Исследование алгоритмов скремблирования данных
Дипломная работа - Компьютеры, программирование
Другие дипломы по предмету Компьютеры, программирование
И оказались практически неработоспособны при небольших соотношениях сигнал/шум ("смесь" речи и транспортных или индустриальных шумов, многоголосие - "cocktail party" -и т.д.). Таким образом, проблема оказалась сложнее, чем представлялось, и не может быть решена лишь использованием стандартных методов теории цифровых радиосистем аудиоконтроля. Разработчики "сдались": либо функция "удаленного прослушивания" реализована только в "открытом" режиме, либо данный недостаток просто проигнорирован. Это, разумеется, неприемлемо при разработки СМУР для оперативных ведомственных сетей.
Совмещение раздельного кодирования
Для решения данной проблемы предлагается совместить параметрическое (использовать для речевого сигнала) и непараметрическое (использовать для неречевого сигнала) кодирование (рис. 2). При этом придется применить теорию распознавания образов: в первую очередь, для создания автоматического распознавателя речи (детектора речь/не речь). Разработка автоматического распознавателя речи (АРР) сопровождается серьезными ограничениями условий функционирования СМУР на базе ведомственных оперативных радиосетей. В данных условиях невозможно использовать наиболее эффективные методы APR:
многоканальные методы, основанные на разнесенных микрофонах (абонентский микрофон в зоне источника речевого сигнала абонента и опорный микрофон вне данной зоны; либо опорный микрофон размещается на дальнем торце средства связи по отношению к абонентскому - в основу положено явление задержки речевого сигнала между разными микрофонами);
методы, основанные на отличии энергетики речевого сигнала и неречевых фоновых шумов (энергия речевого сигнала значительно превосходит энергию сигналов "молчания", "пауз").
Для решения поставленной задачи необходимо комбинировать широкий спектр оставшихся алгоритмов АРР:
дискриминаторы параметров сигнала с повышенной устойчивостью к шумам;
коррекция и улучшение характеристик до уровня, позволяющего распознать сигнал как речь;
адаптация моделей "чистой" речи с компенсацией воздействия шума.
Большинство таких алгоритмов требуют заранее заданных статистических данных аудиошумов, не являющихся речевыми сигналами, чтобы отличать спектральные характеристики "чистой" речи от спектральных характеристик искаженных речевых сигналов или модифицировать эталонные модели.
Выходные аудиосигналы будут кодироваться по разным законам: речевой - по криптографическому закону, неречевой -по алгоритму мозаичного скремблирования. Однако возникает сомнение в целесообразности такого раздельного кодирования: повышенной защиты речевых сигналов и закрытия средней стойкости неречевых сигналов. Действительно, сотрудникам министерств и ведомств запрещается передавать по оперативным радиосетям служебную информацию, содержащую сведения ограниченного распространения (ограничения налагаются ведомственными нормативными документами, а в экстремальных ситуациях используются кодовые слова, фразы или кодовые таблицы, утвержденные управлениями и отделами связи). При использовании функции "удаленного прослушивания" и при небольшом отношении сигнал/шум возрастает вероятность неправильного срабатывания АРР, что может привести к передаче прослушиваемой информации, несоответствующей уровню "закрытия" используемой радиосети. В этом случае может произойти радиоперехват таких сигналов потенциальным противником с дальнейшей шумо-очисткой в режиме off-line и, таким образом, возможен несанкционированный доступ к конфиденциальной информации.
Целесообразность использования непараметрического кодирования
В данном вопросе мы подошли к парадоксальному для разработчиков выводу: "закрытие" сигналов, передаваемых при "удаленном прослушивании", должно быть более высокого уровня, чем для передачи речевой информации при обычном "сеансе связи", то есть необходимо непараметрическое кодирование прослушиваемых аудиосигналов с последующим криптографическим "закрытием". Это, конечно, потребует высокой скорости информационного потока и, как следствие, использования более широкой полосы рабочих частот. Таким образом, придется нормативно определить использование под передачу неречевых сигналов в режиме "удаленного прослушивания" сразу нескольких стандартных каналов (25/12,5 кГц), что ведет к неэффективному использованию частотного ресурса.
2. Скремблирование
Скремблер - программное или аппаратное ), выполняющее скремблирование.
Скремблирование - это обратимое преобразование цифрового потока . После скремблирования появление 1 и 0 в выходной последовательности равновероятны. Скремблирование - обратимый процесс, то есть исходное сообщение можно восстановит