Алгоритм формирования адаптивной речеподобной помехи для защиты конфиденциальной речевой информации в офисных помещениях

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Актуальность исследования. Современные тенденции развития научной мысли в области информационной безопасности обусловлены ростом числа угроз, связанных с утечкой речевой информации из помещений по акустическим и виброакустическим каналам. Применяемые способы пассивной и активной защиты помещений, основанные на генерации шумов и использовании библиотек предзаписанных звуковых сигналов, не всегда позволяют достичь требуемого уровня защиты из-за отсутствия адаптации к параметрам реальной речи и особенностям акустической обстановки в помещении, а также из-за пренебрежения к требованиям нормативных документов по уровню шума в помещении. Все это обусловило необходимость разработки новых алгоритмов активной защиты офисных помещений от утечки, в частности, по акустовибрационному каналу, основанных на использовании речевых сигналов субъектов переговоров.Цель исследования заключается в обеспечении требуемого значения коэффициента словесной разборчивости на границе контролируемой зоны офисного помещения на основе совершенствования средств активной защиты информации за счет разработки и применения алгоритма формирования адаптивной к изменению параметров речи субъектов переговоров речевой обстановки в офисном помещении, речеподобной помехи при учете требований нормативных документов по уровню шума. Для решения поставленных задач использованы методы теории информации, цифровой обработки сигналов. Результаты исследования. Разработан алгоритм формирования адаптивной речеподобной помехи для применения в активных средствах защиты информации в офисном помещении. Предложенный алгоритм формирования адаптивной речеподобной помехи позволяет генерировать ее из речевых сигналов субъектов переговоров только при их наличии, что повышает маскирующие свойства помехи. Научная новизна представленного результата заключается во введении процедур многоканальной генерации формирования адаптивной речеподобной помехи. Теоретическая значимость исследования состоит в расширении представлений о методах, моделях и способах адаптивного акустического маскирования речевой информации и разработке алгоритма формирования речеподобных помех на основе анализа речевых параметров.Практическая значимость. Разработанный алгоритм может быть реализован на базе стандартных вычислительных устройств и акустических систем. Это обусловливает его применимость в составе как современных, так и перспективных средств активной защиты речевой информации.

Об авторах

М. В. Волчихина

Тамбовский государственный технический университет

Email: mariyamoiseeva@mail.ru
ORCID iD: 0009-0004-6476-8614

Список литературы

  1. Супрун А.Ф. Техническая защита информации: учеб. пособие для вузов. Часть 1. СПб.: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого, 2021. 242 с.
  2. Голубинский А.Н. Расчёт частоты основного тона речевого сигнала на основе полигармонической математической модели // Вестник Воронежского института МВД России. 2009. № 1. С. 81–90. EDN:JXUTKN
  3. Волчихина М.В., Фурсова А.В. Модель адаптации параметров средства защиты информации к параметрам речи субъектов переговоров в помещении офисного типа // Вестник Воронежского института МВД России. 2024. № 1. С. 108–114. EDN:NLOJVC
  4. Волчихина М.В. Метод адаптации параметров средств защиты информации на основе дискретного изменения амплитуды и тембра субъектов переговоров // Вестник Тамбовского государственного технического университета. 2022. Т. 28. № 2. С. 226–234. doi: 10.17277/vestnik.2022. 02.pp.226-234. EDN:AXWBIH
  5. Шелухин О.И. Сетевые аномалии. Обнаружение, локализация, прогнозирование. М.: Горячая линия – Телеком, 2020. 447 с.
  6. Каторин Ю.Ф., Разумовский А.В., Спивак А.И. Защита информации техническими средствами: учеб. пособие. СПб.: НИУ ИТМО, 2012. 416 с.
  7. Царегородцев А.В., Тараскин М.М. Методы и средства защиты информации в государственном управлении. М.: Проспект, 2017. 205 с.
  8. Лыньков Л.М., Голиков В.Ф., Борботько Т.В. Основы защиты информации и управления интеллектуальной собственностью. Минск: БГУИР, 2013. 243 с.
  9. Ворона В.А., Костенко В.О. Способы и средства защиты информации от утечки по техническим каналам // Computational Nanotechnology. 2016. № 3. С. 208–223. EDN:WKNGZD
  10. Хорев А.А. Техническая защита информации. М.: НПЦ «Аналитика», 2008. 436 c.
  11. Бузов Г.А., Калинин С.В., Кондратьев А.В. Защита от утечки информации по техническим каналам. М.: Горячая линия – Телеком, 2005. 415 c. EDN:QMOJMV
  12. ГОСТ Р 50840-95. Передача речи по трактам связи. Методы оценки качества, разборчивости и узнаваемости. М.: Госстандарт России, 1997. 230 c.
  13. Дворянкин С.В., Макаров Ю.К., Хорев А.А. Обоснование критериев эффективности защиты речевой информации от утечки по техническим каналам // Защита информации. Инсайд. 2007. № 2(14). С. 18–25. EDN:TRKKQR
  14. Железняк В.К., Макаров Ю.К., Хорев А.А. Некоторые методические подходы к оценке эффективности защиты речевой информации // Специальная техника. 2000. № 4. С. 39–45. EDN:YPUIBV
  15. Хорев А.А. Способы защиты выделенных помещений от утечки речевой (акустической) информации по техническим каналам: системы виброакустической защиты // Специальная техника. 2013. № 4. С. 31–63. EDN:RINYMP
  16. Макаров Ю.К., Хорев А.А. Методы защиты речевой информации и оценки их эффективности // Защита информации. Конфидент. 2001. № 4. С. 22–33.
  17. Дворянкин С.В., Дворянкин Н.С., Устинов Р.А. Развитие технологий образного анализа-синтеза акустической (речевой) информации в системах управления, безопасности и связи // Безопасность информационных технологий. 2019. Т. 26. № 1. С. 64–76. EDN:VWAQNW
  18. Алексеев В.В., Гриднев В.А., Моисеева М.В., Рыжков А.П., Яковлев А.В. Теоретические основы построения и применения научно-исследовательского комплекса мониторинга характеристик защищенности конфиденциальной информации: монография. Тамбов: Издательский центр ФГБОУ ВО «ТГТУ», 2022. 100 с.
  19. Волчихина М.В. Оценка уровня словесной разборчивости на границе контролируемой зоны офисного помещения артикуляционным методом // Вестник Воронежского института МВД России. 2022. № 2. С. 105–112. EDN:POMJEB

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».