ДИФЕРЕНЦІАЛЬНИЙ СПЕКТР МОВНОЇ ІНФОРМАЦІЇ
DOI:
https://doi.org/10.18372/2410-7840.24.17189Ключові слова:
диференціальний спектр, мовна інформація, дискрета, цілочисловий аргумент, перетворення, гармонічна модельАнотація
В умовах повсюдної доступності комунікаційних систем кожен з абонентів інформаційного обміну здебільшого прагне досягнути максимальної конфіденційності під час спілкування. Для задоволення цієї потреби у світі розроблено та впроваджено низку новітніх технологій захисту мовної інформації. Наприклад, відомі найпростіші програмні, апаратні та програмно-апаратні засоби захисту мовної інформації у вигляді скремблерів або більш новітні програмні засоби потокового шифрування в загальнодоступних месенджерах WhatsApp, Signal тощо. Засоби криптографічного захисту мовної інформації також широко використовуються в таких радіостанціях, як Motorola, Hytera та ін. Питання забезпечення конфіденційності мовної інформації в комунікаційних системах спеціального призначення взагалі є однією з ключових вимог, яка висувається до систем такого типу. Незважаючи на застосовувані технології забезпечення конфіденційності мовної інформації кількість спроб несанкціонованого доступу до неї постійно зростає, тому порушена проблема є актуальною. У статті, ґрунтуючись на попередніх відомих дослідженнях, запропоновано подати мовну інформацію у вигляді диференціального спектра в основу якого покладено її гармонічну модель. Диференціальний спектр мовної інформації отримується на основі диференціальних перетворень академіка НАН України Г. Пухова. Для забезпечення заданої точності відновлення мовної інформації в режимі реального часу було обґрунтовано мінімально необхідну кількість дискрет диференціального спектра. Показано й доведено, що диференціальний спектр мовної інформації є підґрунтям для використання його в альтернативній системі шифрування мовної інформації з гарантованою криптостійкістю – криптографічній системі Фредгольма. Отримані результати можуть бути узагальнені для дослідження диференціальних спектрів мовної інформації, поданої й іншими моделями, відмінними від гармонічної.
Посилання
Грищук Р. В. Основи кібернетичної безпеки : монографія / Р. В. Грищук, Ю. Г. Даник; за заг. ред. проф. Ю. Г. Даника. - Житомир : ЖНАЕУ, 2016. – 636 с.
Грабар І. Г. Безпекова синергетика: кібернетичний та інформаційний аспекти : монографія / І. Г. Грабар, Р. В. Грищук, К. В. Молодецька; за заг. ред. д.т.н., проф. Р. В. Грищука. – Житомир : ЖНАЕУ, 2019. – 280 с.
Serpanos D. The Cyberwarfare in Ukraine / D. Serpanos and T. Komninos // Computer. – 2022. – Vol. 55, No. 7. – рp. 88–91.
Kumar L. P. Implementation of speech encryption and decryption using advanced encryption standard / L. P. Kumar, A. K. Gupta // 2016 IEEE International Conference on Recent Trends in Electronics, Information & Communication Technology (RTE ICT). – 2016. – рp. 1497–1501.
El Assad S. Special Issue on Cryptography and Its Applications in Information Security / S. El Assad, R. Lozi, W. Puech // Applied Sciences. – 2022. – Vol. 12 (No. 5). – рp. 1-3.
Мальцева І. Р. Аналіз деяких кіберзагроз в умовах війни / І. Р. Мальцева, Ю. О. Черниш, Р. М. Штонда // Кібербезпека: освіта, наука, техніка. – 2022. – Вип. 4 (№ 16). – С. 37-44.
Грищук Р. В. Атаки на інформацію в інформаційно-комунікаційних системах / Р. В. Грищук/ / Сучасна спеціальна техніка. – 2011. – № 1. – С. 61-66.
Голубинский А. Н. Математическая модель речевого сигнала, основанная на аппроксимации спектра набором постоянных составляющих в соответствующих полосах частот / А. Н. Голубинский // Безопасность информационных технологий. – 2009. – №2. – С. 12-18.
