автореферат диссертации по информатике, вычислительной технике и управлению, 05.13.18, диссертация на тему:Моделирование процессов управления речевой разборчивостью в многоканальных системах конфиденциальной голосовой связи

На правах рукописи

МИШУКОВ АНДРЕЙ АНДРЕЕВИЧ

МОДЕЛИРОВАНИЕ ПРОЦЕССОВ УПРАВЛЕНИЯ РЕЧЕВОЙ РАЗБОРЧИВОСТЬЮ В МНОГОКАНАЛЬНЫХ СИСТЕМАХ КОНФИДЕНЦИАЛЬНОЙ ГОЛОСОВОЙ СВЯЗИ

Специальности. 05.13.18 - Математическое моделирование, численные

методы и комплексы программ. 05.13.19 - Методы и системы защиты информации, информационная безопасность

АВТОРЕФЕРАТ

диссертации на соискание ученой степени кандидата технических наук

2 В йЮН 1Ш

Воронеж - 2012

005046215

Работа выполнена в Воронежском институте МВД России

Научный руководитель: доктор технических наук, профессор

Дворянкин Сергей Владимирович.

Официальные оппоненты:

Душкин Александр Викторович, доктор технических наук, доцент, начальник кафедры управления и информационно-технического обеспечения Воронежского института ФСИН России

Авсентьев Олег Сергеевич, доктор технических наук, профессор, профессор

кафедры информационной безопасности Воронежского института МВД России

Ведущая организация: Российский государственный гуманитарный

университет (г. Москва)

Защита диссертации состоится «10» июля 2012 г. в 13 часов 00 минут в ауд. 215/1 корп. на заседании диссертационного совета Д 203 004 01 в Воронежском институте МВД России по адресу: 394065, г. Воронеж Проспект Патриотов, дом 53 '

С диссертацией можно ознакомиться в библиотеке Воронежского института МВД России.

Отзывы в двух экземплярах, заверенные печатью, просьба направлять по адресу: 394065, г. Воронеж, Проспект Патриотов, дом 53

Автореферат разослан «09» июня 2012 г.

Ученый секретарь диссертационного совета:

Голубинский Андрей Николаевич

ОБЩАЯ ХАРАКТЕРИСТИКА РАБОТЫ

Актуальность темы. В настоящее время проблема защиты информации от несанкционированного доступа является одной из основных проблем современной человеческой деятельности.

По оценкам отечественных и зарубежных специалистов значительная часть передаваемой по общедоступным каналам электросвязи информации приходится на долю аудиовизуальной информации, важную часть которой составляют речевые сообщения. Задачи защиты и обработки речевой информации (РИ) занимают одно из ведущих мест в решении общей проблемы информационной безопасности.

Современное состояние проблемы защиты речевой информации (ЗРИ) характеризуется постоянным расширением арсенала средств негласного съема и перехвата акустических (речевых) сигналов, технические характеристики и способы применения которых, неуклонно совершенствуются. В связи с этим особый интерес представляют исследования, направленные на выявление принципиально новых подходов к защите РИ, позволяющих существенно усложнить процесс негласного съема акустических (речевых) сигналов (PC) с каналов голосовой связи.

Разработке и исследованию различных методов обработки и защиты речевой информации, определения разборчивости речевых сообщений, как основного показателя их защищенности, посвящено множество работ зарубежных и отечественных исследователей: Фанта Г., Фланагана Дж., Рабинера Р., Шафера Р., Продеуса А.Н., Калинцева Ю.К., Сапожкова М.А., Макарова Ю. К., Хорева A.A., Каргашина B.JT., Кириллова С.Н., Малинина Ю.И, Голубинского А.Н. и др.

Все алгоритмы и устройства защиты речевой информации можно разделить на 3 основные группы:

- шифраторы, в которых осуществляется преобразование речевого сигнала в цифровую форму с последующей защитой по сложному криптографическому алгоритму;

- скремблеры, в которых используется сложные операции преобразования исходного речевого сигнала в неразборчивый речеподобный в частотной и временной областях, при этом осуществляется постоянное изменение ключа речевого преобразования (РП) в ходе сеанса связи;

- маскираторы, в которых используются относительно несложные операции преобразования над речевым сигналом в частотной и временной областях с целью введения неразборчивости, причем алгоритм самого технического закрытия PC в ходе сеанса связи не изменяется.

Последние обладают рядом неоспоримых преимуществ, как-то: достаточно невысокая стоимость; относительно высокая стойкость; максимальная оперативность; повышенное качество восстановленного сигнала; устойчивая работа на каналах среднего и низкого качества (за счет асинхронного режима); возможность работы в многоканальных системах (данная возможность требует дополнительных исследований). Поэтому

интерес исследователей к созданию новых типов эффективных маскираторов постоянно растет и это объясняется следующими причинами.

Во-первых, прогресс в вычислительной технике вызвал резкое уменьшение массогабаритных характеристик устройств компьютерной телефонии, и прежде всего смартфонов, с различными функциями речевой обработки при наращивании их вычислительной мощности. Сегодня особый интерес представляют быстрые алгоритмы маскирования, адаптированные под большинство мобильных устройств и приложений, способные в режиме реального времени преобразовывать РИ в защищенный формат.

Во-вторых, многоканальность современной голосовой связи предопределяет право абонентов на выбор наиболее приемлемого канала речевого общения, обуславливает новые требования к защите РИ от НСД, прежде всего, при организации многосторонних аудио-видеоконференций и вебинаров, на которых обсуждаются вопросы, связанные с коммерческой, врачебной, служебной и другими видами тайн, относящимися к разряду конфиденциальной информации.

Удовлетворить требованиям современных групповых пользователей по защите конфиденциальной РИ, передаваемой по различным общедоступным каналам связи, таких как: проводная телефония, сотовые и компьютерные сети связи, довольно трудно. Тем не менее, это возможно осуществить на основе разрабатываемых в работе методов управления речевой разборчивостью (РР), реализованных в маскираторах РС на основе стандартных средств вычислительной техники.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы обусловлена востребованной необходимостью разработки эффективных устройств маскирования речевых сообщений, обеспечивающих высокую степень защиты и скрытности передаваемой речевой информации от действий злоумышленника (ЗЛ).

Объектом исследования являются технологии моделирования систем защиты конфиденциальной речевой связи от умышленного несанкционированного доступа к защищаемой РИ.

Предметом исследования являются модели, методы и алгоритмы управления речевой разборчивостью с целью создания и применения новых типов эффективных речевых маскираторов для защиты конфиденциальной голосовой связи.

Целью диссертационного исследования является разработка и совершенствование математических моделей и методов управления речевой разборчивостью с последующим внедрением в создаваемых на их основе новых типах маскираторов речи, а также повышение эффективности защиты РИ от действий злоумышленника в многоканальных системах конфиденциальной голосовой связи.

Основные задачи исследования. В диссертации поставлены и решены следующие задачи:

I. Анализ существующих современных систем управления защитой

речевой информации и особенностей их применения при конфиденциальной многосторонней речевой связи в общедоступных сетях и каналах голосовой связи (КГС).

2. Разработка модели угроз речевой информации при её передаче в общедоступных каналах и сетях голосовой связи.

3. Разработка математической модели преобразования РИ через изменение и обработку изображений амплитудных спектрограмм (графических образов - ГО) защищаемого РС с обратным переходом к его волновой реализации.

4. Разработка модели управления РР через рассечение - разнесение (сепарацию) речевой информации, изменение огибающей спектра и микширования РС с маскирующими квазигармоническими сигналами помехи, синхронизирующими процессы речевого маскирования.

5. Экспериментальное тестирование предложенных моделей и алгоритмов.

Методы исследования. Для решения задач исследования использованы методы математического моделирования, цифровой обработки сигналов и изображений, методы спектрального и корреляционного анализа, экспертного оценивания, теории информационной безопасности, теории управления. Общей методологической основой проведения исследования является системный подход.

Для проведения вычислительного эксперимента и получения первичных результатов оценки применялись существующие возможности программного продукта Ма11аЬ версии 7.8.0 и специализированного программного обеспечения «Лазурь» версии 2.0.

Научная новизна работы заключается в следующем:

1. Предложена модель модификации и обработки огибающей спектра РС и связанной с ней фонетической функцией (ФФ), отвечающей за РР, позволяющие моделировать работу известных, создавать и тестировать новые типы процедур речевого маскирования.

2. Предложен алгоритм защиты РИ посредством разделения ГО исходного РС с последующим синтезом на несколько речеподобных сигналов, имеющих заранее заданную разборчивость ниже определенной нормы, с дальнейшей модификацией ФФ и передачей каждой части исходного сообщения по различным независимым КГС, обратными преобразованиями и сборкой на приемном конце.

3. Сформулированы новые направления прикладных исследований в сфере защиты речевой информации, основанные на различных аспектах управления речевой разборчивостью в многоканальных системах и КГС.

Практическая ценность работы. Разработанные методы и подходы к речевому маскированию - управлению РР, через изменение и обработку графических образов РС, позволят создать бюджетные устройства по защите конфиденциальной РИ в многопользовательских системах голосовой связи, сравнимые по стойкости к НСД с дорогими устройствами, использующими

сертифицированные средства криптографической защиты.

Разработанное в процессе работы ПО речевого маскирования пригодно для массового применения в телефонных смартфонах на базе ОС «Андроид».

Кроме того, предложенные в работе подходы, за счет избыточности используемых КГС, позволят создавать системы голосовой связи с повышенной помехозащищенностью для использования в чрезвычайных ситуациях и охраны правопорядка.

Основные положения, выносимые на защиту:

- математическая модель управления РР, за счет изменения ФФ через обработку спектральных огибающих, в процессе внутреннего и/или внешнего речевого маскирования на основе технологии образного анализа-синтеза речи («звук - изображение - звук»), позволяющая моделировать работу традиционных и перспективных речевых маскираторов;

- математическая модель управления РР через рассечение - разнесение (сепарацию) РИ путем рассечения-разнесения и обработки ГО РС (изображений узкополосных сонограмм), позволяющая реализовать совместно с методами изменения ФФ новые процедуры речевого маскирования с заданным уровнем остаточной разборчивости;

- алгоритм зашиты речевой информации с обоснованием возможности его функционирования в многопользовательских системах голосовой связи посредством разделения образа исходного голосового сообщения, с последующим синтезом нескольких речеподобных сигналов, имеющих заранее заданную разборчивость ниже определенной нормы, с дальнейшей модификацией ФФ и передачей каждой части голосового сообщения по различным независимым каналам связи, обратными преобразованиями и сборкой на приемном конце;

Внедрение результатов работы. Основные результаты работы были использованы в Департаменте информационных технологий, связи и защиты информации МВД России. Теоретические и практические результаты, полученные в ходе выполнения диссертационного исследования, использованы в учебном процессе НИЯУ МИФИ, МГТУ им. Н.Э. Баумана и РосНОУ, о чем имеются соответствующие акты внедрения.

