Метод структуризації кодових конструкцій на основі Гаусівської змішаної моделі та виділення її компонент
DOI:
https://doi.org/10.18372/2410-7840.21.13765Ключові слова:
лінійний криптоаналіз, структуризація кодових конструкцій, виявлення структур, виявлення взаємозв’язків, гаусівська змішана модель, EM-алгоритм, псевдовипадкові послідовності, машинне навчанняАнотація
Методи та підходи лінійного криптоаналізу криптографічних алгоритмів спрямовані на аналіз та виявлення взаємозв’язків між елементами відкритого тексту, шифротексту та ключа. У випадку лінійного криптоаналізу псевдовипадкових послідовностей та сигнально-кодових конструкцій, які побудовані на їх основі, аналізу та виявленню підлягають взаємозв’язки між елементами цих послідовностей та сигнально-кодових конструкцій, а також між їх внутрішніми структурами, їх складовими в утворюваних системах кодових конструкцій тощо. Ефективність реалізації лінійного криптоаналізу на різних його етапах може бути підвищена при структуризації (виявлення внутрішніх структур та взаємозв’язків між ними) досліджуваних кодових конструкцій, щодо яких у сторони здійснення криптоаналізу відсутня будь-яка апріорна інформація про їх структуру, або кодових конструкцій, які апріорі можуть вважатися такими, що мають стохастичну природу їх утворення. У статті запропоновано метод структуризації кодових конструкцій з апріорі невідомою структурою на основі аналізу кореляційних зв’язків між кодовими конструкціями, які представляються у цьому методі гаусівською змішаною моделлю з подальшим виділенням її компонент та кластеризацією досліджуваних кодових конструкцій з використанням обґрунтованої у статті параметрично-критеріальної модифікації EM-алгоритму з видаленням компонент. Метод дозволяє виокремлювати групи кодових конструкції з взаємопов’язаними структурами і далі виділяти ці взаємопов’язані структури у явному вигляді, в чому може полягати розв’язання ряду задач лінійного криптоаналізу, які пов’язані з виявленням структур та взаємозв’язків між ними. Показано приклад реалізації запропонованого методу для структуризації бінарних псевдовипадкових послідовностей Баркера, які використовуються як сигнально-кодові конструкції у широкосмугових системах передавання інформації та для яких з літературних джерел відомо, що вони були синтезовані методом напрямленого перебору і тому мають стохастичний апріорі неструктурований характер.
Посилання
С. Остапов, С. Євсеєв, О. Король, Технології захисту інформації: навч. посіб., Харків: Вид. ХНЕУ, 2013, 476 с.
В. Ємець, А. Мельник, Р. Попович, Сучасна криптографія. Основні поняття, Львів: БаК, 2003, 144 с.
А. Алексейчук, Л. Ковальчук, А. Шевцов, С. Яковлев,
"О криптографических свойствах нового национального стандарта шифрования Украины", Кибернетика и
системный анализ, Т. 52, № 3, С. 16-31, 2016.
ДСТУ 7624:2014. Інформаційні технології. Криптографічний захист інформації. Алгоритм симетричного блокового перетворення. – Введ. 01–07–2015. – К.: Мінекономрозвитку України, 2015.
Р. Олійников, І. Горбенко, О. Казимиров, В. Руженцев, Ю. Горбенко, "Принципи побудови і основні властивості нового національного стандарту блокового шифрування України", Захист інформації, Т. 17, № 2, С. 142-157, 2015.
И. Горбенко, В. Долгов, И. Лисицкая, Р. Олейников, "Новая идеология оценки стойкости блочных
симметричных шифров к атакам дифференциального и линейного криптоанализа", Прикладная радиоэлектроника, Т. 9, № 3, С. 312-320, 2010.
Л. Бабенко, Е. Ищукова, "Особенности применения методов линейного и дифференциального криптоанализа к симметричным блочным шифрам”, Вопросы кибербезопасности, № 1(9), С. 11-19, 2015.
Е. Фауре, С. Сисоєнко, "Метод підвищення стійкості псевдовипадкових послідовностей до лінійного криптоаналізу", The scientific potential of the present, Dec. 1, 2016 (St. Andrews, Scotland, UK), Proceedings, C. 119-122, 2016.
