣZ = H1ρOZ – H2ρOZ –
– H1ϑOZ – H2ϑOZ, HΣ = HΣX 2 + HΣZ 2 = const.
В плоскости X0Z на расстоянии ρ получаем окружность. В этом
случае задача упрощается в связи с тем, что в плоскости XOY при
указанной ориентации рамок H1,2ρ є 0
1
2
2
R1 = ( ρ sin ϑ) + ( ρ cos ϑ − l ) , H1ϑ = 2R 3 ,
1
R2 =
130
1
( ρ sin ϑ)2 + ( ρ cos ϑ + l )2 , H2ϑ = − 2R23 .
1%й источник расположен на оси OY, Y>0, M>0.
Векторы Н1ϑ и Н2ϑ ориентированы параллельно оси OZ и склады%
ваются алгебраически, поэтому
1⎛ 1
1 ⎞
HΣϑ = ⎜ 3 − 3 ⎟.
2 ⎝⎜ R1 R2 ⎠⎟
Поле четырех источников. В общем случае 4 витка с током могут
быть ориентированы относительно друг друга произвольно. Если та%
кая ориентация детерминирована, то расчет поля получается гро%
моздким, но принципиально не трудным. Задача усложняется, ког%
да ориентация витков является случайной. В практических задачах
предотвращения утечки информации через излучения магнитных
полей представляет интерес определение такого расположения вит%
ков, когда в заданном направлении напряженность поля витков рав%
но нулю или минимальна. Решение задачи синтеза такого поля мето%
дом решения обратной задачи представляет большие трудности. При%
емлемый результат для технических задач может быть получен по
данным анализа напряженности поля, создаваемого несколькими
витками, установленными в заданном порядке. Наиболее простое
решение можно получить, анализируя поле четырех витков, расстав%
ленных в определенном порядке. Рассмотрим поле 4%х витков, рас%
положенных в плоскости XOY с ориентацией магнитных моментов
параллельно оси OZ. Витка размещены на вершинах квадрата, а маг%
нитные моменты соседних витков ориентированы в противополож%
ные стороны (рис. 4.19). Напряженность поля приведена на рис.
4.20–4.23.
123453467 163 3
44
5
5
1
5
1
41
5
42
2
43
Рис. 4.19. Магнитные моменты 44х источников, образованные 4 витка4
ми с током, расположенными в плоскости ХOY на осях OX и
OY на расстоянии l от центра координат 0 и направленными
вдоль оси OZ попарно в противоположные стороны
131
Hρ
1
1
Hϑ
ρ
5
31
9
ϑ1
ϑ
γ
ϕ
4
1
7
81
2
6
Рис. 4.20. Напряженность поля 14го из 44х источников Нρ, Нϑ для случая
Y>0, M>0 в точке А на расстоянии ρ от центра координат 0,
а также их составляющие трехмерного разложения по осям
OX, OY, OZ
2
Hϑ
1
Hρ
41
γ
1
9
8
ρ
5
ϑ
ϕ
1
6
7
3
Рис. 4.21. Напряженность поля 24го из 44х источников Нρ, Нϑ для слу4
чая x<0, M<0 в точке А на расстоянии ρ от центра коорди4
нат 0, а также их составляющие трехмерного разложения по
осям OX, OY, OZ
132
1
Hρ
1
Hϑ
6
ρ
41
9
ϑ3
ϑ
γ
5
2
8
7
ϕ
3
1
Рис. 4.22. Напряженность поля 34го из 44х источников Нρ, Нϑ для слу4
чая y<0, M>0 в точке А на расстоянии r от центра координат
0, а также их составляющие трехмерного разложения по осям
OX, OY, OZ
1
1
ρ
ϑ
1
3
Hϑ
ϕ
6
21
ϑ4
5
4
Hρ
8
7
γ
9
Рис. 4.23. Напряженность поля 44го из 44х источников Нρ, Нϑ для слу4
чая x>0, M<0 в точке А на расстоянии r от центра координат
0, а также их составляющие трехмерного разложения по осям
OX, OY, OZ
133
Представим
h = ρsinϑ, n = ρсosϑ, m = nsinϕ, l+k = ncosϕ, k = ncosϕ–l,
d1 = k2 + m2 , R1 = d12 + h2 , ϑ1 = arcsin ⎛⎜ h ⎞⎟, γ = arcsin m ,
d1
⎝ R1 ⎠
Hρ =
1
1
sin ϑ1, Hϑ =
cos ϑ1,
3
3
R1
2R1
Hρz=Hρsinϑ1, Hρу=Hρcosϑ1cosγ, Hρх=Hρcosϑ1sinγ,
Hϑz=–Hϑcosϑ1, Hϑу=Hϑsinϑ1cosγ, Hϑx=Hϑsinϑ1sinγ.
2%й источник расположен на оси ox, x<0, M<0.
Представим
h = ρsinϑ; n = ρcosϑcosϕ,
2
2
⎛ h ⎞
m
γ = arcsin ⎛⎜ ⎞⎟, d = m2 + n2 , R2 = d + h , ϑ2 = arcsin ⎜
⎟,
⎝d⎠
⎝ R2 ⎠
1
1
Hρ = 3 sin ( ϑ2 + π ), Hϑ =
cos ( ϑ2 + π ),
R2
2R23
Hρz = –Hρsinϑ2, Hρу= –Hρcosϑ2cosγ, Hρх=Hρcosϑ2sinγ,
Hϑz = –Hϑcosϑ2, Hϑу= –Hϑsinϑ2cosγ, Hϑх=Hϑsinϑ2sinγ.
3%й источник расположен на оси OY, y<0, M>0.
Представим
2
m
n=ρcosϑ, h=ρsinϑ; m=nsinϕ, d = m2 + ( n cos ϑ + l ) , γ = arcsin ⎛⎜ ⎞⎟,
⎝d⎠
R3 = d2 + h2 , ϑ3 = arcsin ⎛⎜ h ⎞⎟, Hρ = 13 sin ϑ3, Hϑ = 1 3 cos ϑ3,
R3
2R3
⎝ R3 ⎠
Hρz = Hρsinϑ3, Hρx = Hρcosϑ3cosγ, Hρy = Hρcosϑ3sinγ,
Hϑz = –Hϑcosϑ3, Hϑx = –Hϑsinϑ3cosγ, Hϑy = Hϑsinϑ3sinγ.
4%й источник расположен на оси 0X, x > 0, M < 0.
Представим
n = ρcosϑ, h = ρsinϑ, m = nsinϕ,
d=
134
( m + l )2 + ( n cos ϕ)2 , γ = arcsin ⎛⎜ m ⎞⎟,
⎝d⎠
⎛ h ⎞
R4 = d2 + h2 , ϑ4 = arcsin ⎝⎜ R4 ⎠⎟,
Hρ =
1
1
sin ( ϑ4 + π ), Hϑ =
cos ( ϑ4 + π ).
3
R4
2R43
Hρz = –Hρsinϑ4, Hρy = –Hρcosϑ4cosγ, Hρx = Hρcosϑ4sinγ,
Hϑz = –Hϑcosϑ4, Hϑy = –Hϑsinϑ4cosγ, Hϑx = Hϑsinϑ4sinγ.
Поле случайно ориентированного витка. Рассмотрим ситуацию,
когда ориентация витка в пространстве подчиняется равномерному
1
. Определим среднее значение напряженности поля в
4π
заданном направлении. Рассмотрим поле рамки, расположенной в
центре сферической системы координат. Вероятность того, что маг%
нитный момент рамки M будет находиться в пределах элементарно%
закону wн =
dΩ
. Чтобы найти H , нужно
4π
произвести осреднение поля в пространстве по всему телесному углу
Ω = 4p. В сферической системе координат элемент поверхности сферы
единичного радиуса равен ds = dH = sin ϑdϑdϕ. Тогда
го телесного угла dΩ, равна wн ( H ) dΩ =
2π
π
0
0
H=
∫ dϕ∫ H ( ϑ) 4π sin ϑdϑ.
Подставив значение H ( ϑ ) =
2π
H=
=
M
∫ ∫ 4πR3
0
π
π
dϕ
1
(4.26)
M
3cos2 ϑ + 1 в (4.26), получаем
4πR 3
3cos2 ϑ + 1
0
π
1
sin ϑdϑ =
4π
(
2πM 3
M 3
ϑ+ 1
cos2 ϑ + 1 3 sin ϑdϑ = −
2 3
16π R
8πR 3
0
0
∫
∫
2
1
M 3 ⎛⎜ cos ϑ cos ϑ + 1/3
=
+
ln cos ϑ + cos2 ϑ + 1/3
3⎜
2
3 ⋅2
8πR
⎝
)
2
3 dϑ =
π
⎞
⎟ = 0,109M .
⎟
R3
⎠0
135
В случае нескольких, случайно ориентированных источников сум%
марное среднее значение магнитного поля H∑ будет
H∑ =
n
∑ 0,109 R3i .
M
i =1
i
Если Ri случайное, то в первом приближении можно считать Ri=R.
Тогда среднее значение напряженности поля от одного источника при
случайной величине магнитного момента и в предложении, что ори%
ентация витков и величины магнитных моментов независимы, опре%
делится выражением
Mmax
HM =
∫
MW ( M ) dM.
Mmin
Подставив
значение
W (M) =
1
,
Mmax − Mmin
получаем
Mmax + Mmin
. Тогда среднее значение напряженности поля n из%
2
лучателей будет
M=
HM =
n
( Mmax + Mmin ) = 0,1093 n ( Mmax + Mmin ).
∑ 0,109
2R 3
2R
i =1
4.4. Точность определения параметров побочных
электромагнитных излучений
При проведении специсследований технических средств переда%
чи, обработки и хранения информации (ТСПИ), а также в ходе конт%
роля уровня их спецзащиты возникает необходимость определения
параметров магнитных полей этих средств на определенном удале%
нии от них, например, на границе контролируемой зоны. Однако не%
посредственное измерение напряженности магнитного поля, созда%
ваемого исследуемым ТСПИ в требуемой точке, как правило, воз%
можно, в силу весьма маленькой величины измеряемого поля и отно%
сительно высокого уровня помех, только специализированной аппа%
ратурой. Поэтому для определения напряженности магнитного поля
исследуемого ТСПИ в этих условиях обычно используют измеритель%
но%расчетный метод, сущность которого заключается в измерении
напряженности поля на небольших расстояниях от источника излу%
чения и последующем пересчете полученных величин в значения, со%
ответствующие требуемой величине удаления от ТСПИ. При этом
136
для определения по результатам измерений степени убывания поля
исследуемого ТСПИ обычно используют известное отношение
n
Н1 ⎛ R2 ⎞
(4.27)
=⎜
⎟ ,
Н2 ⎝ R1 ⎠
где Н1 и Н2 – значения напряженности магнитного поля на расстоя%
ниях R1 и R2 от источника излучения соответственно; п – степень
убывания напряженности поля исследуемого ТСПИ. Измерив напря%
женность Н1 и Н2 на расстояниях, соответственно, R и 2R, определя%
ем их отношение. Например,
lg
Н1
H
= 2, тогда lg 1 = n lg 2R или
Н2
H2
R
H1
= n lg2.
H2
H1
H2 0,845
=
= 2,81.
Отсюда n =
lg 2
0,301
Следует подчеркнуть, что весьма слабые побочные электромагнит%
ные излучения ТСПИ новых типов обусловливают необходимость
проведения измерений напряженности их магнитных полей на очень
небольших расстояниях от исследуемых ТСПИ. Вместе с тем прак%
тика проведения специсследований показала, что в этих условиях
неполный учет некоторых пространственных характеристик систе%
мы «источник излучения – средства измерения» может привести к
существенным погрешностям в определении параметров поля с по%
мощью пересчета. Исследования показали, что причинами этих оши%
бок обычно являются неточности в определении расстояния от цент%
ра источника до точки проведения измерений, а также отсутствие
учета реальных размеров источника поля. Величина погрешности в
определении напряженности поля, обусловливаемая неточностью
определения расстояния R от центра источника излучения до точки
измерений, зависит от погрешности определения значений степени
убывания поля. Для случая, когда неточность определения указан%
ного расстояния равна Х, соотношение (4.27) имеет вид
lg
n
Н1 ⎛ R2 + X ⎞
(4.28)
=⎜
⎟ ,
Н2 ⎝ R1 + X ⎠
где п* – значение степени убывания напряженности поля, включая
неточность определения расстояния R.
Выражение для определения параметра степени убывания поля
без учета величины Х при R2 = 2R1 запишем
137
п = lg
H1
lg2,
H2
а с учетом величины Х как
n∗ = lg
H1
H2
lg
2R + X
.
R+X .
Тогда относительная погрешность определения степени убы%
вания δ п может быть определена как δп =
δ п % = δ п100 %.
п∗п
2R + X
= 1– lg
lg2;
R+X
п∗
Зависимость погрешности δп % от отношения
Х
приведена
R+X
на рис. 4.24.
