Удосконалення методу оцінювання ступеня захисту мовної інформації

Автор(и)

  • Volodymyr Blintsov Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Героїв України, 9, м. Миколаїв, Україна, 54025, Україна https://orcid.org/0000-0002-3912-2174
  • Sergey Nuzhniy Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Героїв України, 9, м. Миколаїв, Україна, 54025, Україна https://orcid.org/0000-0002-7706-0453

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.185585

Ключові слова:

цифрова фонограма, коефіцієнт розбірливості мови, деструктивні зміни фонемної структури, вейвлет-перетворення

Анотація

Оцінка рівня захищеності мовної інформації від витоку акустичними та вібраційними каналами виконується згідно міжнародних та національних стандартів, а також у відповідності з нормативними документами. Для оцінки рівня її захищеності, в багатьох країнах, нормативними документами передбачено використання коефіцієнту сигнал/завада. Однак метод має ряд значних недоліків, що не дозволяють визначити реальний стан рівня захищеності.

Запропоновано вдосконалений об’єктизований метод оцінювання, який ґрунтується на визначенні коефіцієнту залишкової розбірливості для тест-сигналу, після його відновлення методами математичного аналізу (адаптивної фільтрації, кореляційного та спектрального аналізів, вейвлет-перетворення та інше). Коефіцієнт залишкової розбірливості визначається для кожного слова, що входить до короткої фрази, тест-сигналу.

Проведено аналіз частоти вживання фонем в українській мові. Показано, що враховуючи визначення терміну «алофон» та кількість носіїв мови, можна вважати, що загальна кількість алофонів прагне до нескінченості. Для зменшення розрахункової складності використано формалізований підхід на основі спрощеної лінгвістичної моделі – фонема (буква), дифон (дві букви) та трифон (три букви). В якості джерела інформації, в такому випадку, можна використовувати текстові документи.

Запропоновано аналітичні залежності для розрахунку коефіцієнта залишкової розбірливості мови та його складових – коефіцієнтів частоти вживання алофонів в словах української мови та важливості розпізнавання алофону для розпізнавання слава.

Показано взаємопов’язаність коефіцієнту (класу) захищеності мови SPC та словесної розбірливості W. На їх базі запропоновано шкалу об’єктизованого оцінювання ступеню захищеності мовної інформації на межі контрольованої зони за критерієм залишкової розбірливості мови

Біографії авторів

Volodymyr Blintsov, Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Героїв України, 9, м. Миколаїв, Україна, 54025

Доктор технічних наук, професор

Кафедра електричної інженерії суднових та роботизованих комплексів

Sergey Nuzhniy, Національний університет кораблебудування імені адмірала Макарова пр. Героїв України, 9, м. Миколаїв, Україна, 54025

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра комп’ютерних технологій та інформаційної безпеки