Результаты исследований использовались в целевой НИР по теме: «Образный анализ-синтез акустических (речевых) сигналов и его приложения к задачам обработки и защиты аудиовизуальной информации» шифр заявки «2010-1.1-214-032-079», Государственный контраст от 29 марта 2010 г. № 02.740.11.0655 в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы.

Результаты работы внедрены в виде ПО речевого маскирования для создания защищенных смартфонов на базе ОС «Андроид» в ООО «Новилаб Мобайл».

Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях: третьем Евразийском форуме: Международные аспекты информационной безопасности - «Инфофорум-

Евразия», 2007 г.; конгрессе по интеллектуальным системам и информационным технологиям «ак-к'09», Москва, 2009 г.; шестом Евразийском форуме: Международные проблемы информационного взаимодействия и информационной безопасности - «Инфофорум-Евразия», г. Москва, 2010 г.

Обоснованность л достоверность результатов диссертации

определяется корректным применением использованных методов исследования. Достоверность основных положений диссертационной работы обеспечивается корректностью применения математического аппарата, доказанностью выводов, совпадением теоритических результатов с экспериментальными данными, успешной практической реализацией результатов в образовательной деятельности, апробацией на научно-технических конференциях и семинарах, а также внедрением результатов в практическую деятельность ряда организаций.

Публикации. По основным положениям диссертационной работы опубликовано 10 печатных работ: 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК; 3 тезиса докладов; отчет о научно-исследовательской работе; 2 статьи в профильных журналах.

Структура и объем работы. Диссертация содержит 152 страницы машинописного текста и состоит из введения, четырех глав, заключения, списка использованных источников. Основная часть диссертации содержит 142 страницы текста, 38 рисунков и 7 таблиц. Список источников включает 144 наименования.

ОСНОВНОЕ СОДЕРЖАНИЕ РАБОТЫ

Во введении обоснована актуальность темы диссертационного исследования, сформулированы цели и задачи исследования, приведены научная новизна и практическая ценность работы, указаны положения, выносимые на защиту.

В первой главе выполнен анализ состояния проблемы обеспечения безопасности речевой информации в общедоступных каналах и сетях связи, также рассмотрены речевые технологии, применяемые в системах информационного обмена и безопасности.

В последние годы наблюдается интерес со стороны пользователей к защищенной от прослушивания голосовой конференцсвязи. Также нельзя не замечать повышенный интерес к видеоконференцсвязи со стороны высшего руководства страны и руководителей других звеньев. Однако эффективных и современных технологий защиты РИ от различного рода информационных угроз для мультимодальных систем голосовой связи пока не разработано.

В процессе рассмотрения различных технологий защиты речевых сообщений от прослушивания в общедоступных каналах и сетях голосовой связи были выделены три основных направления развития таких технологий. Это аналоговое скремблирование, цифровые (криптографические) методы защиты и маскирование речи. Для решения поставленных задач в данной работе, наиболее целесообразным видятся технологии маскирования.

На рис. 1 показано сравнение современных технологий защиты конфиденциальных речевых сообщений с учетом особенностей современной голосовой связи. Как видно из рис. 1, маскираторы не занимают лидирующие положения среди «инструментов» по защите речевой информации, однако применяя новейшие устройства обработки речевой информации и перспективные алгоритмы описания РС, можно существенно повысить уровень защиты и качество восстановленного сигнала маскираторами.

Уровень защиты

. Узкополосные устройства | цифрового закрытия речи

Широкополосные устройства цифрового закрытия речи

Стратегический уровень защиты

Комбинированное (частотное и временное скремблирование)

Потенциальный уровень асйнхроннных масхиратороа

—1 Временное скремблирование

Тактический уровень защиты

•■--■] Частотное скремблирование

► Тональное маскирование

1 Частотная инверсия • £

Качество восстановленного сигнала

• — Методы защиты речи —Устройства защиты речи

Рис 1. Характеристики методов и устройств защиты речевой информации

Для оценки уровня защиты речевых сообщений при передаче их по открытым каналам связи, предложено использовать показатели речевой разборчивости и критерии эффективности, разработанные для защиты РИ от утечки по техническим каналам в выделенных помещениях (см. табл. I).

Указанные в табл. 1 показатели нормированных значений РР для ВП, предлагается применять для оценки эффективности защиты Рс' передаваемых в каналах голосовой связи, сравнивая их текущую РР с нормой.

Для управления речевой разборчивости в многоканальных системах защиты конфиденциальных переговоров, было выдвинуто предположение о возможности разделения РС каждого из абонентов конфиденциальных переговоров на несколько частей с РР меньше заданной нормы и передачи каждой части по отдельному каналу связи.

При этом речевой сигнал каждого из абонентов конфиденциальных переговоров можно описать совокупностью, а иногда и как сумму нескольких речеподобных сигналов, каждый из которых имеет свою речевую разборчивость со значением менее заданного уровня (нормы) и может быть передан другому собеседнику по своему отдельному голосовому каналу.

Табл. 1. Технические каналы утечки речевой информации и критерии эффективности защиты выделенных помещений

Цель зашиты Технические каналы утечки информации Критерий эффективности защиты

Скрытие факта ведения переговоров в выделенном помещении (ВП) Прямой акустический, акустовибрационпый, акустооптичсский, акустоэлектрический, акустоэлектромагнитный W„ < 10%

Скрытие предмета переговоров в ВП -II- Wn < 20%

Скрытие содержания переговоров в ВП -II- Wn < 30%

Скрытие содержания переговоров в ВП Прямой акустический без применения технических средств (непреднамеренное прослушивание) W„ < 40%

Такой отдельный речевой сигнал, будучи потенциально перехваченным в одном из контролируемых каналов связи, уже не будет понятен нарушителю. У легального же пользователя на приемном конце все полученные по разным маршрутам элементарные сигналы снова сшиваются по определенным правилам в один, теперь уже разборчивый сигнал.

Организационно-техническая модель такой защищенной голосовой связи для одновременно используемых 4-х каналов (три сотовых оператора «большой тройки» плюс канал VoIP) показана на рис. 2 и может быть расширена на большее число абонентов.

Vota (VWMAX [LTEJ)

Yota (WiMAX [LTE])

Рис. 2. Общая схема многоканальной системы маскированной речевой связи

Математическая модель в общем виде, описывающая схему многоканальной системы маскирования речевой информации представлена в (I), (2) и (3):

5(') = 1К(0 (П

к

где, к - номер канала голосовой связи.

Введем понятия внешнего и внутреннего маскирования. Для первого:

=> = ^(/) + Ык(1) => => §к(1) = §ки) - N,(1) => (2) где, - исходный сигнал, - маскированный сигнал, смешанный с помехой, Ек(1) - демаскированный сигнал, - внешняя помеха.

С помощью процессов 2-го типа можно создавать системы ЗРИ с преобразованием спектральных характеристик исходной речи. Например, данный вид маскирования может имитировать различные способы инверсии спектра РС, частотных перестановок и т.п.

=>■?,(/)= ЛГ1 (3)

где, - функция частотно-временного преобразования с целью

маскирования речевых сигналов, М 1 {ь\(и<,/)} - обратная функция (демаскирование).

Тогда критерием защиты РИ будет являться (4):

(4)

гДе - разборчивость РС в одном КГС, а 1¥п - значение нормы РР.

Сформированы основные требования к перспективным видам маскираторов речи с возможностью адаптации к системам конфиденциальной голосовой связи, построенных с их использованием.

Для создания нового типа маскираторов требуется разработка функций управления речевой разборчивостью для регулирования и контроля потенциальной разборчивости в канале передачи речевой информации.

В рамках проведенных работ по анализу перспектив развития современных систем защищенной голосовой связи, выявлена необходимость дальнейших исследований технологии образного анализа-синтеза акустических (речевых) сигналов, уточнения модели РС, создания специализированной компьютерной системы синтеза речеподобных сигналов по изображениям узкополосных спектрограмм.

Во второй главе проведены исследование методов и алгоритмов образного анализа-синтеза акустических (речевых) сигналов.

Отмечено, что речевые вокализмы играют существенную роль в процессах формирования и маскирования смыслового содержания речевого сигнала, его восстановления из шумов, помех и в других важных приложениях защиты речевой информации. В этих приложениях вокализованный участок в частотно-временной области удобно представлять в виде модуляции гармонической структуры обертонов формантной огибающей спектра:

К

£(/) = £ а, (/)сояШ/, (5)

к, I

где ак(1) - амплитуда к-й гармоники основного тона; ГЪ2л/". ; - частота основного тона; к - номер гармоники, обертона.

Для математического описания как вокализованных, так и иных коротких участков речевых сигналов предложено применять уточненную Гауссовскую модель, где РС представлен суперпозицией элементарных узкополосных квазигармонических сигналов:

где Ак - соответствующая амплитуда к-ой гармоники; а, - коэффициент

затухания амплитуды ¿-ой гармоники; (Оак, фок - соответственно центральная частота и начальная фаза КгК узкополосных сигналов составляющих звуковой сигнал; предполагаем, что функция ошибки представления или шума на шаге анализа-синтеза г Я стремится к 0.

Результаты исследований показали, что данные, необходимые для расчета параметров узкополосных сигналов - {Ак, соок, <р11к}, ,.К., составляющих звучание исследуемого звука, могут содержаться в динамических спектральных развертках аудиосигнала, в виде амплитудно-частотно-фазовых характеристик локальных максимумов, находимых на модулях текущего спектра с заданным шагом наблюдения (анализа) по времени и по частоте. Эти временные развертки модулей кратковременных спектров будут составлять столбцы формируемых изображений динамических спектрограмм при построении и использовании ГО звуков и речи.

Определены следующие оптимальные параметры работы системы образного анализа-синтеза сложных аудиосигналов (речи и помех): N>1024; р8=8000ГI/,- Ж Юме; К<64. При указанных значениях экономия вычислений в синтезирующей части достигает одного порядка по сравнению с БПФ.