Из этого графика следует, что при проведении измерений на ма%
лых расстояниях от источника поля значение этой погрешности мо%
жет быть достаточно велико, что обусловливает необходимость весь%
ма точного определения расстояния между центром источника и точ%
кой измерения. Однако при измерении параметров поля реальных
ТСПИ точное определение этого расстояния не всегда возможно. В
этом случае расстояние до точки измерения может быть определено
δ, 1
211
1
91
81
71
61
51
41
31
21
1
1
16
121 2
Рис. 4.24. Зависимость
по4
грешности δ п % от
отношения
138
Х
R+X
∆9
,
651
641
631
621
611
51
41
31
21
1
1
7
1821 61
Рис. 4.25. Зависимость относи4
тельной ошибки определе4
ния напряженности маг4
нитного поля исследуемо4
го источника излучения
∆% от соотношения R r0
от какой%то точки отсчета, например от ТСПИ, а расстояние Х меж%
ду центром источника излучения и точкой начала отсчета определя%
ется из выражения, полученного из (4.28)
⎛
H ⎞
Х = R ⎜ 2 − n* 1 ⎟
H2 ⎠
⎝
⎛ H
⎞
⎜ n* 1 − 1 ⎟.
⎝ H2
⎠
Для оценки величины ошибки, обусловленной отсутствием учета
реальных размеров исследуемого ТСПИ, воспользуемся широко при%
меняющимся на практике представлением его в виде витка с током,
радиус которого r0 определяется размерами источника излучения.
Значение напряженности поля, создаваемого таким витком на рас%
стоянии R в направлении его оси, определяется выражением
Нr0 =
2M
4π (
r02
+ R2 )
3
,
2
где М – магнитный момент витка.
Если пренебречь значением r0, то выражение примет вид
Н=
1 2М
.
4π R 3
Тогда относительная ошибка в определении напряженности поля
на расстоянии R от витка может быть определена как относительная
разность между значениями напряженности, определенными без уче%
та и с учетом величины радиуса r0. В соответствии с этим выражение
для определения величины указанной ошибки запишем
2M
∆=
Н − Нr0
Hr0
=
4πR3
2M
− 2M
(
(
4π r02 + R 2
4π r02 + R 2
)
3
2
)
3
2
⎡⎛ r ⎞2 ⎤
= ⎢⎜ 0 ⎟ + 1⎥
⎣⎢⎝ R ⎠
⎦⎥
3
2
− 1.
(4.29)
Зависимость относительной ошибки определения напряженнос%
ти магнитного поля исследуемого источника излучения ∆% от соот%
ношения
R
приведена на рис. 4.25.
r0
Из графика, приведенного на рис. 4.25, следует, что при определе%
нии параметров поля на малых по сравнению с r0 расстояниях от
139
источника, что часто имеет место на практике, ошибка может дости%
гать десятков процентов.
В основе требований к измерительным преобразователям элект%
ромагнитных полей лежат следующие принципы: достоверность оцен%
ки в различных условиях воздействия шумов и помех; независимость
результатов от .способов оценивания.
Системная обработка акустических сигналов включает обнару%
жение полезных сигналов, измерение их параметров в условиях шу%
мов и помех, извлечения полезной информации с целью оценки уров%
ня слоговой разборчивости.
Основными параметрами измерительных систем, влияющих на
качество обработки сигналов, являются: чувствительность измери%
телей; разрешающая способность; пропускная способность; погреш%
ность производимых измерений; помехоустойчивость.
Порог чувствительности измерительных приборов определяется в
соответствии с международным стандартом МЭК 50(801)%84 «Акус%
тика и электроакустика». Как правило «уровень сигнала» определя%
ется как логарифм отношения измеренной абсолютной величины к
его нулевому уровню.
При измерениях электрических полей в качестве базового измери%
теля используют конденсаторные системы, для которых получены
конечные выражения для распределения напряженности поля на
эквипотенциальных пластинах, определены значения зависимости
емкости системы от геометрии пластин и их положения относитель%
но оси симметрии, рассчитана методическая погрешность измерителей.
Величина электромагнитного поля в каналах утечки убывает об%
ратно пропорционально соответственно третьей и второй степеням
от расстояния. Для ее снижения используются НЧ%экраны различ%
ных конструкций. Основными источниками утечки информации яв%
ляются: токонесущие провода, усилительные каскады, устройства
заземления, а также кабели устройств электроснабжения усилитель%
ных систем.
Основными задачами защиты каналов утечки речевых сигналов
по электромагнитным излучениям являются:
определение напряженности поля и диаграммы направленности
поля одиночного излучателя;
определение суммарного значения напряженности поля и диаг%
раммы направленности поля детерминированной совокупности из%
лучателей;
определение напряженности поля и диаграммы напряженности
поля случайно расположенных в ограниченном объеме излучателей;
140
расположение излучателей с минимумом напряженности поля в
заданных направлениях.
Основной метод измерения параметров электромагнитных излу%
чений базируется на измерительно%расчетный подход измерения на%
пряженности поля на небольших расстояниях от источника излуче%
ния и последующем пересчете полученных величин в значения, соот%
ветствующие требуемой величине удаления от технического средства.
141
5. ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ: МЕТОДЫ И СРЕДСТВА
5.1. Маскирование речевых сигналов акустическими шумами
Одним из методов защиты акустической информации является
маскирование речевых сигналов активными, т. е. преднамеренными
шумами. Очевидно, что маскирующие шумы должны обладать опре%
деленной по заданному критерию эффективностью или, иначе гово%
ря, должны быть оптимальными в рамках поставленного критерия.
В свете сказанного возникает ряд задач, которые должны быть реше%
ны при определении требуемых характеристик оптимальных шумов
в условиях заданных ограничений по мощности, ширине спектра,
распределению плотности вероятности и физической осуществимос%
ти. Перечислим эти задачи в том порядке, в котором они должны
быть решены.
Выбор критерия эффективности шумов. Показателем эффектив%
ности мер защиты от утечки информации в общем случае является
наличие или отсутствие за пределами контролируемой зоны сигна%
лов утечки, доступных для перехвата и анализа их техническими
средствами. Для количественной оценки эффективности проведен%
ных мер необходимо осуществить математическую формализацию по%
казателя эффективности с учетом возможностей выполнения изме%
рений сигналов утечки, размеров и топологии контролируемой зоны
и нормативных требований по закрытию каналов утечки. При реше%
нии вопроса о выборе показателей эффективности в работе [30] реко%
мендуется руководствоваться следующими основными положениями:
выбранный показатель должен отражать основное назначение
системы, а также соответствовать цели проводимого исследования;
используемый показатель должен быть критичен по отношению к
параметрам, определяющим его значение;
показатель должен быть наглядным и по возможности просто оп%
ределяемым;
показатель должен давать возможность учета всех факторов, оп%
ределяющих эффективность системы, иначе говоря, должен быть
конструктивным (удобным для пользователя);
частные показатели не должны противоречить общему показате%
лю эффективности системы.
К этому следует добавить, что если эффективность мер защиты
объекта от утечки информации оценивается по нескольким показа%
телям, то меры эффективности, получаемые по этим показателям,
должны быть сопоставимы, т. е. должны одинаково характеризо%
вать выполняемые мероприятия. В этом смысле желательно иметь
142
показатели, нормированные относительно максимального эффекта.
В связи с этим следует отметить, что физические поля и электричес%
кие сигналы, являющиеся источниками утечки информации, имеют
различную физическую природу и различную метрику – напряжен%
ности электрических и электромагнитных полей, величины токов и
напряжений в токонесущих элементах, акустическое давление в ат%
мосфере, амплитуда и частота вибраций в механических конструк%
циях и т. д. При аппаратурном контроле утечки информации измере%
ния проводятся в той метрике, в которой могут их обнаружить и ре%
гистрировать контрольно%измерительные приборы. Однако при об%
щей оценке состояния объекта результаты всех измерений необходи%
мо учитывать единым показателем.
Рассмотрим в общем виде показатели эффективности мер закры%
тия КУИ.
1. В свете вышеуказанных требований наиболее подходящим для
производства вычислений представляются вероятностные показате%
ли. Так, при расчете вероятности утечки информации из заданной
системы или контролируемого объекта, необходимо учитывать все
возможные источники утечки, связи между ними и возможные вари%
анты формирования каналов утечки информации. После этого либо
на основе методов математической статистики, либо с использова%
нием аппарата теории прогнозирования определяется вероятность
утечки информации из объекта. Использование указанного аппара%
та, вероятностных методов оценки эффективности делает результат
применения мер защиты прогностическим. Если проведенные вычис%
ления по оценке вероятности утечек информации будут состоятель%
ными, то в этом случае вероятностный подход видится предпочти%
тельным по отношению к измерительным показателям. Поскольку
измерительные методы оценивают ситуацию постфактум, т. е. до из%
мерительных процедур утечка информации могла уже состояться.
Уточняя вышесказанное о полном отсутствии сигналов утечки, сле%
дует заключить, что полное устранение утечки информации практи%
чески невозможно. Речь должна, по%видимому, идти о том, каким
образом закрыть канал утечки информации, чтобы устранить воз%
можность перехвата и анализа сигналов утечки.
2. Следующий показатель, который может быть использован при
оценке эффективности мер защиты, представляет собой выражение,
составленное на основе проведенных измерений сигналов утечки.
Смысл этого показателя заключается в том, что в результате систем%
ного анализа на объекте составляется общая схема всех источников
утечки информации, взаимные связи между источниками, состав%
143
ляется матрица связи между источниками и каналами утечки. Далее
по результатам измерения определяется наличие сигналов утечки от
источников и пассивных элементов связи. Поскольку видов связи
может быть несколько, и при этом глубина связи может быть различ%
ной. А значимость того или иного источника утечки или глубину связи
оценить весовым коэффициентом, полученным с помощью расчетов
или в результате выполненных измерений.
3. Показатель территориальной доступности сигналов утечки для
перехвата и анализа. Конечным результатом мер по защите инфор%
мации должна быть невозможность перехвата и анализа информа%
ции с неконтролируемой территории. При известной топологии кон%
тролируемой территории и оперативной обстановки на неконтроли%
руемой территории этот показатель определяется выражением
αij =
Rобнij ( Rобн − Rк.з )
Rк.з
,
(5.1)
где Rк.з – радиус контролируемой зоны; Rобнij – радиус возможного
перехвата j%го опасного сигнала в i%м канале утечки.
Маскирующие шумовые сигналы должны создавать такие усло%
вия в точке приема за пределами контролируемой зоны, при которых
апостериори (после приема сигнала утечки) априорная неопределен%
ность о сигнале сохранялась. Для выполнения этого требования в
общем случае необходимо знать модель КУИ и способ обработки при%
нятых сигналов утечки. В этом плане в первом приближении можно
считать, что речевой сигнал (поскольку именно об этих сигналах идет
речь) имеют распределение, близкое к нормальному, среда распрост%
ранения описывается линейной функцией и обработка сигнала осу%
ществляется линейным приемником. Эти обстоятельства исключа%
ют возможность применения для целей маскировки детерминирован%
ных сигналов с дискретными спектрами, а также шумовых сигна%
лов, содержащих дискретные спектральные составляющие, нераци%
онально использующие мощность маскирующих сигналов.
Маскирующие сигналы должны содержать элемент неопределеннос%
ти, чтобы на их фоне было затруднительно вычислить полезный сиг%
нал. Мерой неопределенности случайного непрерывного процесса
является энтропия Н(uш), определяемая выражением [31]
∞
Н ( иш ) = − ∫ w ( uш ) ln w ( uш ) d uш,
−∞
где w(uш) – распределение плотности шумового сигнала.
144
(5.2)
В том случае, когда шумы ограничены по амплитуде сверху и сни%
зу, энтропия шумового сигнала будет
Н(иш)=ln2U0,
(5.3)
где U0 – уровень ограничения шумового сигнала.
Энтропия в этом случае максимальна для шумов, распределенных
по равномерному закону в пределах от – U0 до U0
w (U ) =
1
.
2U0
(5.4)
Если шумы ограничены по средней мощности, то максимальную
энтропию имеют шумы, распределенные по нормальному закону
1
е
w ( uш ) =
2πσш
−
и2
2σ2ш
,
(5.5)
В этом случае энтропия будет
Н ( иш ) = ln 2π e σ2ш .
(5.6)
На практике маскирующее качество шума оценивается энтропий%
ной мощностью шума и коэффициентом качества шума, определяе%
мыми из следующих предпосылок. В реальных условиях шумовое
напряжение ограничено как по средней мощности, так и по макси%
мальным выбросам. Поэтому оптимальное по максимуму энтропии
распределение плотности вероятности шумов отличается как от рав%
номерного, так и от нормального распределений. Шумовой сигнал,
имеющий ограниченную ширину спектра ∆f и ограниченную длитель%
ность во времени Т, может быть однозначно определен с помощью
конечного числа отсчетов 2Т∆f. Если составляющие шума, чередую%
щиеся через интервал 1/2∆f не коррелированы, то энтропия такого
процесса определяется как сумма энтропий всех 2Т∆f отсчетов
НΣ =
2T ∆f
∑ Hi,
(5.7)
i =1
где Нi – энтропия i%го отсчета.