Применение современных технологий распознавания речи при создании лингвистического тренажера для повышения уровня языковой компетенции в сфере межукультурной коммуникации / Д. С. Колесникова, А. К. Рудниченко, Е. А. Верещагина и др. // Интернет-журнал “Науковедение”. – 2017. – Т. 9 (№ 6). – С. 1-12.
Грачев А. М. Статистические подходы к автоматическому распознаванию речи / А. М. Грачев // Вестник Нижегородского университета им. Н. И. Лобачевского. – 2015 – № 2 (2). – С. 376-379.
Bryan J. D. Autoregressive Hidden Markov Model and the Speech Signal / J. D. Bryan, S. E. Levinson // Procedia Computer Science. – 2015. – № 61. – рp. 328-333.
Огнев И. В. Распознавание речи методами скрытых марковских моделей в ассоциативной осцилляторной среде / И. В. Огнев, П. А. Парамонов // Технические науки. Информатика, вычислительная техника. – 2013. – С. 115-126.
Криптография нового поколения: Интегральные уравнения как альтернатива алгебраической методологии / Г. К. Броншпак, И. А. Громыко, С. И. Доценко, Е. Л. Перчик // Прикладная электроника. – 2014. – Т. 13, №3. – С. 337–349.
Грищук Р. В. Узагальнена модель криптосистеми Фредгольма / Р. В. Грищук, О. М. Грищук // Кібербезпека: освіта, наука, техніка. – 2019. – № 4. – С. 14–23.
Грищук О. М. Особливості вибору ключа шифрування для криптосистеми Фредгольма / О. М. Грищук // Комп’ютерна інженерія і кібербезпека: досягнення та інновації: матеріали ІІ Всеукр. наук.- практ. конф. здобувачів вищої освіти й молодих
учених – Кропивницький : ЦНТУ, 2020. – C. 109-110.
Hryshchuk O. Spectral Model of the Encryption Key for a Symmetric Cryptosystem Based on Differential Transformations / O. Hryshchuk // III International Scientific and Practical Conference “Information Security and Information Technologies”, September 13-
, 2021, Odesa, Ukraine. – рp. 218-222.
Панько С. П. Радиотехнические системы специального назначения. Системы связи / С. П. Панько, Е. Н. Гарин, В. В. Сухотин. – Красноярск: СФУ, 2019. – 340 с.
Hansler E. Topics in acoustic echo and noise control: Selected methods for the cancelation of acoustic echoes, the reduction of background noise, and speech processing / E. Hansler, G. Schmidt. – Berlin; Heidelberg: Springer, 2006. – 642 p.
Азаров А. С. Вычисление мгновенных гармонических параметров речевого сигнала / И. С. Азаров, А. А. Петровский // Речевые технологии. – 2008. – № 1. – С. 67-77.
Satellite communications DOD: Should Explore Options to Meet User Needs for Narrowband Capabilities [Електронний ресурс] // United States Government Accountability Office. – 2021. – Режим доступу до ресурсу: https://www.gao.gov/assets / gao21-105283.pdf.
Rogozinsky G. Some New Mathematical Models of Synthesized Sound Signals / G. Rogozinsky, M. Chesnokov, A. Kutlyiarova // Труды учебных заведений связи. – 2022. – С. 76-81.
Пухов Г. Э. Дифференциальные спектры и их модели. – К.: Наук. думка, 1990. – 184 с.
Лаврут О. О. Перспективи розвитку автоматизованих систем управління тактичної ланки управління Сухопутних військ Збройних Сил України / О. О. Лаврут, О. К. Климович, Т. В. Лаврут // Системи обробки інформації. – 2014. – Вип. 5 (121). – С. 116-120.
Павлюк В. В. Програмно визначене радіо. Вигляд із середини / В. В. Павлюк. – Житомир: Вид. О. О. Євенок, 2021. – 680 с.
Ленков С. В. Методы и средства защиты информации: в 2-х т. / С. В. Ленков, Д. А. Перегудов, В. А. Хорошко. – К.: Арий, 2008. – Т. ІІ. Информационная безопасность. – 344 с.
##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.