Результатом исследований явилась экспериментально подтвержденная реализуемость предложенной математической модели речевого сигнала, выражаемого суммой ограниченного числа узкополосных сигналов на коротких временных интервалах. Речевой сигнал, проанализированный и синтезированный по представленным моделям и алгоритмам, звучит разборчиво и узнаваемо.

В третьей главе оценивается возможность построения различных технологий асинхронного маскирования речевого сигнала. Особое внимание уделяется модификации динамической огибающей речевого сигнала и связанной с ней фонетической функцией, которая представляется в виде:

(6)

Здесь - модуль спектральной плотности речевого сигнала в моменты времени 1 и /-г на определяющей (средней) частоте, соответствующей равноартикуляционной частотной полосе; в стандартной частотной полосе канала тональных частот П„= 0,3...3,4 кГц.

Проведенные в компьютерной системе, показанной на рис. 3, эксперименты по речевому маскированию за счет изменения ФФ в' частности по разделению ГО РС на гармоническую и формантную составляющие, с инверсией и сдвигом последней, показали возможность реализации нового класса асинхронных маскираторов речи, неразборчивость которых при возможном перехвате ЗЛ обусловлена соответствующими прямыми и обратными изменениями фонетической функции на передающем и приемном концах каналов связи.

Показано также, что эффективные процедуры управления разборчивостью речи в асинхронных маскираторах через изменение фонетической функции возможны к внедрению только на основе технологий образного анализа-синтеза речи, рассмотренных в главе 2 диссертации.

А ('■'./)

окно анзлнз;

1ГГ

->Л(о\Г>

Синтез по выбранной модели (1,6)

Анализ | „

Р I Синтез

Июораженне спектрограмм (ГО)----' Д, ,„,,

11 ' Маскирование и деыаскнрованне

Рис. 3 Компьютерная система маскирования и демаскирования РС

На предложенной системе (рис. 3) также исследована возможность микширования исходного РС с помехой, лежащей в той же полосе частот Зная характер изменения и вид помехи, на приемном конце, защищенного канала речевой связи осуществляется ее нейтрализация с дополнительной очисткой и усилением восстановленного речевого сигнала. Так, на рис 4 и 5 показаны результаты удаления из полезной смеси квазигармонической помехи, значительно превышающей по уровню энергии РС, полученные с применением авторского программного модуля генерации аудиосигналов с заданными свойствами и шумоочистки, встроенном в СПО "Лазурь"

Динамическая огибающая РС, восстановленного без учета исходных значений фазового спектра, совпадает с динамической огибающей исходного РС и РС, восстановленного с учетом фазовых значений.

Подобный вид помехи может также применяться в качестве пилот-сигнала для синхронизации процессов маскирования-демаскирования РС передаваемого по некачественным КГС с частичной задержкой и потерей Ри'

i

Рис 4 Маскирование речи квазигармонической помехой (постановка мощной помехи в РС)

Рис. 5. Демаскирование речи с квазигармонической помехой (снятие помехи из полезной смеси на приемном конце КГС)

Рассечение-разнесение ГО РС в частотно-временной области можно проводить с использованием сведений о границах равноартикуляционных полос. Тогда можно прогнозировать остаточную разборчивость в каждом отдельном речеподобном сигнале. Пример разбиения РС на речеподобные, используя сведения о полосах равной разборчивости показан в табл. 2.

Табл. 2. Полосы равной РР и пример их разбиения на группы в канале ТЧ

Номер Метод Покровского Метод Калинцева Метод Сапожкова

Верхняя и Ширина Верхняя и Ширина Верхняя и Ширина

полосы нижняя полосы, нижняя полосы, нижняя полосы.

частоты, Гц Гц частоты, Гц Гц частоты, Гц Гц

1. 100-420 320 70-275 205 200-330 130

2. 420-570 150 275-400 125 330-465 135

3. 570-710 140 400-520 120 465-605 140

4. 710-865 155 520-645 125 605-750 145

5. 865-1030 165 645-775 130 750-900 150

6. 1030-1220 190 775-915 140 900-1060 160

7. 1220-1410 190 915-1065 150 1060-1230 170

8. 1410-1600 190 1065-1230 165 1230-1410 180

9. 1600-1780 180 1230-1410 180 14i0-1600 190

10. 1780-1960 180 1410-1610 200 1600-1800 200

11. 1960-2140 180 1610-1840 230 1800-2020 220

12. 2140-2320 180 1840-2100 260 2020-2260 240

13. 2320-2550 230 2100-2410 310 2260-2530 270

14. 2550-2900 350 2410-2800 390 2530-2840 310

15. 2900-3300 400 2800-3300 500 2840-3200 360

16. 3300-3660 360 3300-3900 600 3200-3630 430

Показано, что разбивать на группы (субполосы) полосы равной РР можно в различных комбинациях. С учетом современных методов компьютерной шумоочистки и ЦОС, по настоящему защищенной от прослушивания следует считать такую маскируемую шумами и помехами

речь, в ГО которой не наблюдаются ни «следы» узкополосных составлющих ни «следы» связанной с ними фонетической функции или динамической огибающей спектра, по которым искаженная речь, в принципе, может быть ЗЛ реконструирована, а ее разборчивость восстановлена.

В четвертой главе приведены результаты натурных экспериментов по управлению РР в системах голосовой связи. Описан состав используемых программно-технических средств и стенд по управлению РР.

Эксперимент проводился в целях подтверждения методов маскирования речевых сигналов описанных в главах 2 и 3 диссертации.

На собранном стенде проведен анализ совмещения различных комбинаций полос равной разборчивости, а также анализ значений текущей разборчивости различных фрагментов РС, определенных экспертами.

Результаты исследований с учетом погрешности измерений удовлетворительно согласуются с данными расчетов. Результаты натурных испытаний показали работоспособность предложенных подходов и методов маскирования.

Практически реализуемая модель с использованием предложенных подходов к речевому маскированию показана на рис. 6 и 7.

= нхж

•Й» ¡Ий'Ы

------ ~— - ------

Рис. 6 Двухканальная помехоустойчивая передача РС с использованием образного анализа-синтеза речи

I

Канал связи № I < 30%)

г I М Ш I

I

81М 1

щгт

Канал связи № 2 (Н*. < 30%)

Рис. 7 Двухканальное теГнотеТкГе" аТрытйе~РС 7 7спо7ьз™7н7ем речевого маскирования на основе образного анализа-синтеза речи

В заключении сформулированы основные результаты диссертационной работы, а также представлены выводы, полученные в ходе выполнения работы.

ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ И РЕЗУЛЬТАТЫ РАБОТЫ

На основании теоретических и экспериментальных исследований проведенных в работе, можно сделать следующие выводы:

1. Показано, что основой разрабатываемых компьютерных технологий систем защиты (маскирования/демаскирования) конфиденциальных речевых

сообщений через управление их разборчивостью может являться технология образного анализа, заключающаяся в переходе от волнового представления PC к изображению динамических узкополосньтх спектрограмм - графических образов (ГО), их обработке методами цифровой обработки изображений для решения прикладных задач и обратном переходе (синтезе) от нового изображения к новой волновой форме. Такая технология лучше всего может подоити для организации многоканального асинхронного маскирования PC

2. Показано, что удобными универсальными математическими описаниями речевого сигнала для проведения моделирования процессов управления РР в создаваемых маскираторах речи могут служить матрицы изображений динамического амплитудного спектра, опорными значениями на которых являются частотные позиции, амплитуды и фазы точек локальных максимумов (JIM) на каждом частотно-временном срезе. По указанным значениям ЛМ могут быть весьма точно восстановлены узкополосные составляющие сложного аудиосигнала (речи) и сам сложный аудиосигнал.

3. В качестве алгоритмической основы получения графических образов АС (PC) предложено использовать кратковременный Фурье анализ и синтез с суммированием и накоплением, для которого обоснован выбор функции взвешивающего окна в виде усеченного окна Гаусса, как обладающего наименьшими артефактами в виде боковых лепестков, по сравнению с Фурье-образами других оконных функций.

4. Для перехода от графических образов к новым волновым формам PC предложено использовать синтез по уточненной Гауссовской модели для всех участков речевого сигнала.

5. Проведенные эксперименты показали возможность реализации нового класса асинхронных маскираторов речи, неразборчивость которых при угрозе перехвата ЗЛ обусловлена соответствующими прямыми и обратными изменениями ФФ на передающем и приемном концах каналов связи. Указанные процедуры управления РР в асинхронных маскираторах позволяют моделировать работу как всех типов существующих известных маскираторов, так и создаваемых новых, доселе неизвестных.

6. В качестве новых маскираторов PC предложено использовать модель управления РР через рассечение-разнесение (сепарацию) РИ путем рассечения-разнесения и обработки ГО PC, позволяющая реализовать совместно с методами изменения РР новые процедуры речевого маскирования с заданным уровнем остаточной разборчивости.

7. Проведенные эксперименты подтверждают работоспособность алгоритмов маскирования и управления разборчивостью речи и согласуются с теоритическими данными.

Основные публикации по теме диссертации

В изданиях, рекомендованных ВАК Минобрнауки России

1. Мишуков A.A. Моделирование и генерация сигналов речевых вокализмов в приложениях оценки защищенности речевой информации / C.B. Дворянкин, A.A. Мишуков, С.Б. Козлачков, A.C. Фень// Проектирование и технология электронных средств. - Владимир: Изд-во

Владимирского государственного университета. 2007. - №4. - С. 33-37.

2. Мишуков A.A. Асинхронное маскирование речевой информации: -состояние и перспективы / A.A. Мишуков // Проектирование и технология электронных средств. - Владимир: Изд-во Владимирского государственного университета. 2008. - №3. - С. 24-28.

3. Мишуков A.A. Маскирование речевой информации: перспективные методы и средства / C.B. Дворянкин, A.A. Мишуков // Спецтехника и связь, 2009.-№3,-С. 46-51.

4. Мишуков A.A. Сепарация и маскировка речевых сообщений в многоканальных системах конфиденциальной голосовой связи / C.B. Дворянкин, A.A. Мишуков И Спецгехника и связь, 2011. - №1. - С. 40-47.

Публикации в других изданиях

5. Мишуков A.A. Обзор систем автореферирования общего профиля / A.A. Мишуков // Информационное противодействие угрозам терроризма. Таганрог: Изд-во Таганрогского государственного радиотехнического университета, 2005. - №4. - С. 34-35.