Если шумовой сигнал является стационарным, то НΣ = 2Т∆fH.
Энтропия гауссова шума с указанными ограничениями равна
НΣ = 2Т∆f ln 2π e σ2ш .
(5.8)
Под энтропийной мощностью реального шума с полосой ∆f и дли%
тельностью Т понимают мощность нормального шума с той же поло%
145
сой и длительностью, энтропия которого равняется энтропии рас%
сматриваемого шума
′,
НΣш = 2Т ∆fш Нш
(5.9)
где 1 1′ – энтропия реального шума.
Приравнивая (5.5) к энтропии нормального шума (5.6), получаем
′ = 2Т∆f ln 2π e Pш0 ,
2Т∆fш Нш
(5.10)
здесь Рш0 – мощность нормального шума с полосой ∆f и длительнос%
тью Т.
Из выражения (5.10) находим энтропийную мощность реального
шума
1 2Н ′
е .
(5.11)
2πе
Коэффициентом качества шума η называется отношение энтро%
пийной мощности реального шума к его средней мощности
P
η = ш0 ,
(5.12)
Pш
Рш0 =
где Рш0 – энтропийная мощность шума; Рш – средняя мощность
шума.
На практике качество шумовых сигналов оценивают также коэф%
фициентом подавления, под которым понимают минимально необ%
ходимое отношение мощности шума к мощности сигнала на входе
приемного устройства, при котором достигается требуемый уровень
информационного ущерба при приеме сигналов
⎛Р ⎞
kп = ⎜ ш ⎟ .
(5.13)
⎝ Рс ⎠min
Коэффициент подавления легко определяется опытным путем. Он
связан с коэффициентом качества шума выражением
k
η = п0 ,
(5.14)
kп
где kп0 – коэффициент подавления при воздействии на приемник га%
уссова шума; kп – коэффициент подавления при воздействии реаль%
ного шума.
Достоинством коэффициента подавления и энтропийной мощнос%
ти является то, что они количественно связаны с энергетическими
затратами, требующимися для маскировки сигналов. Однако они не
связаны с частотно%временными и вероятностными характеристика%
146
ми маскируемых сигналов. Энтропийная мера качества напрямую не
связана с параметрами и характеристиками маскируемых сигналов.
Она позволяет получать сравнительную характеристику реальных
шумов по отношению к гауссовым шумам. В то же время сами гауссо%
вы шумы в ряде случаев могут оказаться не оптимальными при мас%
кировке реальных сигналов с различными распределениями и час%
тотно%временными характеристиками. При разработке генераторов
маскирующих шумов желательно иметь меру, связывающую харак%
теристики маскирующих шумов с маскируемых сигналов. Такой ме%
рой, определяющей величину расхождения между альтернативными
гипотезами относительно наличия или отсутствия сигнала в шумах,
является так называемая дивергенция Кульбака Div(ш/с) [32]
Div ( ш с ) =
∞
∫ ⎡⎣w (u c + ш) − w (и ш)⎤⎦ log
−∞
w (u c + ш)
w (u ш)
d u.
(5.15)
Для практического применения этой меры необходимо знать ус%
ловные апостериорные распределения вероятностей для реализации,
представляющей смесь сигнала и шумов, и представляющей только
один шум. Спектральная характеристика маскирующих шумов как
энтропийная характеристика, так и мера дивергенции в полной мере
не определяют требования к характеристикам маскирующих шумов.
Весьма важным с точки зрения энергетических затрат является тре%
бование к форме спектральной мощности шумов. Как известно, при
приеме сигнала в шумах в линейном приемнике осуществляется линей%
ная фильтрация сигнала по критерию минимума среднеквадратичес%
кой ошибки или по критерию отношения сигнал/шум. Фильтр, макси%
мизирующий отношение на выходе, описывается выражением [33]
∞
1 2π
а=
∫ S ( jω) K ( jω) e
jωT
dω
−∞
∞
,
(5.16)
1
Sш ( ω) K ( jω) d ω
2 −∞
∫
2
где S(jω) – спектр сигнала; Sш(ω) – энергетический спектр шума; K(jω) –
передаточная функция фильтра. При разработке маскирующих шумов
необходимо, чтобы была решена задача минимизации величины а
при известных S(jω) и K(jω)
147
∞
⎡
⎤
⎢ 1 2π S ( jω) K ( jω) e jωT d ω ⎥
⎢
⎥
−∞
а = min max ⎢
⎥.
∞
Sш ( jω) K ( jω) ⎢
⎥
2
1
Sш ( ω) K ( jω) d ω ⎥
⎢
2 −∞
⎢⎣
⎥⎦
∫
(5.17)
∫
Маскирующей стороне, естественно, известен спектр маскируемо%
го сигнала S(jω). Однако относительно вида фильтра можно делать
только предположения. Обычно характеристики фильтра ищут в
предположении о маскировке сигнала нормальными шумами со спек%
тром Sш(ω)=N0/2. В этом случае
K0(jω)=kS(jω)ε–jwT,
(5.18)
где k – постоянный множитель.
Полученное выражение представляет собой формулу так называе%
мого согласованного с сигналом фильтра. Задача маскирующей сто%
роны заключается в том, чтобы создать на входе фильтра шумы с
таким энергетическим спектром, который минимизирует на выходе
фильтра отношение сигнал/шум или максимизирует среднеквадра%
тическую ошибку. Это, как видно из (5.16), достигается при макси%
муме выражения
⎧⎪ ∞
⎫⎪
2
(5.19)
max ⎨ ∫ Sш ( ω) ⎣⎡ K ( ω)⎦⎤ d ω⎬.
Sш ( ω) ⎪
⎩−∞
⎭⎪
Воспользуемся неравенством Шварца (Шварца – Буняковского) [34]
∞
∫
−∞
2
⎡ S ( ω) ⎡ K ( ω) ⎤ 2 ⎤ d ω ≤
⎣
⎦ ⎥⎦
⎢⎣ ш
∞
∫
−∞
∞
⎡⎣ Sш ( ω)⎤⎦ dω ∫ ⎡⎣ K ( ω)⎤⎦ d ω.
2
4
(5.20)
−∞
Из этого неравенства следует, что максимум выражения (5.14)
достигается, когда Sш(ω) = [K(ω)]2, т. е. энергетический спектр шума
должен соответствовать форме модуля передаточной функции опти%
мального фильтра. Поскольку передаточная функция оптимального
фильтра при белом шуме определяется спектром сигнала, то из ска%
занного выше следует, что энергетический спектр полезного сигна%
ла, т. е. речи, и энергетический спектр маскирующего шума должны
совпадать.
Из требований к маскирующим шумам можно сделать следующие
выводы.
1. Шумы должны обладать максимальной энтропийной мощнос%
тью. Поскольку на шумы накладываются ограничения по средней
148
мощности, то максимум энтропийной мощности шумов достигается,
когда распределение шумов близко к нормальному.
2. Максимальный маскирующий эффект достигается в том слу%
чае, когда спектр шумов совпадает со спектром маскируемого сигна%
ла. В частности, если спектр речи аппроксимируется выражением
−
ω2
2ω20
kω е
,
ω0
то спектр маскирующего сигнала должен описываться формулой за%
кона Рэлея.
Sс ( ω) =
5.2. Маскирование сигналов шумами, коррелированными
с сигналами
Одним из способов предотвращения утечки информации по кана%
лам связи является маскирование этих сигналов шумами. При этом
к шумам предъявляется ряд требований по функции распределения
вероятности и спектру, направленных на повышение эффективнос%
ти маскирования [41]. Выбор шума с соответствующими характери%
стиками позволяет выполнять маскирование сигналов утечки инфор%
мации с меньшими энергетическими затратами. В свете решения та%
кой задачи представляет интерес рассмотрение способа повышения
эффективности маскирования шумами, коррелированными с маски%
руемыми сигналами. Из теории передачи сигналов известно, что при
действии в канале связи не зависимых друг от друга сигналов и шу%
мов максимальная скорость передачи сигналов определяется выра%
жением [42]
P ⎞
⎛
c = F log ⎜ 1 + c ⎟,
(5.21)
P
ш⎠
⎝
где F – полоса пропускания канала связи; Рс – мощность сигналов;
Рш – мощность шумов в канале связи.
Из выражения (5.21) видно, что, маскируя сигнал шумами, мож%
но снизить скорость приема до значения, обеспечивающего устране%
ние утечки информации. Тривиальное решение этой задачи путем
прямого увеличения мощности шумов может быть не всегда прием%
лемо как с энергетической точки зрения, так и с точки зрения созда%
ния помех другим устройством. Ниже будет показано, что при одной
и той же мощности шумов можно повысить их маскирующий эффект,
выбрав шумы соответствующим образом коррелированными с мас%
кируемыми сигналами. Рассмотрим канал связи, по которому пере%
дается сигнал s(t) и в котором действуют шумы n(t). На выходе кана%
ла будет результирующий сигнал
149
(5.22)
x(t)=s(t)+n(t).
При этом скорость передачи сигнала будет определяться выраже%
нием
1
⎡ HT ( x ) − HT ( x s ) ⎤⎦ ,
(5.23)
T →∞ T ⎣
где НТ(х) – энтропия сигнала х(t) на выходе канала связи; НТ(х/s) –
условная энтропия сигнала х(t) при передаче сигнала s(t); T – время
передачи сигналов.
При заданном значении сигнала s(t) сигнал на выходе канала свя%
зи x(t) определяется аддитивным шумом n(t), и условное распределе%
ние сигнала x(t) будет
w(x/s) = w(n),
(5.24)
а условная энтропия H(x/s) равна энтропии шума
H(x/s) = Н(п).
(5.25)
При нормальных шумах и независимых отсчетах
с = lim
НТ ( х ) = 2FT log 2πe ( Pc + Pш ),
(5.26)
НТ ( п ) = 2FT log 2πePш .
(5.27)
В свете поставленной задачи о маскировании сигналов шумами,
коррелированными с сигналами, необходимо определить выражения
для мощностей сигнала и шума на выходе канала связи при наличии
указанной связи.
При аддитивной помехе вектор суммарного сигнала определяется
выражением [24]
(
)
x k = ( s + nk ) + n 1 − k2 ,
(5.28)
где k – коэффициент корреляции между сигналом и шумом, равный
косинусу угла между вектором сигнала s и вектором шума n.
Из выражения (5.28) следует, что коррелированная составляю%
щая шума nk складывается с полезным сигналом, а некоррелирован%
ная составляющая, равная ( n 1 − k2 ), составляет аддитивную поме%
ху. Суммарная мощность полезного сигнала
Т
Рск =
2
1
⎡⎣s ( t ) + n ( t ) k ⎤⎦ d t =
∫
Т0
(
)
2
Pc + k Pш ,
(5.29)
где Рс, Рш – мощности исходных сигналов и шума соответственно.
150
Мощность аддитивной помехи
T
2
1
Ршk = ∫ ⎡n ( t ) 1 − k2 ⎤ d t = Pш (1 − k2 ).
⎦⎥
T 0 ⎣⎢
(5.30)
Подставив значения Рсk и Ршk из (5.29) и (5.30) в выражения (5.25)
и (5.26), получим
НТk ( xk ) = 2FT log 2πe
(
Pc + k Pш
),
НТk ( пk ) = 2FT log 2πe (1 − k2 ) Рш .
2
(5.31)
(5.32)
Подставив полученные выражения в (5.23), получим формулу для
скорости передачи сигнала, коррелированного с шумами
(
)
2⎤
⎡
Pc + k Pш ⎥
с = F log ⎢1 +
.
(5.33)
2)P
⎢
⎥
(
1
−
k
ш
⎣
⎦
Минимальная скорость передачи сигнала в шумах достигается в
том случае, когда величина в квадратных скобках выражения (5.33)
будет
k<−
Pc
.
Pш
(5.34)
Поскольку –1 < k < 1, то из выражения (5.34) следует, что наибо%
лее экономичным режимом маскирования с точки зрения энергети%
ческих затрат является режим маскирования при равенстве мощнос%
тей исходного сигнала и шума: Рс=Рш.
При k = –1 шум представляет аналог маскируемого сигнала, излу%
чаемый в противофазе с сигналом. В том случае, когда коэффициент
корреляции больше –1 и меньше 0, т. е. –1 < k < 0, для обеспечения
нулевой скорости передачи нужно уменьшить отношение Рс/Рш. На
рис. 5.1 приведены графики зависимости величины
(
у=
Рс Рш + k
(1 − k2 )
)
2
,
(5.35)
(представляющей величину в квадратных скобках функции (5.33)
от коэффициента корреляции 0 ≥ k > –1 при различных значениях
Рс Рш . Из графиков следует, что при отрицательных значениях
151
7
623
6
523
5
7
423
6
4
123
4
1
124
5
125
126
127
12
12
3
8
129
12
12
4
Рис. 5.1. Зависимость пропускной способности канала от величины кор4
реляции шумов с сигналом при разных отношениях Рс/Рш
величины k возможно обеспечивать нулевые и близкие к этому зна%
чения скорости передачи сигналов при относительно небольших пре%
вышениях сигнала над шумами. При этом следует обратить внима%
ние на то обстоятельство, что при Рс Рш < 1 по мере приближения
величины k к значению –1 после прохождения экстремальной точки
происходит резкое увеличение скорости передачи сигнала – помеха
начинает усиливать сигнал.