Посилання

  1. Normatyvnyi dokument systemy tekhnichnoho zakhystu informatsiyi ND TZI 2.4-010-2015.
  2. Normatyvnyi dokument systemy tekhnichnoho zakhystu informatsiyi ND TZI 2.3-019-2015.
  3. Normatyvnyi dokument systemy tekhnichnoho zakhystu informatsiyi ND TZI 2.2-008-2015.
  4. ASTM E2638-10. ASTM Intl., West Conshohocken, PA.
  5. ANSI/ASA S3.37-1987 (R2017) American National Standard Preferred Earhook Nozzle Thread for Postauricular Hearing Aids. STANDARD by American National Standards of the Acoustical Society of America, 1987.01.01.
  6. ANSI/ASA S3.5-1997 (R2017) American National Standard Methods for Calculation of the Speech Intelligibility Index. STANDARD by American National Standards of the Acoustical Society of America, 1997.01.01.
  7. ISO 9921:2003. Ergonomics – Assessment of speech communication (2003). International Organization for Standardization, 28. Available at: https://www.iso.org/standard/33589.html
  8. IEC 60268-16:2011. Sound system equipment – Part 16: Objective rating of speech intelligibility by speech transmission index. Available at: https://webstore.iec.ch/publication/1214
  9. ISO 7240-24:2010. Fire detection and fire alarm systems – Part 24: Sound-system loudspeakers (2010). International Organization for Standardization, 39.
  10. UNE EN 60268-16:2011. Sound system equipment – Part 16: Objective rating of speech intelligibility by speech transmission index (Endorsed by AENOR in November of 2011).
  11. ISO 3382 (2012). Acoustics – Measurement of room acoustics parameters – Part 3: Open plan offices.
  12. Grigoriev, I. A., Kazanovski, A. I. (2010). Methodical approach to efficiency evaluation of voice data protection. Vestnik Voronezhskogo gosudarstvennogo tehnicheskogo universiteta, 5, 133–136.
  13. Nuzhnyy, S. M. (2018). Improved technology of evaluation of stage of protection of license information. Modern Information Security, 1 (33), 66–73. Available at: http://journals.dut.edu.ua/index.php/dataprotect/article/view/1796
  14. Blintsov, V., Nuzhniy, S., Parkhuts, L., Kasianov, Y. (2018). The objectified procedure and a technology for assessing the state of complex noise speech information protection. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 5 (9 (95)), 26–34. doi: https://doi.org/10.15587/1729-4061.2018.144146
  15. Hornsby, B. W. Y. (2004). The Speech Intelligibility Index. The Hearing Journal, 57 (10), 10–17. doi: https://doi.org/10.1097/00025572-200410000-00003
  16. Allen, J. B. (2005). Consonant recognition and the articulation index. The Journal of the Acoustical Society of America, 117 (4), 2212–2223. doi: https://doi.org/10.1121/1.1856231
  17. Phatak, S. A., Lovitt, A., Allen, J. B. (2008). Consonant confusions in white noise. The Journal of the Acoustical Society of America, 124 (2), 1220–1233. doi: https://doi.org/10.1121/1.2913251
  18. Lee, P. J., Jeon, J. Y. (2011). Evaluation of speech transmission in open public spaces affected by combined noises. The Journal of the Acoustical Society of America, 130 (1), 219–227. doi: https://doi.org/10.1121/1.3598455
  19. Graetzer, S., Hopkins, C. (2018). Evaluation of STOI for speech at low signal-to-noise ratios after enhancement with Ideal Binary Masks. Conference: 25th International Congress on Sound and Vibration.
  20. Bradley, J. S., Gover, B. N. (2010). A new system of speech privacy criteria in terms of Speech Privacy Class (SPC) values. Proceedings of 20th International Congress on Acoustics. Sydney. Available at: https://nrc-publications.canada.ca/eng/view/accepted/?id=cf69d165-7fb1-46c9-b60f-e6c8020b0c11
  21. Bradley, J., Gover, B. (2008). Speech privacy class for rating the speech privacy of meeting rooms. Canadian Acoustics, 36 (3), 22–23. Available at: https://jcaa.caa-aca.ca/index.php/jcaa/article/view/2018
  22. Horev, A. A. (2009). Otsenka vozmozhnostey sredstv akusticheskoy (rechevoy) razvedki. Spetsial'naya tehnika, 4, 49–63.
  23. Rybal'skiy, O. V., Solov'ev, V. I., Zhuravel', V. V. (2017). Fraktal'niy podhod k viyavleniyu sledov tsifrovoy obrabotki v analogovyh fonogrammah. Suchasna spetsialna tekhnika, 1, 4–9. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/sstt_2017_1_4
  24. Solovyov, V., Rybalsky, O., Zheleznyak, V. (2014). Multifrаktal structure of whisper and recognition of speech structures. Vestnik Polotskogo gosudarstvennogo universiteta. Seriya C, Fundamental'nye nauki, 12, 16–20. Available at: http://elib.psu.by:8080/handle/123456789/11215
  25. Vakulenko, M. O. (2010). Akustychni invarianty ukrainskykh pryholosnykh. Naukovyi visnyk kafedry YuNESKO Kyivskoho natsionalnoho linhvistychnoho universytetu. Filolohiya, pedahohika, psykholohiia, 20, 4–16. Available at: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Nvkyu_2010_20_3
  26. Dobrushkin, H. O., Danylov, V. Ya. (2010). Osnovni pidkhody do rozpiznavannia movlennievoi informatsiyi (Chastyna 1). Visnyk Vinnytskoho politekhnichnoho instytutu, 4, 50–64. Available at: https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/1746
  27. Arkhypova, O. O., Zhuravlov, V. M., Kumeiko, V. M. (2009). Artykuliatsiyni tablytsi sliv ukrainskoi movy. Pravove, normatyvne ta metrolohichne zabezpechennia systemy zakhystu informatsiyi v Ukraini, 2 (19). 13–17. Available at: http://ela.kpi.ua/handle/123456789/9689
  28. Arkhypova, O. O., Zhuravlov, V. M. (2009). Chastotnyi analiz vykorystannia bukv ukrainskoi movy. Radio Electronics, Computer Science, Control, 2, 53–56. Available at: http://ric.zntu.edu.ua/issue/viewIssue/1582/pdf_11
  29. Sushko, S. O., Fomychova, L. Ya., Barsukov, Ye. S. (2010). Chastoty povtoriuvanosti bukv i bihram u vidkrytykh tekstakh ukrainskoiu movoiu. Ukrainian Information Security Research Journal, 12 (3 (48)). doi: https://doi.org/10.18372/2410-7840.12.1968
  30. Babenko, T. V., Sushko, S. O. (2012). About an entropy of Ukrainian language. Ukrainian Information Security Research Journal, 14 (3 (56)), 104–107. doi: https://doi.org/10.18372/2410-7840.14.3397
  31. Kulchytskyi, I. M., Shandruk, U. S. (2015). Vplyv orfohrafiyi na chastotu bukv u tekstakh. Visnyk Natsionalnoho universytetu "Lvivska politekhnika". Informatsiyni systemy ta merezhi, 814, 300–309. Available at: http://nbuv.gov.ua/ujrn/vnulpicm_2015_814_30
  32. Nuzhnyi, S. M., Zanoskina, P. V. (2018). General Approaches to the Formation of Articulation Tables of the Ukrainian Language to Assess the State of Protection of Excessive-Noise Speech Information. Suchasna spetsialna tekhnika, 4 (55), 66–75. Available at: http://suchasnaspetstehnika.com/journal/ukr/2018_4.pdf

##submission.downloads##

Опубліковано

2019-12-02

Як цитувати

Blintsov, V., & Nuzhniy, S. (2019). Удосконалення методу оцінювання ступеня захисту мовної інформації. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 6(9 (102), 28–38. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2019.185585

Номер

Том 6 № 9 (102) (2019): Інформаційно-керуючі системи

Розділ

Інформаційно-керуючі системи

Ліцензія

Авторське право (c) 2019 Volodymyr Blintsov, Sergey Nuzhniy

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.