6. Мишуков A.A. О требованиях по защите информации от несанкционированного доступа к телефонным сетям / A.A. Мишуков // Итоги Третьего Евразийского форума: Международные аспекты информационной безопасности - «Инфофорум-Евразия». 2007. - С. 1.

7. Мишуков A.A. Защита конфиденциальных переговоров методами образного анализа-синтеза речи / C.B. Дворянкин, A.A. Мишуков, A.C. Фень // Вестник Российского нового университета, №2, Москва: Российский новый университет, 2009. - №2. - С. 116-123.

8. Дворянкин C.B., Мишуков A.A. Основные направления развития маскираторов речи / C.B. Дворянкин, A.A. Мишуков // Труды конгресса по интеллектуальным системам и информационным технологиям «ais-it'09». -Москва: Физико-математическая литература, 2009. - С. 430-431.

9. Мишуков A.A. Особенности и проблема защиты современных систем голосовой связи в ситуационно-кризисных центрах / C.B. Дворянкин, A.A. Мишуков, A.A. Модестов // Шестой Евразийский форум: Международные проблемы информационного взаимодействия и информационной безопасности -«Инфофорум-Евразия». - М., 2010. - С. 1.

10. Мишуков A.A. Образный анализ-синтез акустических (речевых) сигналов и его приложения к задачам обработки и защиты аудиовизуальной информации / C.B. Дворянкин, В.А. Минаев, A.A. Мишуков [и др.] // Проведение научных исследований коллективами научно-образовательных центров в области технических наук по следующим научным направлениям: обработка, хранение, передача и защита информации. - М., 2010. - С. 1-125.

Подписано в печать 09.06.2012. Формат 60x84

Усл. печ. л.0,93. Уч.-изд. л. 1,0.

Тираж 100. Заказ № ¿Л2" Типография Воронежского института МВД России 394065, г. Воронеж, пр. Патриотов, 53

Введение

Глава 1.Анализ состояния проблемы обеспечения безопасности речевой информации в общедоступных каналах и сетях связи

1.1 Особенности современных систем защищенной голосовой связи

1.1.1. Виды современной голосовой связи, особенности и тенденции ее развития

1.1.2. Речевые технологии в системах информационного обмена и безопасности

1.1.3. Задачи безопасности речевой связи, решаемые посредством компьютерных технологий

1.2 Технологии защиты речевых сообщений от прослушивания в общедоступных каналах и сетях связи

1.2.1. Общая классификация методов и средств защиты речевых сообщений от несанкционированного перехвата

1.2.2. Аналоговое скремблированиеречевой информации

1.2.3. Цифровые методы защиты речевых сообщений

1.2.4. Маскираторыречи

1.3. Речевая информация: способы оценивания и угрозы

1.3.1. Полиинформативность речевой информации и способы оценивания качества речевого сигнала

1.3.2. Модель нарушителя и угрозы речевой информации

1.3.3. Разборчивость как основной показатель защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам

1.4. Подходы к управлению речевой разборчивости в многоканальных системах защиты конфиденциальных переговоров в каналах связи

1.4.1. Анализ существующих и поиск новых подходов к созданию многоканальных систем речевой защиты

1.4.2. Требования к перспективным маскираторам речи

1.5. Выводы по главе

Глава 2. Исследование методов и алгоритмов образного анализа-синтеза акустических (речевых) сигналов

2.1. Исследование аналитических описаний речевого сигнала

2.1.1. Традиционные модели речевого сигнала на вокализованных участках

2.1.2. Уточненные описания речевых вокализмов

2.1.3. Акустический сигнал как суперпозиция узкополосных сигналов (вейвлетов) его составляющих

2.1.4. Графическое представление речевых сигналов в виде развертки узкополосных амплитудных спектрограмм

2.2. Алгоритмическая основа функционирования компьютерных систем защиты и обработки речевой информации

2.2.1. Интерпретации кратковременного анализа-синтеза Фурье и выбор функции взвешивающего окна

2.2.2. Методы восстановления аудио сигналов с использованием полных амплитудно-фазовых значений кратковременного спектра

2.2.3. Методы восстановления речевого сигнала по усеченным описаниям матриц динамических спектральных состояний

2.3. Методы синтеза речеподобных сигналов по изображениям узкополосных спектрограмм без учета фазы

2.4. Компьютерная система образного анализа-синтеза речеподобных сигналов по изображениям спектрограмм

2.5. Выводы по главе

Глава 3. Методы управления разборчивостью на основе образного анализа-синтеза речи

3.1. Управление разборчивостью через изменение и обработку фонетической функции

3.1.1. Исследование связи фонетической функции с огибающей спектра речи

3.1.2. Обработка фонетической функции с целью введения неразборчивости в маскируемый речевой сигнал

3.2. Управление речевой разборчивостью через внешнее маскирование речевой информации (суммирование с помехой)

3.2.1. Генерация мешающих акустических квазигармонических сигналов с заданными свойствами

3.2.2. Маскиратор с аддитивной помехой

3.3. Управление речевой разборчивостью через рассечение -разнесение речевой информации

3.3.1. Сепарация речевого сигнала на речеподобные составляющие во временной области

3.3.2. Сепарация речевого сигнала на речеподобные составляющие в частотно-временной области

3.4. Выводы по главе

Глава 4. Экспериментальные исследования по управлению речевой разборчивости в системах голосовой связи

4.1. Описание состава программно-технических средств используемых в экспериментальном стенде по управлению речевой разборчивостью

4.2. Описание экспериментального стенда и условий проведения эксперимента по управлению речевой разборчивостью

4.3. Результаты и выводы проведенного эксперимента по управлению речевой разборчивостью

4.4. Направления дальнейших исследований в задачах по управлению речевой разборчивостью

В настоящее время проблема защиты информации от несанкционированного доступа является одной из основных проблем современной человеческой деятельности. Поэтому необходимо всегда обеспечивать такой уровень защиты информации, чтобы время, необходимое для ее несанкционированного получения (при соответствующем уровне материальных затрат), превышало время, в течение которого она актуальна. Это время определяется областью применения данной информации и может составлять от нескольких часов или суток до многих месяцев или лет.

По оценкам отечественных и зарубежных специалистов значительная часть передаваемой по общедоступным каналам электросвязи информации приходится на долю аудиовизуальной информации, важную часть которой составляют речевые сообщения. Задачи защиты и обработки речевой информации(РИ) занимают одно из ведущих мест в решении общей проблемы информационной безопасности.

Современное состояние проблемы защиты речевой информации (ЗРИ) характеризуется постоянным расширением арсенала средств негласного съема и перехвата акустических (речевых) сигналов, технические характеристики и способы применения которых, неуклонно совершенствуются. В связи с этим особый интерес представляют исследования направленные на выявление принципиально новых подходов к защите РИ, позволяющих существенно усложнить процесс негласного съема акустических (речевых) сигналов (PC) с каналов голосовой связи.

Разработке и исследованию различных методов обработки и защиты речевой информации, определения разборчивости речевых сообщений, как основного показателя их защищенности, посвящено множество работ зарубежных и отечественных исследователей: Фанта Г., Фланагана Дж., Рабинера Р., Шафера Р., Продеуса А.Н., Калинцева Ю.К., Сапожкова М.А., Макарова Ю. К., Хорева A.A., Каргашина B.J1., Малинина Ю.И и др.

Все алгоритмы и устройства защиты речевой информации можно разделить на 3 основные группы:

- шифраторы, в которых осуществляется преобразование речевого сигнала в цифровую форму с последующей защитой по сложному криптографическому алгоритму; Н

- скремблеры, в которых используется сложные операции преобразования речевого сигнала в частотной и временной областях, при этом осуществляется постоянное изменение ключа речевого преобразования (РП) в ходе сеанса связи;

- маскираторы, в которых используются относительно несложные операции преобразования над речевым сигналом в частотной и временной областях, причем алгоритм самого технического закрытия РС в ходе сеанса связи не изменяется.

Последние обладают рядом неоспоримых преимуществ, как-то:

- достаточно невысокая стоимость;

- относительно высокая стойкость;

- максимальная оперативность;

- повышенное качество восстановленного сигнала;

- устойчивая работа на каналах среднего и низкого качества (за счет асинхронного режима);

- возможность работы в многоканальных системах (данная возможность требует дополнительных исследований).

Поэтому интерес исследователей к созданию новых типов эффективных маскираторов постоянно растет. Это объясняется следующими причинами.

Во-первых, погресс в вычислительной технике вызвал резкое уменьшение массогабаритных характеристик устройств компьютерной телефонии, и прежде всего смартфонов, с различными функциями речевой обработки при наращивании их вычислительной мощности. Сегодня оособый интерес представляют быстрые алгоритмы маскирования, адаптированные под большинство мобильных устройств и приложений, способные в режиме реального времени преобразовывать РИ в защищенный формат.

Во-вторых, многоканальность современной голосовой связи предопределяет право абонентов на выбор наиболее приемлемого канала речевого общения, обуславливает новые требования к защите РИ от НСД, прежде всего, при организации многосторонних аудио-видеоконференций и вебинаров, на которых обсуждаются вопросы связанные с коммерческой, врачебной, служебной и другими видами тайн, относящимися к разряду конфиденциальной информации.

Тем не менее, удовлетворить этим требованиям современных групповых пользователей по защите конфиденциальной РИ, передаваемой по различным общедоступным каналам связи, таких как: проводная телефония, сотовые и компьютерные сети связи - можно уже сегодня на основе методов управления речевой разборчивостью в маскираторах РС, реализованных, в том числе и на стандартных средствах вычислительной техники.

Таким образом, актуальность темы диссертационной работы обусловлена востребованной необходимостью разработки эффективных устройств маскирования речевых сообщений, обеспечивающих высокую степень защиты и скрытности передаваемой речевой информации от действий злоумышленника (ЗЛ).

Объектом исследования являются технологии защиты систем конфиденциальной речевой связи от умышленного несанкционированного доступа к защищаемой РИ.

Предмет исследования являются методы и алгоритмы управления речевой разборчивостью с целью создания и применения новых типов эффективных речевых маскираторов для защиты конфиденциальной голосовой связи от прослушивания.

Целью работы является повышение эффективности защиты от действий ЗЛ многоканальных систем конфиденциальной голосовой связи посредством разработки методов и алгоритмов управления РР с последующим внедрением в создаваемых на их основе новых типов асинхронных маскираторов речи.