При выполнении практических мероприятий по предотвращению
утечки информации метод маскирования сигнала шумами, коррели%
рованными с сигналом, т. е. представляющими аналог сигнала, из%
лучаемого в противофазе с сигналом, находит применение, напри%
мер, при маскировании электромагнитных излучений громкогово%
рителей [43–46]. В простейшем варианте этот способ реализуется при
помощи нескольких идентичных излучателей, установленных так,
чтобы векторы магнитных моментов излучателей были направлены
противоположно. В результате переменные магнитные поля рассея%
ния излучателей компенсируются, а звуковые колебания излучают%
ся без искажений.
На рис. 5.1 обозначено
1–
3–
Рс Рш = 1, 5, 2 –
Рс Рш = 1, 1, 4 –
Рс Рш = 1, 2,
Рс Рш = 1,045.
5.3. Контроль маскирующих шумов
Задача контроля. Для создания маскирующих шумов применя%
ются специальные генераторы. Качество маскирования зависит от
152
параметров генерируемого шума, от их стабильности. Особенно важ%
ны такие параметры, как средняя мощность, форма огибающей час%
тотного спектра, плотность распределения мгновенных значений
напряжения и тока. Контроль этих параметров необходим как в про%
цессе эксплуатации – для оперативного обнаружения неисправнос%
тей и предотвращения утечки информации, так и при производстве
генераторов – для настройки и технологического контроля.
Классификация устройств контроля шумов. По физической приG
роде шумы могут быть разделены на электрические, акустические,
вибрационные и шумы электромагнитного поля. В данной главе бу%
дут рассматриваться устройства контроля только электрических
шумовых сигналов, конкретно напряжения, поскольку любой шум
другой природы для целей контроля может быть преобразован в элек%
трический сигнал с помощью соответствующего преобразователя.
По степени интеграции в систему маскирования устройства мож%
но разделить на три группы.
Устройства периодического контроля, подключаемые к генерато%
ру шума во время специальных перерывов в работе системы маскиро%
вания.
Индицирующие устройства постоянного действия, которые дают
оператору сведения о работе системы маскирования.
Автоматические устройства, которые предназначены не только для
того, чтобы включать индикацию неисправности, но и приводить в
действие резервный генератор или схему блокировки маскируемого
канала.
По принципу действия следует различать два класса приборов:
измеряющие напряжение и измеряющие частоту (длительность). Как
показано ниже, это различие существенно влияет на характеристи%
ки устройств контроля.
Оценка функционирования устройства контроля качества
шума. Исходя из назначения (контроль генераторов маскирующего
шума в системе маскирования) эффективность функционирования
устройств контроля целесообразно рассматривать в связи с возмож%
ными неисправностями генератора шума. Чем больше неисправнос%
тей генератора шума индицирует устройство контроля, тем выше
эффективность устройства контроля. Важнейшими характеристика%
ми устройств контроля являются: чувствительность к изменению
параметров контролируемого шума; задержка срабатывания (для
встроенных устройств); надежность.
Чувствительность – минимальное отклонение параметра конт%
ролируемого шума, которое может фиксировать устройство контро%
153
ля. Чувствительность к изменению средней мощности шума измеря%
ется в процентах. Например, чувствительность ±10 % означает, что
устройство контроля срабатывает (индицирует) при уменьшении или
увеличении средней мощности шума на 10 % относительно номи%
нального значения. Чувствительность к изменению спектра шума
легче всего выразить в долях среднеквадратической частоты. Сред%
неквадратическая частота зависит от формы огибающей спектра
шума. Подразумевается, что при измерении чувствительности уст%
ройство контроля по одному из параметров другие параметры под%
держиваются неизменными. Чувствительность к изменению плот%
ности вероятности мгновенных значений напряжения шума труднее
всего охарактеризовать количественно. Во%первых, инструменты для
измерения распределения плотности вероятности гладкого случай%
ного процесса всегда дают дискретную оценку в виде гистограммы.
Во%вторых, отклонения от исходного распределения могут быть бес%
конечно разнообразны. Для грубой оценки распределения использу%
ют пик%фактор шума. Поэтому чувствительность устройство конт%
роля можно выразить в долях пик%фактора, который сравнительно
легко измерить. Если в распоряжении исследователя есть более со%
вершенные инструменты, позволяющие снять гистограмму распре%
деления, то применимы другие количественные критерии: энтропий%
ный коэффициент качества шума, критерий χ2, критерий суммы квад%
ратов. Также применим способ изменения распределения исходного
шума путем добавления в него стандартного сигнала известной вели%
чины. При этом чувствительность УК характеризуется параметрами
стандартного сигнала.
Время задержки срабатывания – это время от момента, когда один
или несколько параметров шума необратимо изменились, до момен%
та срабатывания устройства контроля, так как параметры шума оп%
ределяются путем усреднения за некоторый интервал времени. Вре%
мя задержки не может быть меньше интервала усреднения. Надеж%
ность устройства контроля количественно характеризуется вероят%
ностью ложного срабатывания и вероятностью пропуска неисправ%
ности. Пропуском неисправности будем называть событие,
заключающееся в несрабатывании устройство контроля в течение
времени задержки после возникновения неисправности, т. е. после
того, как параметры шума изменились необратимо (рис. 5.2).
Источник шума – полупроводниковый элемент, питаемый ста%
билизированным током или напряжением, создает шумовой элект%
рический сигнал. Этот сигнал усиливается предварительным усили%
телем. Амплитудно%частотная характеристика предварительного
усилителя подобрана специальным образом, чтобы обеспечить на
154
12345678
9
736
2773
2773
464237
8
12345678
7367
Рис. 5.2. Схема генератора шума для целей маскирования
выходе генератора шум с требуемым энергетическим спектром. Это
достигается применением цепей частотной коррекции, в частности,
цепей частотно%зависимой обратной связи. Оконечный усилитель
предназначен для усиления шума до требуемого уровня мощности и
обеспечивает согласование с нагрузкой. Источник питания обеспе%
чивает питанием все каскады генератора шума.
Обзор способов и устройств контроля генераторов шума. Наибо%
лее распространенными устройствами контроля шумовых сигналов
являются встроенные устройства контроля средней мощности шу%
мов. Они могут быть выполнены в аналоговом, аналого%цифровом и
цифровом варианте с индикацией с помощью стрелочного прибора
или цифрового индикатора. Общая структурная схема таких прибо%
ров состоит из входного устройства, усилителя, квадратора, усред%
нителя и индикатора. Общим и основным недостатком измерителей
средней мощности является то, что они не дают информацию о спек%
тральной структуре и характере распределения шумового сигнала.
Эти приборы дают одинаковые показания при различной ширине
спектра, в том числе и при гармонических сигналах, если мощность
сигналов одинакова, а спектр располагается в пределах полосы про%
пускания индикатора мощности.
Наибольшую информацию о параметрах шумового сигнала дают
коррелометры и анализаторы спектра. Существует большое количе%
ство схем этих приборов, промышленностью они выпускаются в виде
контрольно%измерительной аппаратуры. Эти приборы достаточно
сложны, имеют большие габариты и практически не могут быть ис%
пользованы в качестве переносных и встроенных приборов непрерыв%
ного контроля параметров шумового сигнала. Информацию о сред%
нем значении, дисперсии и характере распределения шумов дают ана%
лизаторы распределения плотности вероятности случайных процес%
сов. Принцип действия большинства из этих устройств основан на
измерении длительности или числа выбросов случайного процесса на
заданном уровне в течение определенного времени. Однако эти уст%
155
ройства также не дают информацию о спектральной характеристике
шумовых сигналов. Тем не менее, основные элементы и принцип ра%
боты этих устройств могут быть использованы при построении встро%
енных приборов непрерывного контроля средней мощности и спект%
ра генерируемых шумовых сигналов.
Известен анализатор функции распределения, основанный на
принципе анализа пересечения шумовым сигналом заданного уров%
ня, содержащий компаратор, устройство установки опорного сигна%
ла, формирующее устройство, усредняющее устройство и индикатор
[36]. Устройство работает следующим образом. Анализируемое шу%
мовое напряжение подается на вход компаратора, на опорном входе
которого установлено опорное напряжение. При превышении напря%
жением шумов уровня опорного напряжения на выходе компаратора
появляется напряжение, которое подается на вход формирующего
устройства. В формирующем устройстве вырабатывается импульс с
калиброванной амплитудой, длительность которого равна времени
превышения шумовым напряжением опорного уровня. Калиброван%
ные по амплитуде импульсы подаются на усредняющее устройство,
напряжение, на выходе которого пропорционально общему времени
пребывания шумовых сигналов выше установленного порога в тече%
ние заданного интервала анализа на одном уровне. Сигнал с выхода
усредняющего устройства поступает на индикатор и фиксируется там
как значение функции распределения на заданном уровне. Полный
анализ функции распределения получается путем анализа выбросов
шумов на уровнях от нуля до максимального значения через интер%
валы, определяемые требуемой точностью анализа. Это устройство
не дает информацию о спектре шумового сигнала. Кроме того, для
анализа функции распределения требуется большой интервал време%
ни, а информация о средней мощности шумов может быть получена
только путем выполнения дополнительных вычислений.
Таким образом, недостатком устройства являются ограниченные
функциональные возможности – малое число одновременно контро%
лируемых параметров сигнала и необходимость большого времени
контроля для получения достоверных результатов.
Принцип работы устройства основан на использовании связи меж%
ду числом пересечений шумовым напряжением заданного уровня и
средней мощностью шума, а также связи между числом пересечений
и среднеквадратическим значением частоты спектральной плотнос%
ти. Ниже приводятся основные положения указанной связи.
Среднее число пересечений уровня Н в единицу времени случай%
ным стационарным гауссовым процессом со средним значением m = 0
и дисперсией σ2 определяется выражением [37–39]
156
H2
−
2
1
N( H) =
−r′′ ( 0) e 2σ ,
2π
(5.36)
где Н – уровень, на котором отсчитывается число пересечений; r ′′ ( 0 ) –
вторая производной от коэффициента корреляции случайного процесса
2
при τ = 0; σ – дисперсия нормального стационарного процесса
H2
⎫
−
2
Т
2
−r ′′ ( 0 ) e σ − ε,⎪
Nнижн =
⎪
2π
⎬
2
H
(5.37)
⎪
−
2
Т
−r ′′ ( 0) e 2σ + ε, ⎪
Nверх =
2π
⎭
где Nнижн – нижняя граница счета в цифровом компараторе; Nверх –
верхняя граница счета в цифровом компараторе; r ′′ ( 0 ) – значение
второй производной коэффициента корреляции шумового сигнала
при нулевом сдвиге времени корреляции; Н – уровень опорного на%
пряжения; σ – среднеквадратическое значение шумового сигнала; ε –
отклонение числа пересечений от среднего значения за время одного
интервала счета, определяемое по выбранной доверительной вероят%
ности; Т – интервал счета.
При решении задач маскирования сигналов шумами наибольшее
применение находят шумы с коэффициентами корреляции следую%
щих видов [36]
r ( τ) =
sin ( 2π∆f τ )
,
2π∆f τ
r ( τ ) = e −4π∆f
2 2
τ
(5.38)
.
Вторые производные этих коэффициентов корреляции при τ = 0,
соответственно, равны [36]
⎡ sin ( 2π∆f τ ) ⎤
⎢ 2π∆f τ ⎥
⎣
⎦
″
( e−4π∆f τ )
2 2
″
=−
τ= 0
4
( π∆f )2 ,
3
(5.39)
= −8π∆f 2,
τ= 0
где ∆f – эффективная ширина спектра шумового сигнала.