С. Евсеев, С. Остапов, И. Белодед, "Исследования свойств гибридных крипто-кодовых конструкций", Захист інформації, Т. 19, № 4, С. 278-290, 2017.
А. Смирнов, Методы и средства компьютерной стеганографии с применением сложных дискретных сигналов
для защиты информации в компьютерных сетях: монография, Кировоград: “КОД”, 2012, 352 с.
NIST SP 800-22 Rev. 1a. A Statistical Test Suite for Random and Pseudorandom Number Generators for Cryptographic Applications. Apr. 2010. DOI: 10.6028/NIST.SP.800-22r1a
М. Мазурков, Основи теорії передавання інформації: навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл., Одеса: Наука і техніка, 2005, 168 с.
В. Бабак, А. Білецький, Детерміновані сигнали і спектри: навч. посіб. для студ. вищ. навч. закл., К.: Техніка, 2003, 455 с.
В. Гантмахер, Н. Быстров, Д. Чеботарев, Шумоподобные сигналы. Анализ, синтез, обработка, СПб.: Наука и техника, 2005, 400 с.
А. Зюко, Д. Кловский, В. Коржик, Теория электрической
связи: учебник для вузов, М.: Радио и связь, 1999, 432 с.
О. Голубничий, "Синтез систем корельованих сигналів з використанням доповненої процедури Грама-Шмідта", Наукоємні технології, Т. 40, № 4, С. 405-409, 2018.
D. Yu, L. Deng, "Gaussian Mixture Models", in Automatic Speech Recognition. A Deep Learning Approach, London: Springer-Verlag, 2015, Ch. 2, pp. 13-21. DOI: 10.1007/978-1-4471-5779-3_2.
A. Dempster, N. Laird, D. Rubin, "Maximum Likelihood from Incomplete Data via the EM Algorithm",
Journal of the Royal Statistical Society. Series B (Methodological), vol. 39, no. 1, pp. 1-38, 1977.
M. Gupta, Y. Chen, "Theory and Use of the EM Algorithm", Foundations and Trends® in Signal Processing, vol. 4, no. 3, pp. 223-296, 2011. DOI: 10.1561/ 2000000034.
N. Vlassis, A. Likas, "A Greedy EM Algorithm for Gaussian Mixture Learning", Neural Processing Letters, vol. 15, pp. 77-87, 2002.
T. Huang, H. Peng, K. Zhang, "Model Selection for Gaussian Mixture Models", Statistica Sinica, vol. 27, pp. 147-169, 2017.
О. Бакаева, "Определение минимального объёма выборки", Вестник Мордовского университета. Серия “Физико-математические науки”, № 4, С. 111-114, 2010.
О. Голубничий, "Аналіз конфіденційності передавання інформації у системах DSSS за умов обмеженості систем використовуваних сигнально-кодових конструкцій", Захист інформації, Т. 20, № 4,
С. 221-230, 2018.
А. Голубничий, Г. Конахович, "Мультипликативно комплементарные бинарные сигнально-кодовые конструкции", Известия высших учебных заведений. Радиоэлектроника, Т. 61, № 10, С. 551-565, 2018.
О. Голубничий, "Синтез аналітичних форм опису автокореляційної функції узагальнених бінарних послідовностей Баркера типу 1 на основі її декомпозиції з використанням лінійних складових", Наукоємні технології, Т. 41, № 1, С. 10-15, 2019.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Науковий журнал дотримується принципів відкритого доступу (Open Access) та забезпечує вільний, негайний і постійний доступ до всіх опублікованих матеріалів без фінансових, технічних або юридичних обмежень для читачів.
Усі статті публікуються у відкритому доступі відповідно до ліцензії Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Авторські права
Автори, які публікують свої роботи в журналі:
-
зберігають за собою авторські права на свої публікації;
-
надають журналу право на перше опублікування статті;
-
погоджуються на поширення матеріалів за ліцензією CC BY 4.0;
-
мають право повторно використовувати, архівувати та поширювати свої роботи (у тому числі в інституційних та тематичних репозитаріях) за умови посилання на первинну публікацію в журналі.