В диссертации поставлены и решены следующие задачи:

- анализ состояния проблемы обеспечения безопасности конфиденциальной многосторонней речевой связи в общедоступных каналах и сетях голосовой связи (КГС), поиск новых подходов и путей ее решения;

- обоснование требований к асинхронным маскираторам речи современного типа;

- исследование моделей, методов и алгоритмов образного анализа-синтеза акустических (речевых) сигналов на предмет возможности их применения в процессах речевого маскирования - управления разборчивостью;

- разработка методов управления разборчивостью речи через изменение л

А ь и обработку спектральных образов фонетической функции (ФФ) Пирогова самого защищаемого РС (внутреннее маскирование);

- разработка методов управления РР через изменение и обработку ФФ путем аддитивного маскирования образа защищаемой речевого сообщения образами иных речевых и речеподобных сигналов (внешнее маскирование);

- разработка новых методов управления речевой разборчивостью через рассечение - разнесение (сепарацию) речевой информации;

- разработка критериев защищенности и качества восстановления речевого сигнала в результате применения к нему операций маскирования-демаскирования; экспериментальное тестирование предложенных методов и алгоритмов.

В работе использовались методы системного анализа, цифровой обработки сигналов и изображений, математического и компьютерного моделирования, а также методы спектрального и корреляционного анализа и экспертных оценок.

Научная новизна работы заключается в следующем:

- на основе технологии образного анализа-синтеза речи («звуковая волна - изображение динамических спектрограмм - звуковая волна») предложены оригинальные методы модификации и обработки огибающей спектра РС и связанной с ней фонетической функцией (ФФ), отвечающей за РР, позволяющие моделировать работу известных, создавать и тестировать новые типы процедур речевого маскирования;

- предложен критерий оценки остаточной разборчивости (после операции маскирования на передающей стороне КГС), а также качества звучания и разборчивости восстановленной речи (после операции демаскирования на приемном конце КГС), заключающийся в определении коэффициента двухмерной корреляции изображений спектрограмм исходного и преобразованного РС и его сравнения с граничными значениями;

- разработан принципиально новый метод защиты РИ посредством разделения образа исходного голосового сообщения с последующим синтезом на несколько речеподобных сигналов имеющих заранее заданную разборчивость ниже определенной нормы, с дальнейшей модификацией ФФ и передачей каждой части голосового сообщения по различным независимым каналам связи, обратными преобразованиями и сборкой на приемном конце;

- сформулированы новые направления прикладных исследований в сфере защиты речевой информации, основанные на различных аспектах управления речевой разборчивостью в многоканальных системах голосовой связи.

Разработанные методы и подходы к речевому маскированию -управлению речевой разборчивости, через изменение и обработку графических образов РС, позволят создать бюджетные устройства по защите конфиденциальной РИ в многопользовательских системах голосовой связи, сравнимые по стойкости к несанкционированному доступу с дорогими устройствами, использующими сертифицированные средства криптографической защиты.

Разработанное в процессе работы ПО речевого маскирования пригодно для массового применения в телефонных смартфонах на базе ОС «Андроид».

Кроме того, предложенные в работе подходы, за счет избыточности используемых в каналах и сетях голосовой связи, позволят создавать системы голосовой связи с повышенной помехозащищенностью для использования в чрезвычайных ситуациях и охраны правопорядка.

Основные положения, выносимые на защиту:

- методы управления речевой разборчивостью, за счет изменения и обработки ФФ в процессе внутреннего и-или внешнего речевого маскирования на основе образного анализа-синтеза речи;

- новые методы управления речевой разборчивостью через рассечение - разнесение (сепарацию) речевой информации путем рассечения-разнесения и обработки графических образов РС (изображений узкополосных сонограмм);

- подход к к организации зашиты речевой информации с обоснованием возможности его функционирования в многопользовательских системах голосовой связи посредством разделения образа исходного голосового сообщения с последующим синтезом на несколько речеподобных сигналов имеющих заранее заданную разборчивость ниже определенной нормы, с дальнейшей модификацией ФФ и передачей каждой части голосового сообщения по различным независимым каналам связи, обратными преобразованиями и сборкой на приемном конце;

- критерий защищенности и качества восстановления речевого сигнала в результате применения к нему операций маскирования-демаскирования, заключающийся в сравнении образов исходного и преобразованного РС.

Основные результаты работы были использованы в Департаменте информационных технологий, связи и защиты информации МВД России.

Результаты исследований использовались в целевой НИР по теме: «Образный анализ-синтез акустических (речевых) сигналов и его приложения к задачам обработки и защиты аудиовизуальной информации», шифр заявки «2010-1.1-214-032-079», Государственный контракт от 29 марта 2010 г. № 02.740.11.0655 в рамках ФЦП «Научные и научно-педагогические кадры инновационной России» на 2009-2013 годы.

Теоритические и практические результаты, полученные в ходе выполнения диссертационной работы, использованы в учебном процессе НИЯУ МИФИ, МГТУ им. Н.Э. Баумана и РосНОУ.

Результаты работы в виде ПО речевого маскирования использовались для создания защищенных смартфонов на базе ОС «Андроид» в ООО «Новилаб Мобайл».

Основные результаты диссертационной работы докладывались на следующих конференциях:

- третий Евразийский форум: Международные аспекты информационной безопасности - «Инфофорум-Евразия», 2007 г.;

- конгресс по интеллектуальным системам и информационным технологиям «а15-к'09», Москва, 2009 г.;

- шестой Евразийский форум: Международные проблемы информационного взаимодействия и информационной безопасности -«Инфофорум-Евразия», г. Москва, 2010 г.

Обоснованность научных результатов, выводов и рекомендаций определяется корректным применением использованных методов исследования. Достоверность научных положений и выводов подтверждается формальными математическими выводами основных утверждений, сформулированных в работе, использованием известных проверенных на практике методов, количественным и качественным соответствием результатов с данными полученными другими авторами или иными методами. Ряд результатов внедрен в деятельность различных организаций.

По основным положениям диссертационной работы опубликовано 10 печатных работ: 4 статьи в изданиях, рекомендованных ВАК; 3 тезиса докладов; отчет о научно-исследовательской работе; 2 статьи в профильных журналах.

В первой главе выполнен анализ состояния проблемы обеспечения безопасности речевой информации в общедоступных каналах и сетях связи, также рассмотрены речевые технологии в системах информационного обмена и безопасности.

Рассмотрены задачи безопасности речевой связи, решаемые посредством компьютерных технологий. По результатам рассмотрения можно сделать вывод, что в ближайшем будущем решение задач защиты и обработки речевой информации целиком и полностью будет опираться на компьютерные технологии и, что создание подобных технологий возможно на основе динамического цифрового анализа-синтеза речи и обработки ее графических образов, сориентированных, прежде всего, на программную реализацию в стандартных вычислительных средствах.

В последние годы наблюдается интерес со стороны пользователей к защищенной от прослушивания голосовой конференцсвязи. Также нельзя не замечать повышенный интерес к видеоконференцсвязи со стороны высшего руководства страны.

Однако эффективных и современных технологий защиты РИ от различного рода информационных угроз для мультимодальных систем голосовой связи пока не разработано, в этой связи были рассмотрены существующие технологии защиты речевых сообщений

В процессе рассмотрения различных технологий защиты речевых сообщений от прослушивания в общедоступных каналах и сетях голосовой связи были выделены три основных направления развития таких технологий. Это аналоговое скремблирование, цифровые (криптографические) методы защиты и маскирование речи. Для решения поставленных задач в данной работе, наиболее целесообразным видятся технологии маскирования.

Для оценки уровня защиты речевых сообщений при передаче их по открытым каналам связи, предложено использовать показатели речевой разборчивости, разработанные для защиты речевой информации в выделенных помещениях.

Для того чтобы понимать преимущества и недостатки современных методов оценки речевой разборчивости, необходимо выяснить, чем определяется процесс смыслового кодирования речевой информации, и ее понятность.

Для управления речевой разборчивости в многоканальных системах защиты конфиденциальных переговоров, было выдвинуто предположение о возможности разделения речевых сигналов каждого из абонентов конфиденциальных переговоров на несколько частей с речевой разборчивостью меньше заданной нормы и передачи каждой части по отдельному каналу связи.

В этой связи речевой сигнал каждого из абонентов конфиденциальных переговоров можно описать совокупностью, а иногда и как сумму нескольких речеподобных сигналов, каждый из которых имеет свою речевую разборчивость со значением менее заданного уровня (нормы) и может быть передан другому собеседнику по своему отдельному голосовому каналу.

Такой отдельный речевой сигнал, будучи возможно перехваченным в одном из контролируемых каналов связи, уже не будет понятен нарушителю. У легального же пользователя на приемном конце все полученные по разным маршрутам элементарные сигналы снова сшиваются по определенным правилам в один, теперь уже разборчивый сигнал.

Сформированы основные требования к перспективным видам маскираторов речи с возможностью адаптации систем конфиденциальной голосовой связи, построенных с их использованием.

Для создания нового типа маскираторов требуется разработка функций управления речевой разборчивостью для регулирования и контроля потенциальной разборчивости в канале передачи речевой информации.

В рамках проведенных работ по анализу перспективы развития современных систем голосовой связи, выявлена необходимость дальнейших исследований моделей, методов и алгоритмов образного анализа-синтеза акустических (речевых) сигналов, уточнения в этих целях их моделей, создания специализированной компьютерной системы синтеза речеподобных сигналов по изображениям узкополосных спектрограмм.

Во второй главе проведены исследование методов и алгоритмов образного анализа-синтеза акустических (речевых) сигналов.

Исследования в области разработки быстродействующих и надежных систем речевой обработки и их приложений показали, что успешное решение многих задач зависит во многом от способов или математических моделей представления речевых сигналов. Подтверждения этому можно найти во многих работах. Для решения различных задач речевой обработки необходимо выделять и использовать различные характеристики речевого сигнала. Из них наиболее часто отмечают следующие:

- амплитудные и мощностные характеристики (громкость);

- временные характеристики (темп);

- частотные характеристики (тембр);

- энергетические характеристики;

- фазовые характеристики;

Для выделения каких-либо характеристик речевого сигнала было разработано большое количество разнообразных математических моделей с целью приведения речевого сигнала к удобной форме для анализа-синтеза. Каждая из них была предназначена для решения конкретной технической задачи.

Наиболее распространенным методом представления речевого сигнала в частотной области является преобразование Фурье.