Вид коэффициента корреляции и эффективная полоса шумов оп%
ределяются формирующими фильтрами генераторов шумовых сиг%
налов. В описываемом устройстве оценка дисперсии нормального
157
шума достигается путем подсчета числа пересечений на трех уровнях –
положительном Н1, отрицательном Н2 и нулевом Н3 уровнях. Средние
значения пересечений N1, N2, N3 уровней Н1, Н2, Н3 стационарным
гауссовым процессом и дисперсия процесса σ2 при среднем значении
процесса, равном нулю, связаны соотношениями:
H2 ⎫
− 1
2
1
N1 ( H1 ) =
−r ′′ ( 0 )e 2σ , ⎪
⎪
2π
⎪
2
H
− 2 ⎪
2 ⎪
1
N2 ( H2 ) =
−r ′′ ( 0 )e 2σ ,⎬
2π
⎪
H32 ⎪
−
2 ⎪
1
N3 ( H3 ) =
−r ′′ ( 0 )e 2σ .⎪
2π
⎪⎭
(5.40)
На практике оценивается число пересечений опорного уровня снизу
вверх или сверху вниз за конечный интервал времени, и полученная
оценка среднего числа пересечений в единицу времени является слу%
чайной величиной. С увеличением непрерывного времени наблюде%
ния Т число пересечений на уровнях Н ≤ 3σ будет стремиться к значе%
нию NТ, где N – среднее значение числа пересечений за единицу
времени. Среднее число выбросов случайного стационарного процес%
са несет информацию и об эффективной ширине спектра ∆f случайно%
го процесса, которая определяет расстояние составляющих спект%
ральной плотности случайного процесса относительно нулевой час%
тоты. Применительно к низкочастотным стационарным процессам
средняя квадратическая частота характеризует эффективную шири%
ну спектральной плотности. Величина случайного процесса с нуле%
вым средним значением и среднее число пересечений на нулевом уров%
не связаны следующими отношениями:
1
−r ′′ ( 0 ),⎪⎫
2π
(5.41)
⎬
2
⎪
r ′′ ( 0 ) = −k∆f ,
⎭
где k – коэффициент, определяемый видом коэффициента корреляции.
Применительно к случайному гауссову процессу среднеквадрати%
ческая частота совпадает со средним числом пересечений на нулевом
уровне [40]. Для низкочастотного фильтра, для которого нижняя
частота равна нулю, верхняя частота f0 – число пересечений на нуле%
вом уровне
N ( H = 0) =
158
bω0
= 0,577 ( 2f0 ).
π 3
Контролируя среднее число пересечений случайным процессом в
течение определенного интервала времени, можно контролировать
среднюю мощность и среднеквадратическую частоту случайного ста%
ционарного процесса. В предлагаемом устройстве контроль парамет%
ров гауссовых шумовых сигналов на выходе генератора осуществля%
ется одновременно по трем каналам: в двух каналах с опорными сиг%
налами, отличными от нуля, равными по величине и противополож%
ными по знаку, контролируется значение средней мощности и сим%
метрия закона распределения, а в канале с опорным сигналом, равном
нулю, контролируется ширина спектра шумовых сигналов.
Ниже приводится оценка погрешности контроля мощности и ши%
рины спектра гауссовых шумовых сигналов при следующих исход%
ных предположениях:
уровень опорного сигнала Н равен среднеквадратическому значе%
нию напряжения шумовых сигналов Н = σ;
эффективная ширина спектра шумовых сигналов ∆f = 104 Гц;
коэффициент корреляции имеет вид
N0 =
r ( τ) =
sin ( 2π∆f τ )
,
2π∆f τ
4
r ′′ ( 0 ) = − π2∆f 2;
3
интервал отсчетов Т = 200 мс.
Погрешность оценки мощности шумовых сигналов за счет откло%
нения числа пересечений шумами опорного уровня будет
∆Рш =
∂Рш
∆N,
∂N
2
где Рш = σ .
При Н = σ и Рш ≡ Н2 из выражения (5.36) получаем
Рш =
Н2
,
∆f
2ln
N 3
∂Pш
Pш
=
.
∂N 2N ln2 ∆f
N 3
159
Для оценки параметров и характеристик шумового маскирующе%
го сигнала при использовании ПК необходимо выполнить следую%
щие действия.
На микрофонный вход звуковой карты подать согласованный
шумовой сигнал от генератора. Согласование сигнала заключается в
установлении выходного уровня напряжения на выходе генератора
шума в диапазоне 0,2–0,4 Вэфф. Отсчеты дискретизированного (при%
веденного в цифровую форму) шумового сигнала сортируются. Опре%
деляется минимальное (отрицательное) Umin и максимальное (поло%
жительное) Umax значения напряжения.
Весь диапазон измеренных напряжений разбивается на N интер%
валов (рис. 5.3), в которых напряжение i4го уровня определяется по
формуле
ui = ( i − N ) ∆u,
∆u =
umax − umin
,
N
где i = 1, 2, …, N – номер уровня (интервала).
На каждом уровне в течение времени t определяется количество
значений дискретизированного шумового сигнала Npi, находящихся
между двух уровней Ni ≤ ui < Ni+1, i = 1, 2, …, N–1. За значение сигна%
ла, соответствующее столбцу i, принимается среднее значение гори%
зонтальной полосы.
u
i=N
i = 1, N
N pi = 8
ui
u ( t3 )
t
t3
j =1
j = 1, M
j=M
i =1
Рис. 5.3. Представление данных для оценки параметров и характерис4
тик шумового сигнала
160
Вычисляется сумма всех пересечений на всех N уровнях
S=
N
∑ Np .
i
i =1
Вычисляется вероятность попадания отсчета в i%й интервал (вы%
сота столбика гистограммы плотности вероятности)
pi =
N pi
S
.
Проверяется выполнение условия нормировки
N
∑ pi = 1.
i =1
Строится гистограмма закона распределения шумового сигнала
(рис. 5.4).
Вычисляется средневзвешенное значение uср сигнала на интерва%
ле [umin, umax]
uср =
N
∑ ui pi .
i =1
Вычисляется среднеквадратическое (СКО) значение сигнала σ на
интервале [umin, umax]
p (u )
u
Рис. 5.4. Гистограмма плотности вероятности пиковых значений шу4
мового сигнала
161
σ=
N
∑ ( ui − uср )
2
pi .
i =1
Вычисляется энтропия закона распределения шумового сигнала
N
1
H = − pi ln pi.
∑
i =1
Вычисляется энтропийный коэффициент качества
1
1
eH
eH
ΛH =
=
.
2πeσ2
2πeD
Вычисляется пик%фактор шумового сигнала. Пик%фактор шума
вычисляется как отношение пикового значения шумового процесса
к среднеквадратическому
Π=
umax
.
σ
Вычисляется огибающая исходного шумового сигнала. Огибаю%
щая шумового сигнала определяется выражением
A(t) = s(t)2 + s⊥ (t)2 ,
(5.42)
где s⊥ (t) – сопряженная (по Гильберту) функция, которая определя%
ется как мнимая часть аналитического сигнала
s1a (t) = s(t) + is⊥ (t).
Аналитический сигнал определяется по следующему алгоритму.
Аналитический сигнал имеет то свойство, что спектр его в области
отрицательных частот – нулевой, а в области положительных час%
тот равен удвоенному значению спектра исходного вещественного
сигнала
⎧0, ω < 0,
⎪
1
1
1
1
1
Sa (ω) = S(ω) + iS⊥ (ω) = S(ω)(1 + iK⊥ (ω)) = ⎨S1 (0), ω = 0,
⎪ 1
⎩2S(ω), ω > 0,
где S1 (ω) – спектр исходного сигнала; S1⊥ (ω) – спектр мнимой части
1 (ω) – частотная характеристика преоб%
аналитического сигнала; K
⊥
разования Гильберта.
162
Это дает возможность по спектру исходного сигнала определить
спектр аналитического сигнала. Далее аналитический сигнал опре%
деляется при помощи обратного преобразования Фурье
∞
1
2S1 (ω)eitωdt.
s1a (t) =
2π ∫0
Остается взять мнимую часть аналитического сигнала, что дает
возможность определить огибающую шумового сигнала по формуле
(5.42). Определяется минимальный Umin и максимальный уровень
Umax напряжения огибающей шумового сигнала. Делится диапазон
рассчитанных уровней напряжения огибающей шумового сигнала на
N0 интервалов. Вычисляется сумма всех пересечений огибающей
шумового сигнала на всех Ni0 уровнях
S0 =
N
∑ Ni0.
i =1
Вычисляется вероятность попадания отсчета в i%й интервал (вы%
сота столбика гистограммы плотности вероятности огибающей)
pi0 =
Ni0
.
S0
Проверяется выполнение условия нормировки
N0
∑ pi0 = 1.
i =1
Строится гистограмма закона распределения огибающей шумово%
го сигнала (рис. 5.5)
p(N)
N
Рис. 5.5. Гистограмма закона распределения огибающей шумового сиг4
нала
163
pi0 ( ui ), i = 1, N 0.
Вычисляется второй момент закона распределения огибающей
шумового сигнала
µ20
N0
= ∑ ui2 pi0.
i =1
Вычисляется математическое ожидание натурального логарифма
значений огибающей шумового сигнала
M [ln x ] =
N0
∑ pi0 ln ui.
i =1
Вычисляется энтропия закона распределения значений огибаю%
щей шумового сигнала
N0
H = −∑ pi0 ln pi0.
0
i =1
Вычисляется параметр r эталонного распределения Рэлея
µ20
γ
+ ln r = M[ln x] + 1 + − ln 2,
2
2r 2
где γ – константа Эйлера, равная 0,577216.
Учитывая, что величины µ20 и M[ln x] определены, а относитель%
но r указанное равенство есть трансцендентное уравнение, определе%
ние r производится численным методом последовательных прибли%
жений.
Определяется энтропия эталонного распределения Рэлея
1
⎛ r ⎞
γ
H = 1 + + ln ⎜
⎟.
2
⎝ 2⎠
Определение энтропийного коэффициента качества (подобия) рас%
пределения огибающей шумового сигнала по отношению к эталон%
ному распределению производится по формуле
0
0 1
eH
h = 1 = eH −H.
eH
0
164
Вычисляется среднеквадратическая частота. Подсчитывается ко%
личество пересечений нулевого уровня сигналом
fср = N0 Fs ( 2N ),
где fср – среднеквадратическая частота сигнала; N0 – количество пе%
ресечений нулевого уровня; N – общее количество отсчетов; Fs – час%
тота дискретизации.
Определяется нормированная корреляционная функция. Автокор%
реляционная функция входного сигнала берется из автокорреляци%
онной матрицы вектора его отсчетов. Метод определения основыва%
ется на составлении из элементов вектора матрицы Теплица. Матри%
ца Теплица обладает тем свойством, что по ней можно определить
оценку автокорреляционной матрицы исходного вектора:
R = X′X,
здесь X – матрица Теплица размерности (n+m) (m+1); R – оценка кор%
реляционной матрицы (m+1) (m+1); n – размерность вектора отсче%
тов; m – размерность корреляционной матрицы.
Матрица Теплица формируется следующим образом:
⎛ ⎛ x1
⎜⎜ x
⎜⎜ 2
⎜ ⎜ ...
⎜ ⎜ xm
⎜ ⎜ xm+1
X = ⎜⎜ ⎜ ...
⎜
⎜ ⎜ xn −m
⎜ ⎜ ...
⎜⎜ x
⎜⎜ n
⎜⎜ 0
⎜⎜ 0
⎝⎝
...
...
...
...
...
1
...
1
...
...
...
...
0 ⎞⎞
...
0 ⎟⎟
⎟⎟
...
0 ⎟⎟
...
0 ⎟⎟
... x1 ⎟ ⎟
⎟ ⎟,
...
⎟⎟
... xm +1 ⎟ ⎟
⎟⎟
... ... xn −m ⎟ ⎟
⎟⎟
1
⎟⎟
... ... xn ⎟⎠ ⎟⎠
...
1
...
...
...
...
...
где xi – компонента вектора отсчетов.
Оценкой корреляционной функции является первая строка полу%
ченной матрицы R. Величина m определяет интервал автокорреля%
ционной функции по оси τ. В данном расчете берется n = 30000, m = 100,
т. е. график оценки автокорреляционной функции строится по 100 точ%
кам. При определении автокорреляционной функции исходный век%
тор центрируется вычитанием среднего и нормализуется делением на
СКО, поэтому автокорреляционная функция получается нормиро%
ванной. Интервал корреляции определяется по формуле
165
∞
τR = ∫ r ( τ ) dτ.
0
Определяется спектральная плотность мощности шумового сиг%
нала. Для оценки берется исходный ненормированный сигнал и при%
меняется непараметрический метод, когда для расчета используется
только информация, содержащаяся в отсчетах сигнала без каких%
либо дополнительных предположений. Применяется метод Уэлча
(метод усреднения модифицированных периодограмм), который зак%
лючается в использовании периодограммы сигнала с разбиением ее
на перекрывающиеся сегменты. При этом используется весовая фун%
кция и усреднение по сегментам. Метод Уэлча позволяет уменьшить
смещение и дисперсию оценки. Периодограмма рассчитывается по
формуле
1
W ( ω) =
Mg Fs
2
Mg −1
∑
s(k)e
− jkωT
,
k =0
где Fs – частота дискретизации; Т – период дискретизации.
166
6. КОНТРОЛЬ КАНАЛОВ УТЕЧКИ ИНФОРМАЦИИ В
РЕАЛЬНОМ МАСШТАБЕ ВРЕМЕНИ
6.1. Решение задач измерения по заданной выборке
Для решения задачи измерения необходимо оценить доверитель%
ную вероятность Pε попадания центра распределения измеряемой
величины в заданный доверительный интервал (−ε, ε). Исходными
данными является выборка n однотипных измерений X1, X2,…, Xn
(табл. 6.1). Измерения принимаются распределенными нормально.
