Главная
(495) 740-43-40
доб. 13-10
Регистрация

Еще раз об оценке эффективности защиты акустической (речевой) информации

08.12.2013

Еще раз об оценке эффективности защиты акустической (речевой) информации

Куницын И.В., к.т.н.

Лобашев А.К., к.т.н, доцент

В журнале "Специальная Техника" №2 за 2000 год (www.st.ess.ru/publications/articles/horev/horev.htm) была опубликована статья Хорева А.А. и Макарова Ю.К. «К оценке эффективности защиты акустической (речевой) информации» Оценка эффективности помех осуществлялась методом артикуляционных испытаний (измерений). В статье сделан вывод о том, что наиболее эффективными являются помехи типа "розовый" шум и шумовая "речеподобная" помеха. Кроме этого, их эффективность примерно одинакова. В процессе экспериментальных исследований также установлено, что речеподобные помехи оказывают значительно меньшее раздражающее воздействие на нервную систему человека.
Однако личный опыт авторов статьи и опыт создания помех в локальных войнах и конфликтах показывают, что речеподобные помехи должны обладать большей эффективностью, чем какие-либо другие шумовые помехи.
У автора статьи нет возможности провести сложные и дорогостоящие артикуляционные испытания. Кроме этого, артикуляционные испытания все-таки не являются абсолютно объективными, т.к. в них участвуют люди – дикторы и аудиторы. Поэтому для проверки эффективности различных видов акустических помех было решено использовать методы математического (цифрового) моделирования.
Анализ текстов на русском языке показал, что в одном слове в среднем 6,5 букв. Повторяемость букв в русском языке колеблется в значительных пределах, например повторяемость буквы «О» составляет 0,09, а повторяемость буквы «Ф» всего 0,002 (www.statsoft.ru/home/portal/exchange/textanalysis.htm). Поэтому в качестве информативного (опасного) сигнала было использовано слово «ПУЗЫРИ». Буквы этого слова имеют среднюю повторяемость. Осциллограмма слова «ПУЗЫРИ», записанного в формате *.wav с использованием звукового редактора, представлена на рис.1.

Для создания «белого» и «розового» шума использовалась модель представленная на рис.2.


Амлитудно-частотная характеристика одного октавного цифрового фильтра представлена на рис.3.


Если в данной модели коэффициенты усиления установить равными единице, то на выходе сумматора будет реализован «белый» шум с равномерной спектральной плотностью в 5-ти октавах. Если установить коэффициенты усиления со следующими значениями: 2; 1,41; 1; 0,7; 0,5, то на выходе сумматора будет реализован «розовый» шум, т.е. шум со спадом спектральной плотности на 3 дб в каждой последующей октаве. На рис.4 показан спектр реализованного с помощью модели «розового» шума.
Речеподобный шум формировался следующим образом. С использованием звукового редактора был записан начитанный текст, в котором не было слова «ПУЗЫРИ». Текст был зачитан тем же мужским голосом, которым было произнесено слово «ПУЗЫРИ». Полученный звуковой файл был разрезан на 5 частей и затем было выполнено микширование этих частей. Аналогичным образом был сформирован речеподобный шум, начитанный высоким женским голосом. Спектр мужского речеподобного шума представлен на рис. 5.


В качестве модели органа слуха человека был принят корреляционный приемник для обнаружения априорно известного сигнала. В теории обнаружения такие приемники считаются оптимальными.
Модель процесса обнаружения информативного сигнала в смеси с шумом представлена на рис.6.


Информационный сигнал (слово «ПУЗЫРИ») оцифровывался с частотой дискретизации 11025 Гц и поступал на нормализатор, на выходе которого дисперсия сигнала равнялась 1. Длительность сигнала составляла около 1с. 
На выходе источника шума формировался цифровой сигнал (речеподобный или шумовой) с частотой дискретизации 11025 Гц и длительностью около 6с (65536 отсчетов). Шум также проходил операцию нормализования.
В сумматоре происходило аддитивное сложение шума с заданным уровнем и сигнала (рис.7). Таким образом, на один вход коррелятора поступала смесь сигнала и шума, а на второй вход только сигнал. Выходной сигнал коррелятора (рис.8) направлялся в программу статистической обработки результатов. При одном заданном значении сигнал/шум на входе коррелятора проводилось 100 измерений для различных реализаций шума и программа обработки результатов определяла математическое ожидание отношения сигнал/шум на выходе коррелятора. Результат обработки представлен на рис. 9. 
Анализ результатов показывает, что речеподобный шум обладает лучшими маскирующими свойствами, чем белый или розовый шум. Причем наилучшими свойствами обладает речеподобный шум, сформированный тем же голосом, каким был сформирован информативный сигнал. Речеподобный шум сформированный из женского голоса обеспечивает несколько худшие маскирующие свойства для защиты информативного сигнала сформированного из мужского голоса.



Формирование речеподобного шума в реальной обстановке можно осуществлять следующим образом:
• руководитель и его заместители зачитывают открытые документы, при этом их голоса записываются на жесткий диск компьютера в виде звуковых файлов с расширением .wav;
• программным методом удаляются паузы между словами;
• программным методом звуковой файл разрезается на небольшие файлы со случайной длиной, например средняя длительность файла может быть около 10 с;
• эти короткие файлы, выбранные случайным образом со случайным временным сдвигом микшируются и стыкуются между собой, тем самым позволяя создавать файлы речеподобного шума произвольной длины;
• сформированные файлы речеподобного шума сжимаются, переписываются на mp3 плейер и после усиления могут подаваться на средства активной защиты.

Заключение: Данная статья не претендует на абсолютную объективность. В предложенном подходе оценки эффективности есть недостатки, один из которых заключается в том, что он не позволяет прямо оценить разборчивость речи, хотя косвенными методами эту задачу все-таки можно решить. Несмотря на это, можно утверждать, что речеподобные помехи могут оказаться более эффективными, чем другие виды помех. Для доказательства этого положения необходимо проведение дополнительных, более детальных и объективных, исследований.

Возврат к списку

Скачать заявку на обучение

ОБЩЕЕ РАСПИСАНИЕ КУРСОВ
Сферические панорамы классов
Оборудование и аудитории

Занятия проходят в оборудованных классах

Яндекс.Метрика