Результаты многих исследований показали, что данные, необходимые для расчета параметров узкополосных сигналов, составляющих исследуемый звук, могут содержаться в динамических спектральных развертках аудиосигнала - амплитудно-фазовых, частотно-временных кратковременных спектрах аудиосигнала, рассчитанных с заданным шагом наблюдения (анализа) по времени и по частоте. Эти развертки кратковременных комплексных спектров, идущие друг за другом по временной оси, будут составлять столбцы формируемых динамических изображений спектрограмм при построении и использовании графических образов звуков и речи.

Речевые вокализмы играют существенную роль в процессах формирования и маскирования смыслового содержания речевого сигнала, его восстановления из шумов, помех и в других важных приложениях защиты речевой информации. В этих приложениях вокализованный участок в частотно-временной области удобно представлять в виде модуляции гармонической структуры обертонов формантной огибающей спектра или фонетической функцией Пирогова.

Результатом исследований явилась экспериментально подтвержденная реализуемость предложенной модели речевого сигнала, выражаемого суммой ограниченного числа узкополосных сигналов на коротких временных интервалах. Речевой сигнал, проанализированный и синтезированный по представленным моделям и алгоритмам, звучит разборчиво и узнаваемо.

В третьей главе экспериментально оценивается возможность построения технологий асинхронного маскирования речевого сигнала. Особое внимание уделяется модификации динамической огибающей речевого сигнала и связанной с ней фонетической функцией.

Проведенные эксперименты по разделению графических образов речевого сигнала на гармоническую и формантную составляющие, с инверсией и сдвигом последней, показали возможность реализации нового класса асинхронных маскираторов речи, неразборчивость которых при возможном перехвате ЗЛ обусловлена соответствующими прямыми и обратными изменениями фонетической функции на передающем и приемном концах каналов связи.

Процедуры управления разборчивостью речи в асинхронных маскираторах через изменение фонетической функции возможны к внедрению только на основе рассмотренных в Главе 2 технологий образного анализа-синтеза речи.

Распространенным видом маскирования речи является микширование исходного РС с помехой с целью передачи в канал связи уже нового неразборчивого на слух звукового сигнала, как правило, лежащего в той же полосе частот, что и исходный. Зная характер изменения и вид помехи, на приемном конце, защищенного канала речевой связи осуществляется нейтрализация ее влияния с дополнительной очисткой и усилением восстановленного речевого сигнала.

С учетом современных методов компьютерной шумоочистки и ЦОС, по настоящему защищенной от прослушивания следует считать такую маскируемую шумами и помехами речь, в ГО которой не наблюдаются ни следы» узкополосных составлющих, ни «следы» связанной с ними фонетической функции (динамической огибающей спектра), по которым искаженная речь, в принципе, может быть ЗЛ реконструирована, а ее разборчивость восстановлена.

В четвертой главе приведены результаты исследований по управлению речевой разборчивости в системах голосовой связи. Описан состав используемых программно-технических средств экспериментального стенда по управлению речевой разборчивостью.

Эксперимент проводился в целях подтверждения методов маскирования речевых сигналов описанных в главе 2 и главе 3 настоящей работы.

На собранном стенде проведен анализ совмещения различных комбинаций полос равной разборчивости, а также анализ значений текущей разборчивости различных фрагментов речевого сигнала определенных экспертами.

Результаты исследований с учетом погрешности измерений удовлетворительно согласуются с данными расчетов.

Результаты натурных испытаний показали работоспособность предложенного метода маскирования.

ЗАКЛЮЧЕНИЕ

Настоящая диссертационная работа посвящена моделированию процессов управления речевой разборчивости в многоканальных системах защищенной конфиденциальной голосовой связи, позволяющих учитывать возможности современных технологий ведения акустической речевой разведки с применением технических средств, на основе определения потенциальных характеристик разборчивости речи.

В диссертационной работе решены следующие задачи.

1. Проанализировано состояния проблемы обеспечения безопасности конфиденциальной многосторонней речевой связи в общедоступных каналах и сетях голосовой связи (КГС), осуществлен поиск новых подходов и путей ее решения. Отмечено, что в условиях непрерывного совершенствования средств и методов АРР, постоянно увеличивается разрыв между нарастающими возможностями АРР и низкими темпами эволюционного развития средств и методов защиты речевой информации.

Совокупность технологий, используемых сегодня для защиты конфиденциальных аудиоданных, не соответствует современным ожиданиям пользователей и уровню развития рынка инфокоммуникаций по критериям мобильности, функциональности, защищенности, надежности и относительной дешевизне.

Сегодня особенно востребована модель защищенной голосовой связи, в которой участвуют много абонентов и много линий связи. Данная модель должна удовлетворять современным потребностям абонентов в услугах конфиденциальной аудио- и/или видео конференцсвязи.

2. Сформулированы и обоснованы требования к асинхронным маскираторам речи современного типа.

3. Проведено исследование моделей, методов и алгоритмов образного анализа-синтеза акустических (речевых) сигналов на предмет возможности их применения в процессах речевого маскирования - управления разборчивостью.

Проведенные экспериментальные исследования показали возможность реализации нового класса асинхронных маскираторов речи, неразборчивость которых при угрозе перехвата ЗЛ обусловлена соответствующими прямыми и обратными изменениями ФФ на передающем и приемном концах каналов связи.

4. Разработан и описан метод управления разборчивостью речи через изменение и обработку спектральных образов фонетической функции (ФФ) Пирогова самого защищаемого РС (внутреннее маскирование).

5. Разработан и описан метод управления разборчивостью речи через изменение и обработку ФФ путем аддитивного маскирования образа защищаемого речевые сообщения образами иных речевых и речеподобных сигналов (внешнее маскирование).

6. Разработан и описан новый метод управления речевой разборчивостью через рассечение - разнесение (сепарацию) речевой информации.

7. Разработан критерий защищенности и качества восстановления речевого сигнала в результате применения к нему операций маскирования-демаскирования. Такой критерий качества звучания восстановленной после процессов маскирования-демаскирования речи в виде нормализованного коэффициента корреляции Я исходного и восстановленного участков ГО РС, заключается в том, что чем больше похожи изображения амплитудных спектральных разверток, тем больше похоже звучание сравниваемых акустических речевых сигналов, воспринимаемое слуховым аппаратом человека. И наоборот, чем меньше похожи изображения ГО исходного и маскируемого РС, тем второй более неразборчив относительного первого.

В этой связи были определены границы применимости коэффициента корреляции. Так, при Я<0.2 для исходного и маскируемого сигнала можно говорить о том, что потенциальная разборчивость маскируемой речи стремиться к нулю. А при Я>0.8 можно говорить о том, что качество восстановленной речи после операций маскирования-демаскирования близко к оригинальному и удовлетворяет коммерческим ожиданиям пользователей в защищенной и качественной многоканальной голосовой связи.

8. Проведено экспериментальное тестирование предложенных методов и алгоритмов, которое показало возможность реализации нового класса асинхронных маскираторов речи, неразборчивость которых при угрозе перехвата ЗЛ обусловлена соответствующими прямыми и обратными изменениями ФФ на передающем и приемном концах каналов связи.

Указанные процедуры управления речевой разборчивостью в асинхронных маскираторах через изменение и обработку фонетической функции реализуются посредством технологий образного анализа-синтеза речи и позволяют моделировать работу как всех типов существующих известных маскираторов, так и вновь создаваемых.

На основании теоритических и экспериментальных исследований, проведенных в работе, можно сделать следующие выводы:

1. Для организации защиты конфиденциальной РИ в многоканальных системах голосовой связи необходимо опираться на процедуры речевого маскирования, под которым понимается преобразование, вводящее неразборчивость в передаваемый исходный речевой сигнал, меняя его параметры, напрямую связанные с его семантикой. Маскираторы по сравнению со скремблерами и цифровыми вокодерами обладают существенными преимуществам:

- достаточно невысокая стоимость;

- относительно высокая стойкость;

- максимальная оперативность;

- повышенное качество восстановленного сигнала;

- устойчивая работа на каналах среднего и низкого качества (за счет асинхронного режима).

2. Показано, что основой разрабатываемых компьютерных технологий безопасности (приема, передачи и хранения) конфиденциальных речевых сообщений через управление их разборчивостью может являться технология образного анализа, заключающаяся в переходе от волнового представления PC к изображению динамических узкополосных спектрограмм - графических образов (ГО), их обработке методами цифровой обработки изображений для решения прикладных задач и обратном переходе (синтезе) от нового изображения к новой волновой форме. Такая технология лучше всего может подойти для организации многоканального асинхронного маскирования PC.

3. Описана структура графического представления разверток спектрограмм реальных звуков речи. Показано, что удобными универсальными описаниями речевого сигнала для проведения моделирования процессов управления РР в создаваемых маскираторах речи могут служить матрицы изображений динамического амплитудного спектра, опорными значениями на которых являются частотные позиции, амплитуды и фазы точек локальных максимумов (JIM) на каждом частотно-временном срезе. По указанным значениям ЛМ могут быть весьма точно восстановлены узкополосные составляющие сложного аудиосигнала (речи).

4. В качестве алгоритмической основы получения графических образов АС (PC) предложено использовать кратковременный Фурье анализ с суммированием и накоплением, для которого обоснован выбор функции взвешивающего окна в виде усеченного окна Гаусса, как обладающего наименьшими артефактами в виде боковых лепестков, по сравнению с Фурье - образами других оконных функций.

5. Проведенные эксперименты подтверждают работоспособность алгоритмов маскирования и управления разборчивостью речи и согласуются с теоритическими данными.

Таким образом, цели и задачи диссертационного исследования можно считать достигнутыми.

1. Постановление Правительства РФ от 18 февраля 2005 г. № 87 «Об утверждении перечня наименований услуг связи, вносимых в лицензии, и перечней лицензионных условий» (с изменениями от 29 декабря 2005 г., 10 сентября 2007 г., 24 января 2008 г.).

2. Концепция защиты средств вычислительной техники и автоматизированных систем от несанкционированного доступа к информации: Руководящий документ. — М.: Гостехкомиссия России, 1998.

3. Мисиюк К.К. Шумоочистка и повышение разборчивости речи. Журнал «Бизнес и безопасность» №1/2001, стр. 30, 31.

4. Дворянкин C.B. Очистка речевого сигнала от шумов и помех посредством цифровой обработки изображений его сонограмм. Тезисы докладов международной конференции "Обработка информации в компьютерных системах". M.: МТУСИ. 1997. с. 179 -180.