В качестве измеренного значения принимается выборочное среднее
полученных измерений. При этом истинное значение измеряемой ве%
личины находится в центре распределения (математическом ожида%
нии). Доверительный интервал – это интервал, в который с заданной
вероятностью попадает истинное значение (центр распределения)
измеряемой величины. Для решения поставленной задачи определя%
ются выборочные среднее и дисперсия
X=
σ2 =
n
∑
1
Xi ,
n i =1
n
∑
1
( Xi − X)2.
n − 1 i =1
В этом случае величина
n ( X − m)
,
σ
где – m центр распределения, распределена по закону Стьюдента с n–
1 степенью свободы [1]. В этом случае имеем выражение
Z=
P{ X − m < tn −1,α
σ
} = 1 − α,
n
где α = 1–Pε – уровень значимости; tn–1,a α – квантиль распределения
Стьюдента с n–1 степенями свободы. Квантили распределения Стью%
дента представлены в виде таблицы по значениям α и n [1], [2]. По%
скольку
tn −1,α
σ
= ε, т. е. tn−1,α = ε n ,
n
σ
можно определить величину квантиля tn–1,α, а значит и величину α и
тем самым величину Pε.
167
168
Выборка обье%
ма n с нор%
мально рас%
пределенными
значениями
X1, X2,…, Xn
Выборка обье%
ма n с нор%
мально рас%
пределенными
значениями
X1, X2,…, Xn
Выборка нор%
мально рас%
пределенных
значений
X1, X2,…, с из%
вестным
СKО = s
2
3
Исходные
данные
1
№
п/п
Вероятность P
попадания
среднего зна%
чения выбор%
ки в интервал
Граничные
значения
(–e, e)
Граничные
значения
погрешности
измерения
(– e, e)
Определить объем Выборочное сре%
днее
выборки норма%
льно распреде%
ленных величин
X1, X2,…, так, что
удовлетворяются
заданные пара%
метры
Из соотношения
где Ф(Z) – интег%
рал вероятности
нормального рас%
пределения, оп%
ределяется вели%
чина Z
Из соотношения
определяется
величина Z
Определяют
Вероятность P Определить гра%
Выборочные сред%
попадания
ничные значения нее и дисперсия
среднего зна%
интервала (–e, e)
чения выбор%
ки в интервал
Необходимые
вычисления
Значение пере%
менной для опре%
деления вероят%
ности по распре%
делению Стью%
дента с n–1 сте%
пенями свободы
Постановка задачи
Выборочные сред%
Определить ве%
роятность попада% нее и дисперсия
ния среднего зна%
чения выборки в
заданный интер%
вал (–e, e ), если
центр распреде%
ления равен m
Заданные
параметры
Таблица 6.1. Параметры для решения задач
Объем выбор%
ки n равен
ближайшему
большему це%
лому от вели%
чины
Искомое
значение
Задача 1. Для ε = 0,0413, n = 25 и σ = 0,1 квантиль распределения
Стьюдента имеет значение 2,064, что в таблице соответствует уров%
ню значимости 0,05 и значит Pε = 0,95.
Определение границ доверительного интервала (–ε, ε) попадания
центра распределения измеряемой величины при заданной довери%
тельной вероятности Pε.
Исходными данными является выборка n однотипных измерений
X1, X2,…, Xn. Определяется уровень значимости α = 1–Pε, а затем из
таблицы распределения Стьюдента выбирается квантиль tn–1,α, со%
ответствующий α и n–1. Величина ε определяется из соотношения
ε = tn −1,α
σ
.
n
Задача 2. Задана доверительная вероятность 0,98, n = 25, σ = 0,1.
Имеем α = 0,02. Квантиль распределения Стьюдента при этом равен
2,492. Величина доверительного интервала ε = 0,0498.
Определение объема выборки n при заданных границах довери%
тельного интервала (–ε, ε) попадания центра распределения измеря%
емой величины и доверительной вероятности Pε.
В этом случае для определения объема выборки недостаточно иметь
только исходные данные в виде некоторого количества измерений.
Необходимо иметь некоторые априорные данные о случайной вели%
чине. Это может быть характеристика точности измерения, которая
соответствует среднеквадратическому отклонению s случайной ве%
личины, в данном случае измерения.
По условию можно записать
P{ X − m < ε} = Pε.
(6.1)
При известной дисперсии σ2 доверительный интервал строится на
основе выборочной функции
n ( X − m)
,
(6.2)
σ
имеющей стандартное нормальное распределение с параметрами
M[Z] = 0, D[Z] = 1 и, по условию для некоторого δ
Z=
P{ Z < δ} = Pε.
(6.3)
При этом для Z справедливо соотношение [2]
P{ Z < δ} = 2Ф(δ) − 1,
(6.4)
где Ф(u) – стандартная нормальная функция распределения.
169
Из (6.1), (6.2) и (6.3) следует
P{ X − m < δ
σ
} = Pε .
n
(6.5)
Из (6.3) и (6.4) следует
Pε + 1
,
2
и, поскольку Pe известна, по таблицам нормального распределения
можно найти величину d. Из (6.1) и (6.5) следует
Ф(δ) =
ε=δ
σ
,
n
поэтому δ = ε n .
σ
Из этого соотношения определяется величина p
δ2σ2
.
ε2
Размер выборки n определяется как ближайшее большее целое от p.
p=
6.2. Задачи контроля каналов утечки информации
в реальном масштабе времени
Процесс получения информации в темпе ее поступления (в реаль%
ном масштабе времени) включает:
формирование сигналов измерительной информации, их разреше%
ние (обнаружение), выделение слабых сигналов из шума за счет раз%
личий сигналов измерительной информации и шума, измерение их
параметров (характеристик) с минимально допустимыми погрешно%
стями при наличии мешающих сигналов, наводок, шумов;
оптимальное обнаружение сигнала со случайной фазой с помощью
коррелометра; источник информации определяют на основании опи%
сания параметров, являющихся исходными в оценке степени защи%
щенности информации (при этом важно обеспечить воспроизводи%
мость результатов измерений, отражающих количественное описа%
ние параметров); выполнение измерений в различных условиях воз%
действия внешних факторов уменьшает быстродействие; с помощью
информационно%измерительной системы осуществляют автоматизи%
рованную обработку информации об излучаемом объекте, выдают
данные в виде совокупности чисел, отражающих состояние данного
объекта;
170
анализ данных в реальном масштабе времени, т. е. процесс преоб%
разования данных, направленный на получение описания этих дан%
ных через их свойства или составные части и их отношение с целью
извлечения полезной информации в темпе ее поступления;
обработка данных в реальном масштабе времени, т. е. вычисли%
тельный процесс, направленный на извлечение из них информации
для ее последующего воспроизведения в темпе поступления; функ%
циональное назначение определяет структурную организацию инфор%
мационно%измерительной системы; общими в структурной органи%
зации информационно%измерительной системы являются первичные
измерительные преобразователи с устройствами согласования, пред%
варительный анализ и обработка информации с управлением от мик%
ропроцессора.
Функции автоматизированной информационно%измерительной
системы включают:
программное управление системой;
автоматизированный сбор данных от первичных измерительных
преобразователей;
автоматизированное управление;
генерирование измерительных сигналов с заданными парамет%
рами;
предварительная обработка смеси сигнала с шумом в квазиреаль%
ном масштабе времени с целью выделения слабых сигналов;
автоматизированное отображение генерализуемой информации,
ее документирование.
Автоматизированная информационно%измерительная система
незаменима при рассредоточении объектов измерения, одновре%
менном измерении многих параметров, длительных измерениях,
измерениях по сложной программе. Автоматизированная инфор%
мационно%измерительная система реализована для речевого сиг%
нала. Селекцию сигналов, получаемых от физических полей раз%
личной природы, осуществляет первичный измерительный пре%
образователь. Значение автоматизированной информационно%из%
мерительной системы заключается в том, что впервые она реали%
зована для оценки сигналов, поступающих в смеси с шумом при
отношении сигнал/шум меньше единицы. Представление резуль%
татов измерений получается во много раз быстрее по сравнению с
неавтоматизированным методом измерения. Чувствительность
первичных измерительных преобразователей, методы обработки
позволяют оценить нормированные значения параметров в задан%
ной точке приема.
171
6.3. Интеллектуальная СИА К6G6 (ТРАПGНG50)
Система измерительная автоматизированная предназначена для
измерения и контроля интенсивности (напряженности) полей рас%
сеивания сигналов и помех, определяющих степень защищенности
выделенных помещений (объектов) и технических средств переда%
чи информации с целью объективной оценки принятых мер защиты
речевой информации (разборчивости речи). Система измерительная
автоматизированная выгодно отличается от существующих прибо%
ров, которые в качестве результата измерения оценивают сигнал и
шум на нескольких частотах с помощью селективного вольтметра с
октавными фильтрами. Широкие полосы фильтров не позволяют
достаточно точно измерить слабые сигналы, недостаточное количе%
ство измерительных частот обусловливает большие погрешности
измерений. Процесс измерений трудоемкий, результат измерений
плохо согласован с природой речевого сигнала. Таким образом, до%
стоверность получаемых результатов измерений не удовлетворяет
современным требованиям. Носителями речевых сигналов могут
быть акустические, вибрационные, магнитные, электрические поля,
а также токи и напряжения, наведенные на электрические цепи.
Последние в свою очередь являются дополнительными источника%
ми магнитных и электрических полей. К носителям речевой инфор%
мации относятся также традиционные радио% и оптические сигна%
лы. Речевые сигналы могут иметь цифровую и аналоговую форму и,
соответственно, поля рассеивания, создаваемые ими имеют свои осо%
бенности.
Необходим единый научно обоснованный нормативный показа%
тель информационной ценности речевого сигнала. Одним из обще%
принятых показателей качества речевого сигнала является разбор%
чивость. Информационная ценность речевого сигнала возрастает с
ростом разборчивости. Для достоверного контроля каналов распрос%
транения речевого сигнала необходима оценка именно этого показа%
теля. Для оценки разборчивости разработана корреляционная тео%
рия [1], учитывающая отношение сигнал/шум, полосу речевого сиг%
нала, усредненную спектральную плотность мощности речевого сиг%
нала, спектральную плотность мощности фонового шума, частотно
зависимую характеристику затухания контролируемой среды распро%
странения, псофометрическую характеристику слуха. Речевой сиг%
нал моделируется не менее чем 20 гармоническими колебаниями,
частоты которых соответствуют средним частотам полос равной раз%
борчивости. Мешающий шум по своей природе состоит из двух со%
ставляющих – фоновой и составляющей, имеющей искусственное
172
происхождение. Последняя составляющая имеет высокий уровень и
зависит от времени суток и места измерения, различные статистичес%
кие характеристики, которые зависят от физической природы полей.
Мешающие действия искусственной составляющей могут быть сни%
жены с использованием современных методов обработки. Для оцен%
ки разборчивости необходимо оценить уровень фоновых шумов. Тем
самым оценивается потенциально достижимая разборчивость, не за%
висящая от развития техники обработки сигналов.
Точность оценки сигнала достигается цифровой фильтрацией из%
мерительных сигналов оптимальным линейным фильтром, обеспе%
чивающим максимальное отношение сигнал/шум. Это эквивалент%
но сверхузкополосной фильтрации сигнала на фоне шумов. Полоса
фильтра выбирается, исходя из разрешения компромисса «точность
измерения – время измерения». Этот компромисс разрешается для
полей различной физической природы в зависимости от уровня шу%
мов искусственного происхождения.
Предложенный метод измерения обеспечивает высокую воспроиз%
водимость результатов измерений. Математически описание мето%
дов измерения хорошо согласовано с измерительным сигналом, сре%
дой распространения и характером шумов. Преобразование полей
различной физической природы в электрический сигнал имеют еди%
ный аналоговый стык с измерительным блоком. Процесс измерения
автоматизирован с использованием персонального компьютера типа
«NoteBook» и процессора обработки сигналов. Неравномерность АЧХ
сквозного канала системы измерительной автоматизированной
К6%6 скорректирована и не превышает –0,2 дБ.
6.4. Принцип работы СИА К6G6
Принцип работы системы измерительной автоматизированной
К6%6 (рис. 6.1) основан на измерении физических параметров кана%
лов утечки информации и расчета ожидаемой разборчивости речи в
исследуемых каналах утечки. С целью обеспечения высокой точнос%
ти измерения уровней сигналов и шумов формирование и прием кон%
трольных сигналов реализованы в цифровой форме с использовани%
ем цифрового процессора обработки сигналов и ПЭВМ. Приемопере%
дающее устройство генерирует последовательно синусоидальные сиг%
налы на двадцати заданных звуковых частотах. Эти сигналы усили%
ваются и с помощью усилителя мощности звуковых частот
излучаются через акустическую систему. Распространяясь в воздуш%
ной среде и взаимодействуя с препятствиями (стенами, окнами, элек%
троприборами и т. п.), акустические сигналы вызывают вторичные
виброакустические или электромагнитные излучения. Измеритель%
173
5
56
5
2
5
2
582
1234
589
155
5672
589
582
Рис. 6.1. Структурная схема СИА К646
ные преобразователи комплекса (микрофон, вибропреобразователь,
преобразователи магнитной и электрической составляющих элект%
ромагнитного поля) преобразуют соответствующие сигналы в элект%
рические и передают их на входные усилители приемопередающего
устройства.