5. Дворянкин C.B. Компьютерные технологии защиты речевых сообщений в каналах электросвязи. М., МТУСИ, 1999, 52 с.

6. Аппаратура связи, реализующая функции передачи речевой информации по сетям передачи данных с протоколом IP. Технические требования. РД 45.046-99 (утв. Гостелекомом РФ 12.11.1999) (ред. от 14.03.2003).

7. Третье издание «Большая советская энциклопедия», издательство «Советская энциклопедия», 1969 1978, 30 томов.

8. Дворянкин C.B. Речевая подпись / Под редакцией Заслуженного деятеля науки РФ, д.т.н., проф. A.B. Петракова. М.: РИО МТУСИ, 2003. -184 с

9. Калинцев Ю.К. Разборчивость речи в цифровых вокодерах. М.: Радио и связь, 1991. 140 с.

10. Фант Г. Акустическая теория речеобразования / Пер. с англ. Варшавского Л.А., Медведева В.И.; под ред. Григорьева B.C. М.: Наука, 1964.-284 с.

11. Фланаган Дж.Л. Анализ, синтез и восприятие речи / Пер. с англ. под ред. Пирогова A.A.M.: Связь, 1968. 396 с.

12. Нормативно-методический документ. «Специальные требования и рекомендации по технической защите конфиденциальной информации» (СТР К), М.: 2002. - 80 с. Гриф - Для служебного пользования

13. ГОСТ Р 50840-95. «Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости»

14. Андрианов В.И., Бородин В.А., Соколов A.B." Шпионские штучки " и устройства для защиты объектов и информации: Справ, пособие. -С- Пб.: Лань, 1996.-272 с.

15. Ярочкин В.И. Безопасность информационных систем. М.: Ось-89, 1996.-320 с.

16. Брусницин H.A. Открытость и шпионаж. М.: Воениздат, 199156 с.

17. Хорев A.A. Защита информации от утечки по техническим каналам. Часть 1. Технические каналы утечки информации. М.: Гостехкомиссия РФ, 1998. 320 с.

18. Ястребов Д.А. Виды тайн в современном российском законодательстве: Сборник нормативных актов. М., 2004. 129 с

19. Овчинников А. «Методы защиты информации в системах конвенциональной радиосвязи», от 30-07-2007, http://daily.sec.ru/dailypblshow.cfm?rid=9&pid=18371&pos=4&stp=25

20. Маскирование речевой информации: перспективные методы и средства, (статья) Журнал: «Спецтехника и связь» №3 2009 год.

21. Дворянкин C.B., Макаров Ю.К., Хорев A.A. Обоснование критериев эффективности защиты речевой информации от утечки по техническим каналам. СПб.: Информационно-методический журнал «Защита информации. Инсайд» № 2 (14) март-апрель 2007г. С. 18-25.

22. Михайлов Д.М., Жуков И.Ю. Защита мобильных телефонов от атак / Под редакцией Иванко А.М. М.: Фойлис, 2011. - 192 с.

23. Абалмазов Э.И., Новая технология защиты телефонных разговоров / Публикации журнала "Специальная Техника" №1 1998 год. -http://ess.ru/publications/articles/analit/newtech.htm

24. Покровский Н.Б. Расчет и измерение разборчивости речи. М.: Связьиздат, 1963.

25. Быков Ю.С. Теория разборчивости речи в линиях овязи. М.: Оборонгиз, 1953.

26. Быков Ю.С. Составление артикуляционных таблиц русской речи и метод определения звуковой разборчивооти. М.: Труды Комиосии по акустике АН СССР, 1951, V 6.

27. Варганов Н.О. Сравнение различных методов артикуляционных измерений. Информационный' листок.НИЛ МЭС и ЭП, 1953, # 12(112).

28. Зеленый А.И., Ковешников В.П., Полковский И.М. Об универсальной закономерности физических характеристик речи и слуха. //ТехнккА средств.связи. Сер. Локальные оптические системы связи. 1990. - Вып. 2. -С. 24-29.

29. Вентцель Е.С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.

30. Меньшаков Ю.К. Виды и средства иностранных технических разведок : учеб. пособие. М.: Изд. МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. - 656 с. : ил.

31. Герасименко В.Г., Лаврухин Ю.Н., Тупота В.И., «Методы защиты акустической речевой информации от утечки по техническим каналам». М.: РЦИБ «Факел», 2008, - 256с.

32. Гороховатский В.А, Шляхов В.В. Анализ иерархических алгоритмов совмещения изображений на фоне пространственных локальных помех //Изв. высш. учебн. заведений. Радиоэлектроника. Киев, 1991. Т. 34, № 1. С. 75-78.

33. Дворянкин C.B. Цифровая шумоочистка аудиоинформации. М.: ИП РадиоСофт, 2011, - 208 е.: ил.

34. Калинин C.B. О некоторых новых тенденциях в развитии систем виброакустического зашумления// Защита информации. Конфидент. № 4-5 (27) июль-октябрь 1999. с. 74-79.

35. Калинин C.B. Виброакустическое зашумление помещений -иллюзии и реальность// Защита информации. Конфидент. № 4 (40) июль-август 2001.-е. 38-42.

36. Алдошина И.А. Основы психоакустики. (Подборка статей с сайта http://www.625-net.ru).

37. Петраков A.B., Лагутин B.C. Утечка и защита информации в телефонных каналах. М.: Энергоатомиздат, 1998. 317 с.

38. Барсуков B.C., Дворянкин C.B., Шеремет И.А. Безопасность связи в каналах телекоммуникаций. М.: Электронные знания. 1992-1993. 122 с.

39. Дворянкин C.B. Компьютерные технологии защиты речевых сообщений в каналах электросвязи. Учебное пособие. М.: РИО МТУ СИ. 1999. - 52 с.

40. Вокодерная телефония. Методы и проблемы / Под ред. Пирогова A.A. М.: Связь, 1974. - 536 с

41. Женило В.Р. Компьютерная фоноскопия. М.: Из-во Академии МВД РФ, 1995.- 208 с.

42. Дворянкин C.B., Девочкин Д.В. Методы закрытия речевых сигналов в телефонных каналах // Защита информации. Конфидент. 1995. №5. С.45-59.

43. Сударев И.В. Криптографическая защита телефонных сообщений // Специальная техника. М. 1998. № 2. С.47-55.

44. Речевые технологии, новый вид информационного оружия // Защита информации. Конфидент. 1997. №2. С. 9.

45. Дворянкин C.B. О технологии речевой подписи в системах охраны и безопасности //Тезисы докладов 7-й Международной конференции "Информатизация правоохранительных систем". -М: Академия управления МВД РФ, 1997.4 2. С.75-78.

46. Дворянкин C.B., Минаев В.А. Технология речевой подписи. Открытые системы. -М. 1997. № 5 (25).с. 68-71.

47. Артехин Б.В. Стеганография // Защита информации. Конфидент. 1996. №4. С.47-50.

48. Герасименко В.А., Малюк A.A. Основы защиты информации: Учебник для ВУЗ-ов. М. РИО МИФИ, 1997. - 537 с.

49. Плотников В.Н., Белинский A.B., Суханов В.А., Жигулевцев Ю.Н. Цифровые анализаторы спектра. М.: Радио и связь, 1990. - 184с

50. Дворянкин C.B. Очистка речевого сигнала от шумов и помех посредством цифровой обработки изображений его сонограмм //Тезисы докладов международной конференции "Обработка информации в компьютерных системах МТУ СИ. 1997. с. 179-180

51. Минаев В.А., Чудновский Л.С., Чудновская И.Н. Речевые технологии в криминалистической фоноскопии. Красноярск: 1997. Часть 1. 172 с.59. http://www.gks.ru60. http://www.infox.ru61. http://www.yandex.ru

52. Дворянкин C.B., Цифровая обработка изображений динамических спектрограмм аудио сигналов в задачах безопасности речевой связи //Специальная техника, №3, 2000.

53. Компьютерные сети. 4-е издание./ Э. Танебаум. СПб. Питер, 2003, -992 с.

54. Смирнов A.B. Основы цифрового телевидения: Учебное пособие. -М.: Горячая линия-Телеком, 2001.

55. Р. Гонсалес, Р. Вудс, С. Эддинс Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. Москва: Техносфера, 2006. 616 е., цв. илл., ISBN 5-94836-092-Х.,

56. В.П. Дьяконов. MATLAB 6.0/6.1/6.5/6.5 + SP1 + Simulink 4/5. Обработка сигналов и изображений. М.: СОЛОН-Пресс, 2004. 592 с.

57. А. Сергиенко. Цифровая обработка сигналов (второе издание). СПб, Питер, 2006. 751 с.

58. Бейтс Р., Мак-Донелл М. Восстановление и реконструкция изображений: М., Мир, 1989. 36 с.

59. Берд Киви Лица звучащим выраженьем. // М.: Компьютера. № 19. 2002. С. 17-18.

60. Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов. -М.: Мир. 1989. -448с.

61. Богданов В.Н., Вихлянцев П.С., Симонов М.В., Филин Ю.П. Защита товаров и документов от фальсификации. // Конфидент. № 2 (44). 2002. С. 64-72.

62. Волчихин В.И., Иванов А.И. Естественное использование искусственных нейронных сетей в биометрии. // М.: Системы безопасности. № 3 (45). 2002. С. 48-50.

63. Волчихин В.И., Иванов А.И. Использование тайных биометрических образов человека. // М.: Системы безопасности. № 2 (44). 2002. С. 40-42.

64. ГОСТ Р 50840-95. Государственный стандарт Российской Федерации, Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости. Издание официальное. М.: Госстандарт России, 1997.

65. Гришин В.Г. Образный анализ экспериментальных данных. М.: Наука, 1982. 238 с.

66. Дворянкин C.B. Вейвлет-синтез в задачах безопасности речевой связи. // Материалы научно-технической конференции профессорско-преподавательского, научного и инженерно-технического состава МТУ СИ. М.: МТУ СИ. 2000. С. 213.

67. Дворянкин C.B. Взаимосвязь цифры и графики, звука и изображения. М.: Открытые системы. №3. 2000. С. 34-42.

68. Дворянкин C.B. Дискретная динамическая цифровая обработка речевых сигналов в каналах связи правоохранительных органов. М.: Сборник научных трудов Академии управления МВД РФ. 1997. С. 96 -112.

69. Дворянкин C.B. Компьютерные технологии защиты речевых сообщений в каналах электросвязи. М.: МТУСИ. 1999. 52 с.