В приемопередающем устройстве совместно с ПЭВМ осуществля%
ется узкополосная фильтрация принимаемых сигналов, измерение
уровней сигналов и шумов и на основе этих результатов производит%
ся оценка защищенности источника речевой информации от ее утеч%
ки для четырех стандартных уровней излучения источника 84, 74,
70 и 64 дБ. На экране ПЭВМ выводятся текущие значения уровней
сигналов и шумов в виде спектрограмм и расчетные значения индек%
са артикуляции и словесной разборчивости речи. Все эти значения
при необходимости записываются в заранее выбранный файл.
Наличие радиоканала, состоящего из радиопередатчика и радио%
приемника, существенно расширяет возможности применения ком%
плекса. Предусмотрено два варианта использования радиоканала
1. Радиоканал включается между микрофоном или датчиком виб%
рации и УПП.
2. Радиоканал включается между приемопередающим устройством
и усилителем мощности звуковой частоты.
При этом различные части системы измерительной автоматизиро%
ванной К6%6 могут располагаться в местах, куда протянуть кабели
затруднительно или невозможно (отверстия и короба вентиляции,
за глухими стенами, по межэтажным коммуникациям и т. п.).
Структурная схема приемопередающего устройства показана на
рис. 6.2. Сигналы с преобразователей подаются на входные усилите%
ли. Выходы усилителей подключены к коммутатору, который пооче%
174
93775
67 (95258
(2267
1234526789
7
(2264 9377564
93775
448 6986)*
2 9827 222
9377
1788*338
7527 1
82 !758
#'"
"28
#
123454
$%&
937757
123
Рис. 6.2. Структурная схема приемопередающего устройства
редно пропускает сигналы канала 1 или 2 на масштабирующий уси%
литель (управляемый ЦПОС).
Нормированное напряжение звуковой частоты подается на управ%
ляемый фильтр платы TMS 320C50 и далее на АЦП. Последующая
обработка сигналов, преобразованных в цифровой поток, происхо%
дит в цифровую плату обработки сигналов (ЦПОС) платы TMS
320C50 под управлением программы ПЭВМ. Интерфейс ПЭВМ – TMS
320C50 – стык RS%232 (С2). Параллельно с обработкой сигналов,
поступающих с преобразователей, происходит формирование сигна%
лов контрольных частот по цепи: ЦПОС – ЦАП – ФНЧ – буферные
усилители. С буферных усилителей сигналы контрольных частот
подаются на усилитель мощности звуковой частоты (УМЗЧ), и да%
лее на акустическую систему, а также на головные телефоны (науш%
ники) для слухового контроля. Блок питания приемопередающего
устройства обеспечивает раздельное питание TMS 320C50 и осталь%
ных узлов и блоков устройства.
Структурная схема усилителя мощности звуковой частоты при%
ведена на рис. 6.3. В состав усилителя мощности звуковой частоты
входят микрофонный усилитель, инвертор и два усилителя мощнос%
ти. Микрофонный усилитель имеет симметричный вход и возмож%
ность внешней установки коэффициента усиления от 1 до 1000. Уси%
лители мощности работают в противофазе и обеспечивают на нагруз%
ках 8 Ом выходную мощность (электрическую) 16 Вт. Акустическая
система состоит из корпуса, в котором размещены 4 электродинами%
175
12189
123435647 89
13118
65
123435647
253
12
123435647
253
13
1234636
Рис. 6.3. Структурная схема усилителя мощности звуковой частоты
ческие головки с плоскими сотовыми диафрагмами 25ГДШ%2М. Схе%
ма соединения головок показана на рис. 6.4. С целью компенсации
паразитных магнитных полей каждая пара головок, расположенных
по диагонали, имеет намагниченность, противоположную другой
паре. Для синфазного колебания диффузоров пары головок соедине%
ны, согласно рис. 6.4. Кроме того, каждая электродинамическая го%
ловка и ящик экранированы.
Характеристики акустической системы следующие: максималь%
ная электрическая мощность 100 Вт; диапазон частот 100–15000
Гц; габариты 340×360×120 мм; масса 8,35 кг; электрическое сопро%
тивление 16 Ом.
1234121
123413
Рис. 6.4. Электрическая схема акустической системы
176
6.5. Алгоритм функционирования СИА К6G6
В памяти программы записаны значения 20 частот fi, значения
равноартикуляционных полос ∆fi, спектральная плотность речи для
уровней 64, 70, 74, 84 дБ, значения ∆i – артикуляционных парамет%
ров русской речи на i%й частоте (табл. 6.2), где Kпр – коэффициент
преобразования микрофона 1,6 мВ/Па; Р0 = 2·10–5 Па.
Структурная схема алгоритма изображена на рис. 6.5.
Расчетные значения сигналов, токов, напряжений на выход пре%
образователей при воздействии на них физических полей нулевого
уровня даны в табл. 6.3.
Таблица 6.2. Характеристики речевых сигналов
Номер
поло%
сы i
Границы
полосы
(fн–fв), Гц
Средняя
частота
fi, Гц
Шири%
на по%
лосы
fi, Гц
Спектральная плотность речи Артику%
ляцион%
в 1 Гц
ный па%
Bpi, дБ
раметр
Di, дБ
64
70
74
84
1
100–420
238,85
320
36,2
42,2
46,2
56,2
18,2
2
420–570
479,73
150
34,9
40,9
44,9
54,9
13,4
3
570–710
621,41
140
32,2
38,2
42,2
52,2
12,0
4
710–865
765,83
155
30,3
36,3
40,3
50,3
10,9
5
865–1030
918,30
165
27,0
33,0
37,0
47,0
10,1
6
1030–1220 1076,36
190
24,4
30,4
34,4
44,4
9,4
7
1220–1410 1245,06
190
23,0
29,0
33,0
43,0
8,7
8
1410–1600 1436,45
190
21,6
27,6
31,6
41,6
8,0
9
1600–1780 1628,63
180
20,6
26,6
30,6
40,6
7,5
10
1780–1960 1795,88
180
19,8
25,8
29,8
39,8
7,1
11
1960–2140 1963,48
180
17,9
23,9
27,9
37,9
6,8
12
2140–2320 2132,00
180
16,4
22,4
26,4
36,4
6,5
13
2320–2550 2322,52
230
15,0
21,0
25,0
35,0
6,2
14
2550–2900 2611,68
350
14,3
20,3
24,3
34,3
5,9
15
2900–3300 2970,35
400
12,9
18,9
22,9
32,9
5,5
16
3300–3660 3354,00
360
11,8
17,8
21,8
31,8
5,2
17
3660–4050 3688,30
390
11,1
17,1
21,1
31,1
5,0
18
4050–5010 4359,30
960
9,6
15,6
19,6
29,6
4,6
19
5010–7250 5894,40 2240
6,9
12,9
16,9
26,9
4,0
20
725–10000 8240,40 2750
4,6
10,6
14,6
24,6
3,5
177
123245
79 23 555 2&'& 2952 2 73& &
7242 5 2 2 3739 5
25294&
3
2
4
(24
52
43 72457327892
5273 7242 2 2 398 2
1 1327959223252
261
1
627892
52
43 7245 27892
52 2 1 13279592234 4
12
1
627892
52
627892
52 597979 7242 2 1 13279592234 1
12
1
43 7245 724248 2
252
1232451
2 1 132795922
1
5)579 82 2 1 53279592 54573338"#
1
16
1
2
∑Unij
16 j =1
2314
U(c+n)2i
221
374 7242 2 25
27 59554
2
2
Uc2i = U(c
+n)2i −Uni
5 35 67327 59554
Uc2i = 20lg
!5 82 38"#7327 59554
Uc2i (мВ)
Bni = 20lg
1,6 ⋅ 103 ⋅ 2 ⋅ 10−5
Uni (мВ)
1,6 ⋅ 103 ⋅ 2 ⋅ 10 −5
374 27 59554
5$%%#92 5742
4& 2
U
Zi = 20lg Uc1i ; i = 1;20
c2i
Рис. 6.5. Блок4схема алгоритма измерительной автоматизированной
системы К646
178
1234567847 9
72784 8 734
8 87 11 9657
Ei = Bpi − Zi − Bni ,i = 1; 20
1234567847 8 11 357
Ei/ = Ei − ∆i
7
Ei/ ≤ 0
537 4875 4644
ri =
0,78 + 5,46
0,1 Ei −∆i
1 + 10
537 4875 4644
×
ri =
× exp [−0,0043 (27,3 − Ei − ∆i )2 ]
945 9
6
0,78 + 5,46
0,1 Ei −∆i
1 + 10
×
× exp [−0,0043 (27,3 − Ei − ∆ i )2 ]
945 9
6
87
682 4875 4644 57 9657
R=
20
∑
1
ri
20 i =1
945 9
6 4 4844 8 87
2 234567
537 56758 !
3454
537 56758 !
3454
W =1− e
7
−11R
1+ 0,7 R
W = 1,54R 0,25 (1 − e −11R )
945 9
6 83784 34 4 4844 4" 8 87 84
#87
Рис. 6.5. Окончание
179
180
Параметры
Kп = 1,6 мВ/Па – коэффициент преобразования микрофона
Р0 = 2·10–5 Па – нулевой уровень чувствительности уха на частоте 1000 Гц при
гармоническом воздействии
Kу = 103 – коэффициент усиления микрофонного усилителя (МУ)
Uоп = 32 нВ, т. е. 1,6 мВ·2·10–5 Па/1 Па = 32 нВ – напряжение на выходе преобразователя
при Р0 = 2·10–5 Па
Микрофон
UС (0 дБ) º UОУ = 32 мкВ (напряжение на выходе микрофонного усилителя (Kу = 103))
UОУ2 = 1024·10–12 = 1,024·10–9 Вт – квадрат напряжения (пропорционального мощности)
UC (0 дБ) = (KпKуР0) = 32мкВ
UС (дБ) = 20lg(UС/UСО)
При UС = 74 дБ UС = 64 дБ UС = 94 дБ
UС/UО = 5000 UС = UОУ5000 = 160 мВ
UС2 = Uоу250002 = 0,0256 U2, UС2 = 0,00256U2, UС2 = 2,56U2
Kп = 1,3 мВ·с2/м – коэффициент преобразования вибропреобразователя (с предусилителем)
a0 = 1·10–6 м/с2 – нулевой уровень виброускорения, соответствующий Р0 = 2·10–5 Па
Вибропреобразов% Kу = 1000
UС (0 дБ) a0KпKу = 1·10–6·1,3·10–3·103 = 1,3·10–6 В = 0,13 мВ на выходе предусилителя
атель
UС = 74 дБ, UС = 0,13 мВ·5000 = 0,65 В
Kвадрат напряжения UС2 = (0,65 В)2 = 1,2675 В2
Kп = 11,2 В·м/А – коэффициент преобразования на частоте 1000 Гц (с предусилителем)
НТ = 1,5·10–6 А/м – нормированное значение напряженности поля
U
Преобразователь С (0 дБ) = KпKуНТ
Kу = 10 – коэффициент усиления усилителя
магнитный
UС (0 дБ) = 1,5·10–6(А/м)·11,2(В м/А)·10 = 168·10–6 В
UС (74 дБ) = 168·10–6·5000 = 840·10–3 В
UС2 (74 дБ) = (0,84 В)2 = 0,7056 В2
Тип преобразо%
вателя
Таблица 6.3. Расчетные значения сигналов, токов, напряжений на выходе преобразователей
181
Параметры
UСо (0 дБ) = KпKуIN = 4,37·10–6 (А) Kп
UС (74 дБ) = UСо·5000
Kп = U/I = 0,277 (В/А) – измерение паспортного значения
Преобразователь
I = 0,33·10–6 А
токовый (транс% N
Kу = 1000
форматор)
UСо (0 дБ) = KпKуIN = 1000·0,277 (В/А)·0,33·10–6 (А) = 0,09·10–3 В
UС (74 дБ) = UСо·5000 = 0,09·10–3·5000 (В) = 0,45 В
UС2 = (0,45 В)2 = 0,2025 В2
U(NНЕСИММ) = 0,2·10–3 В
U(NСИММ) = 1,0·10–6 В
UСо (0 дБ) = KпKуN = 1·1,0·0,2·10–3 = 0,2·10–3 В
UС (74 дБ) = UС (0)·5000 = 1,0 В Kп = 0,1, Kп = 1
Преобразователь
UСо (0 дБ) = KпKуUN = 1·1,0·1,0·10–6 = 1,0·10–6
напряжения
Kу = 1,0, Kу = 10,0
UСн2 (74 дБ) = 1,0 В2
UС (74 дБ) = 1,0·10–6·5000 = 5·10–3 В
UС2 = (5 10–3)2= 25·10–6 В2
Kп = 0,145 м
ЕЭ = 35·10–6 В/м – нормированное значение напряженности поля
Преобразователь UС (0 дБ) = ЕЭKп
электрический Kу = 35·10–6(В/м)·0,145(м) 1,0 = 5,1 мкВ Kу = 1,0
UС (74 дБ) = 5,1·10–6·5·103 = 25,5·10–3 В
UС2 (74 дБ) = (5,1·10–6·5·103)2 = 0,65·10–3 В2
Тип преобразо%
вателя
Окончание табл. 6.3.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
В современных условиях решение проблем защиты информации
от несанкционированного доступа по техническим каналам утечки
становится приоритетным направлением информатики как науки.