70. Дворянкин C.B. Нормировка слов в системах распознавания речи. Тезисы докладов международной конференции "Информатизация правоохранительных систем". М.: Академия МВД РФ. 1996. С. 189-191.

71. Дворянкин C.B. О необходимости новых подходов к оценке эффективности технических средств акустозащиты. // «Информация и безопасность». Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т. Вып. 2. 2002. С. 244-245.

72. Дворянкин C.B. Очистка речевого сигнала от шумов и помех посредством цифровой обработки изображений его сонограмм. // Тезисы докладов международной конференции "Обработка информации в компьютерных системах". М.: МТУСИ. 1997. С. 179 -180.

73. Дворянкин C.B. Симметричная система анализа синтеза речевых сигналов, работающая без синхронизации. М.: Сборник научных трудов Академии МВД РФ. 1996. С. 23-45.

74. Дворянкин C.B. Технология речевой подписи. // М.: Открытые системы. № 5 (25). 1997. С. 68-71.

75. Дворянкин C.B. Цифровая обработка изображений графических образов звуков и речи применительно к их защите от НСД. // «Информация и безопасность». Воронеж: Воронеж, гос. техн. ун-т. Вып. 2. 2002. С. 242-243.

76. Дворянкин C.B. Цифровая обработка изображений динамических спектрограмм аудиосигналов в задачах обеспечения безопасности речевой связи. М.: Специальная техника. №3. 2000. С. 37-44.

77. Дворянкин C.B., Девочкин Д.В. Методы закрытия речевых сигналов в телефонных каналах. // Защита информации "Конфидент". 1995.-№5. С. 52-59.

78. Дворянкин C.B., Женило В.Р. Система протоколирования искаженных помехами и шумами речевых фонограмм. // Тезисы докладов международной конференции "Информатизация правоохранительных систем". М.: Академия управления МВД РФ, часть 2. 1998. С. 85 -89.

79. Дворянкин C.B., Калужин Р.В. Адаптивное сжатие аудиоинформации в системах защиты и обработки. // «Системы безопасности», № 6(48), 2002. С. 94-96.

80. Дворянкин C.B., Калужин Р.В. Методы фрактального преобразования в задачах сжатия речи. // Тезисы докладов международной конференции "Информатизация правоохранительных систем". М.: Академия управления МВД РФ, часть 2. 1998. С. 106-109.

81. Дворянкин C.B., Петраков A.B. К понятию и разновидностям электрорадиостеганологии. // Материалы XXXIII научно-методической конференции профессорско-преподавательского состава МТУ СИ. М.: ЗАО «Информсвязьиздат». 1999. с. 129-30.

82. Дворянкин C.B. Романцов А.П. Методические аспекты преподавания дисциплины «Основы криптографии». // Материалы XXXVI научно-методической конференции профессорско-преподавательского состава МТУ СИ. М.: ООО «Инсвязьиздат». 2003. с. 105-106.

83. Дворянкин C.B., Романцов А.П. Статистический метод стеганофонического анализа аудиофайлов. // Тезисы докладов IV межрегионального науч.-техн. семинара "Применение пластиковых карт и защита информации". М.: МНТОРЭС им. A.C. Попова. 1999. С. 51-54.

84. Железняк В.К., Макаров Ю.К., Хорев A.A. Некоторые методические подходы к оценке эффективности защиты речевой информации. М.: Специальная техника, № 4, 2000. С.39-45.

85. Женило В.Р. Компьютерная фоноскопия. М.: Академия МВД России, 1995. 206с.

86. Калинцев Ю.К. Разборчивость речи в цифровых вокодерах. М.: Радио и связь, 1991. 140 с.

87. Клюев В.А. Частотно-временные преобразования и прием дискретных сигналов в системах связи. М.: Радио и связь, (Стат. теория связи. Вып. 32) 1990. - 208 с.

88. Михайлов В.Г. Методы измерения разборчивости и качества синтезированной речи. //"Электросвязь", 1992, №6, С. 35-38.

89. Назаров М. В., Прохоров Ю.Н. Методы цифровой обработки и передачи речевых сигналов. М.: Радио и связь, 1985.176 с.

90. Петраков A.B., Лагутин B.C. Защита абонентского телетрафика. М.: Радио и связь. 2001. 504с.

91. Плотников В.Н., Белинский A.B., Суханов В.А., Жигулевцев Ю.Н. Цифровые анализаторы спектра. М.: Радио и связь, 1990. 184с.

92. Прохоров Ю.И. Статистические модели и рекуррентное предсказание речевых сигналов. М.: Радио и связь, 1984. - 240 с.

93. Рабинер Л.Р., Шафер Р.В. Цифровая обработки речевых сигналов./ Пер с англ. под ред. Назарова М.В., Прохорова Ю.Н. М.: Радио и связь, 1981. 495 с.

94. Руководящий документ Гостехкомиссии. «Защита информации. Специальные защитные знаки. Классификация и общие требования». 2000 г.

95. Фант Г. Акустическая теория речеобразования / Пер. с англ. Варшавского Л.А., Медведева В.И.; под ред. Григорьева B.C. М.: Наука, 1964. - 284 с.

96. Фланаган Дж.Л. Анализ, синтез и восприятие речи / Пер. с англ. под ред. Пирогова A.A. М.: Связь, 1968. 396 с.

97. Фурман Я.А., Юрьев А.Н., Яншин В.В. Цифровые методы обработки и распознавания бинарных изображений. Из-во Красноярского университета, 1992. 248 с.

98. Хорев A.A. Способы и средства защиты информации. М.: МО РФ, 2000.-316 с.

99. Чудновский Л.С., Минаев В.А., Чудновская И.Н. Речевые технологии в криминалистической фоноскопии: Учебное пособие. Часть 1. Красноярск: Красноярская высшая школа МВД России, 1997. 173 с.

100. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. М.: Мир, 1976.-512 с.

101. Шапиро Л., Стокман Дж. Компьютерное зрение: Пер. с англ. -М.: Бином, 2006.-752 с.

102. Колмогоров А.Н., Фомин C.B. Элементы теории функций и функционального анализа. Москва: Наука, 1976. - 544 с.

103. Гороховатский В.А. Распознавание изображений в условиях неполной информации. Харьков: ХНУРЭ, 2003. - 112 с.

104. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности: Справ, изд./ Под ред. С.А. Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1989. - 607 с.

105. Классификация и кластер/Под ред. Дж. Вэн Райзина. М.: Мир, 1980.-390 с.

106. Дворянкин C.B. Речевая подпись. Учебное пособие. М.: РИО МТУ СИ. 2003. - 183 с

107. Покровский Н. Б. Расчет и измерение разборчивости речи. М.: Связьиздат, 1962.

108. Домрачев A.A. Общие вопросы информационной безопасности и программа создания ИТКС.// Защита информации. Конфидент, N 3, 1995. с.86-92.

109. Закон РФ "Об оперативно-розыскной деятельности" от 12.08.1995г.

110. Закон РСФСР "О милиции" от 18.03.1991 г.

111. Закон РФ "О государственной тайне" от 21.07.1993 г.

112. Закон РФ "Об информации, информатизации и защите информации" от 20.02.1994 г.

113. УТВЕРЖДАЮ Проректор Н Российского, университе по научной профессор1. Палкин2012 г.1. АКТо внедрении результатов диссертационной работы Мишукова Андрея Андреевича

114. Предложенный соискателем Мишуковым А.А. методологический подход по совершенствованию методик защиты речевой информации весьма актуален, отличается достаточной научной проработкой и удобством реализации.

115. Полученные в ходе диссертационного исследования результаты могут быть положены в основу создания автоматизированных систем защиты конфиденциальной голосовой связи от несанкционированного доступа.

116. Зам. заведующего кафедрой ИБ факультета ИСКТ РосНОУ к.т.н., доцент1. В.А. Минаев1. Б.И. Скородумов1. К Y1. NoviLab1. MOBILE1. ООО «Новилаб Мобайл»

117. ОКПО: 68027973; ОГРН: 1107746723776

118. ИНН: 7724759532; КПП: 772401001115409, Каширское шоссе, д. 311. Тел.:+7 (495)649 8411

119. E-mail: support@novilabmobile.ru2Ь 0 4 2oil № <2 о Чна №от1. АКТо внедрении результатов диссертационной работы Мишукова Андрея Андреевича

120. Настоящий акт подтверждает, что в ООО «Новилаб Мобайл» внедрены и используются научно-теоретические и практические положения диссертационной работы Мишукова A.A. описанные в следующих разделах:

121. Технологии защиты речевых сообщений от прослушивания в общедоступных каналах и сетях связи.

122. Управление разборчивостью речи через изменение и обработку фонетической функции.

123. Управление речевой разборчивостью через аддитивное маскирование речевой информации.

124. Сепарация и маскировка речевых сообщений в многоканальных системах конфиденциальной голосовой связи (журнал «Спецтехника и связь», №1, г. Москва: Изд-во «Спецтехника и связь», 2011 г.).

125. Обсуждено и одобрено на заседании кафедры «Стратегические информационные исследования» факультета кибернетики и информационной безопасности» 19 апреля 2012 г. (протокол № 4).

126. Председатель комиссии:^^ " А.П. Дураковскийчлен комиссии: ^В.С.Горбатовчлен комиссии: В.А. Петров

127. УТВЕРЖДАЮ Первый проректор-проректор поучебной работе1. Н.Э. Баумана1. Е.Г. Юдин2012 г.1. АКТоб использовании результатов диссертационной работы Мишукова Андрея Андреевича в учебном процессе МГТУ им. Н.Э.Баумана

128. Обсуждено и одобрено на заседании кафедры ИУ10 «Защита информации» 2А. 2012 г. (протокол № 7 )■

129. Председатель комиссии: д.т.н., профессор Члены комиссии: к.т.н., доцентк.т.н., доцент1. М.П.Сычев

130. М.В. Мурашов А.М. Бонч-Бруевич1. УТВЕРЖДАЮ

131. Заместита&йшальника Департамента ин(шаВДй^|р0>^^хнологий, связи и1. Д России Н. Ляшенко1. АКТо внедрении результатов диссертационной работы Мишукова Андрея Андреевича

132. Результаты указанной научной работы были использованы при разработке нормативно-методических документов.

133. Председатель комиссии: Филатов

134. Члены комиссии: /(Л^Чл^, ff A.B. Спорыхин1.и/ч Н.Н.Оськин . A.B. Конюхов