Промышленный шпионаж принимает все большие обороты. В его
распоряжении находятся новейшие научные разработки, позволяю%
щие осуществлять съем информации с технических каналов, тради%
ционно считавшихся неинформативными. Преднамеренное создание
технических каналов утечки информации основанных на принци%
пах высокочастотного навязывания и облучения, заставляет искать
новые подходы к решению указанной проблемы.
В частности, особую роль и место в комплексе по защите информа%
ции занимают мероприятия активного противодействия. В связи с
этим практические рекомендации учебного пособия по выбору струк%
туры оптимальных помех акустическим каналам приобретают осо%
бую актуальность, поскольку через них проходит свыше 80 % неле%
гально добываемой информации. Особая роль была отведена вопро%
сам теории корреляционной разборчивости речи. Ее методология,
базируясь на статистических методах, дает возможность получить
численные значения для границ потенциально опасных зон. Поэто%
му ее принципы лежат в основе создания уже нескольких поколений
средств подавления акустических каналов утечки информации.
К сожалению, не удалось рассмотреть весь спектр проблемных воп%
росов защиты информации. Динамика развития техники разведки
заставляет постоянно совершенствовать и соответствующие средства
противодействия. Поэтому возникающая диалектическая борьба,
являясь двигателем науки, не позволяет четко очертить границы той
или иной теории. Следовательно, можно считать, что представлен%
ное учебное пособие лишь раскрывает проблематику вопроса, кото%
рая находится в постоянном развитии.
182
ПРИЛОЖЕНИЕ
Производные единицы механических величин
Обозначение
русское
между%
народ%
ное
через другие
величины
Kилограмм на
кубический метр
кг/м3
kg/m3
–
Kубический
метр на
килограмм
м3/кг
m3/kg
–
Величина
Наименование
Плотность
Удельный
объем
Ньютон
Н
N
Па•м2
F = m•a,
F = pS
Импульс силы
Ньютон%секунда
Н•с
N•s
–
Удельный вес
Ньютон на
кубический метр
Н/м3
N/m3
Сила
Вес
Давление
–
Паскаль
Па
Pа
Н/м2;
p = F/S;
p0 = 2•10%5 Па
Джоуль
Дж
J
Дж = Н•м
кг•м2/с2
Ватт
Вт
W
Дж•с
Н•м•с
Динамическая
Паскаль%секунда
мощность
Па•с
Pа•s
–
Kинематичес%
кая вязкость
Kвадратный
метр на секунду
м2/с
m2/s
–
Динамическая
вязкость
Ньютон на метр
Н/м
N/m
–
Напряжение
(механическое)
Работа
Энергия
Мощность
Магнитные электрические величины
Магнитный
момент
Ампер%квадрат%
ный метр
А•м2
A•m2
–
Напряжен%
ность магнит%
ного поля
Ампер на метр
А/м
A/m
–
183
Продолжение прил.
Производные единицы механических величин
Сила тока
Ампер
А
A
Вт/U
Напряжение
Вольт
В
U
Вт/A
Напряжен%
ность электри%
ческого поля
Вольт на метр
Е
E
Н/Kл; В/м
Kоличество
электричества
Ампер%секунда
(Kулон)
Kл
Q
А•с
Производные единицы акустических величин
Звуковое
давление
Паскаль
Па
Pa
Объемная
скорость
Kубический
метр в секунду
м3/с
m3/s
Акустическое
Паскаль%секунда
сопротивление
на кубический
(акустический
метр
импенданс)
Па•с/м3
Pa•s/m3
Удельное
Паскаль секунда
акустическое
на метр
сопротивление
Па•с/м
Pa•s/m
Механическое
сопротивление
Ньютон%секунда
на метр
Н•с/м
N•s/m
Нс
м
Звуковая энер%
гия (момент
силы)
Джоуль
Дж
J
Н•м
Дж/м3
J/m3
Ньютон
Н
N
Ватт
Вт
W
Плотность зву%
Джоуль на
ковой энергии кубический метр
Сила давления
Поток звуко%
вой энергии
Звуковая мощ%
ность
184
Н/м2;
Па = F/s
Нс
м3
410 Па•с/м
(воздух)
кг ; Н/м2
мс2
Па•м2;
F = m•a;
F = pS;
I = pv=Вт/м2;
p – сила,
v – скорость
Окончание прил.
Производные единицы механических величин
Интенсивность
звука (плот%
ность звуковой
мощности)
Ватт на квад%
ратный метр
Вт/м2
W/m2
Скорость звука
Метр в секунду
м/с
m/s
v= P;
cc
v0 = 5•108 м/с
Ускорение
Метр в секунду в
квадрате
м/с2
m/s2
Частота
Герц
Гц
Hz
Длина волны
Метр
м
m
f = 1/T
185
Библиографический список
1. Железняк В. К., Колесников А. А., Комарович В. Ф. Корреляционная
теория разборчивости речи // Вопросы радиоэлектроники. 1995. С. 3–7.
2. Покровский Н. Б. Расчет и измерение разборчивости речи.
М.: Связь, 1962. 392 с.
3. Першиков В. И., Савинков В. М. Толковый словарь по информатике.
М.: Финансы и статистика, 1991. 543 с.
4. Росин М. Ф., Булыгин В. С. Статическая динамика и теория эффек%
тивности систем управления: учебник для вузов. М.: Машиностроение,
1981. 312 с.
5. Дегтярев Ю. И. Методы оптимизации: учебное пособие для вузов.
М.: Сов. радио, 1980. 272 с.
6. Горохов П. К. Толковый словарь по радиоэлектронике. Основные тер%
мины: около 6000 терминов. М.: Рус. яз., 1993. 246 с.
7. Советский энциклопедический словарь / под ред. А. М. Прохорова.
М.: Сов. энцикл., 1980. 1604 с.
8. СНиП II%12%77. Защита от шума / Госстрой России. М.: ГУП ЦПП,
2002. 52 с.
9. Власов К. П., Власов П. К., Киселева А. А. Методы исследований и
организация экспериментов / под ред. проф. К. П. Власова. Изд%во «Гума%
нитарный центр», 2002. 256 с.
10. Корнеева Т. В. Толковый словарь по метрологии, измерительной
технике и управлению качеством. Основные термины: около 7000 терми%
нов. М.: Рус. яз., 1990. 464 с.
11. Общесистемные вопросы защиты информации: монография / под
ред. Е. М. Сухарева. М.: Радиотехника. 2003. Кн. 1. 296 с.
12. Обеспечение информационной безопасности в экономической и те%
лекоммуникационной сферах: монография / под ред. Е. М. Сухарева. М.:
Радиотехника. 2003. Кн. 2. 216 с.
13. Модели технических разведок и угроз безопасности информации:
монография / под ред. Е. М. Сухарева. М.: Радиотехника. 2003. Кн. 3.
144 с.
14. Комарович В. Ф., Железняк В. К., Безопасность информации в теле%
коммуникационных системах: сб. статей / под ред. засл. деят. науки и
техники РФ, проф. В. Ф. Комаровича. СПб.: ВУС. 2001.
С. 15–19.
15. Помехоустойчивость и эффективность систем передачи информа%
ции / А. Г. Зюко, А. И. Фалько, И. П. Панфилов, В. Л. Банкет,
П. В. Иващенко / под ред. А. Г. Зюко. М.: Радио и связь. 1985. 272 с.
16. Окунь Ю. Б., Плотников В. Г. Принципы системного подхода к
проектированию в технике и связи. М.: Связь, 1976. 18с.
17. Юрлов Ф. Ф. Технико%экономическая эффективность сложных ра%
диоэлектронных схем. М.: Сов. радио, 1980. 280 с.
18. ДолговВ. А., Касаткин А. С., Сретенский В. Н. Радиоэлектронные
автоматические системы контроля (системный анализ и методы реализа%
ции) / под ред. В.Н. Сретенского. М.: Сов. радио, 1978. 384 с.
19. Акустика: справочник / А. П. Ефимов, А. В. Новиков, М. А. Сапож%
ков, В. И. Шоров; под ред. М. А. Сапожкова. М.: Радио и связь, 1989. 336 с.
20. ISO/TR 3352 Acoustics. Assessment of noise with respect to it’s effect
on the intelligibility of speech. 40 p.
186
21. Крещук В. В. Метрологическое обоснование эксплуатации сложных
изделий. М.: Стандарты, 1989. 200 с.
22. Лепендин Л. Ф. Акустика: учебное пособие для вузов
М.: Высш. шк. 1978. 448 с.
23. Новак С. М., Логвинец А. С. Защита от вибрации и шума в строи%
тельстве: справочник. Киев: Будивэльник, 1990. 184 с.
24. Харкевич А. А. Борьба с помехами. М.: Наука, 1965. 276 с.
25. Хорев А. А., Железняк В. К., Макаров Ю. К. Оценка эффективности
методов защиты речевой информации. Общесистемные вопросы защиты
информации: монография / под ред. Е. М. Сухарева, М.: Радиотехника,
2003. Кн.1. 296 с.
26. Гуткин Л. С. Теория оптимальных методов радиоприема при флук%
туационных помехах. М.: Сов. радио. 1972. 448 с.
27. Бузинов В. С. Образцовая методика для проверки и калибровки ма%
лых дипольных антенн // Измерительная техника. 1967. № 6.
28. Яворский Б. М., Детлаф А. А., Милковская Л. Б. Курс лекций по
физике. М.: Высш. шк., 1960. Т. 2. 421 с.
29. Калашников С. Г. Электричество. М.: Наука, 1977. с.
30. Венцель Е. С. Введение в исследование операций. М.: Сов. радио.
1964.
31. Котоусов А. С. Теоретические основы радиосистем. М.: Радио и
связь, 2002. 224 с.
32. Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука,
1967.
33. Долгов В.А., Касаткин А.С., Сретенский В.Н. Радиоэлектронные
автоматические системы контроля (системный анализ и методы реализа%
ции) / под. ред. В. Н. Сретенского. М.: Сов. радио, 1978. 384 с.
34. Гуткин Л. С. Теория оптимальных методов радиоприема при флук%
тационных помехах. М., –Л.: Сов. радио, 1972. 448 с.
35. Скляр Б. Цифровая связь. Теоретические основы и практическое
применение: пер. с англ. М.: Изд. дом «Вильямс», 2004. 1104 с.
36. Тихонов В. И. Выбросы случайных процессов. М.: Наука. 1970.
392 с.
37. Хименко В. И. Характеристики выбросов траекторий стационар%
ных случайных процессов // Зарубежная электроника. 1981. № 6.
38. Тихонов В. И., Хименко В. А. Проблема пересечений уровней слу%
чайными процессами // Радиотехника и электроника. 1998.
Т. 43. № 5. с. 501–523.
39. Денисенко А. Н. Сигналы. Теоретическая радиотехника: спр. посо%
бие. М.: Горячая линия%телеком , 2005. 704 с.
40. Бендат Дж. С. Основы теории случайных шумов и ее применения /
пер. с англ. под ред. В. С. Пугачева. М.: Наука. 1965. 464 с.
41. Ратманов Ю. Н. Теоретические основы защиты информации от
утечки за счет побочных электромагнитных излучений и наводок. 4.1. М.:
МПСС, 1985. 84 с.
42. Зюко А. Г., Коробов Ю. Ф. Теория передачи сигналов. М.: Связь,
1972. 279 с.
187
Учебное издание
Владимир Кириллович Железняк
ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ
ОТ УТЕЧКИ ПО ТЕХНИЧЕСКИМ
КАНАЛАМ
Учебное пособие
Редактор А. В. Семенчук
Верстальщик С. Б. Мацапура
Сдано в набор 09.10.06. Подписано к печати 27.11.06.
Формат 60х84 1/16. Бумага офсетная. Печать офсетная. Усл. печ. л. 10,92.
Уч. %изд. л. 12,52. Тираж 200 экз. Заказ №
Редакционно%издательский центр ГУАП
190000, Санкт%Петербург, Б. Морская ул., 67
188
В. К. Железняк
ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ
ОТ УТЕЧКИ ПО ТЕХНИЧЕСКИМ
КАНАЛАМ
189
Документ
Категория
Без категории
Просмотров
11
Размер файла
1 561 Кб
Теги
zheleznye
1/--страниц
Пожаловаться на содержимое документа