Содержание к диссертации
Введение
Глава 1. Аналитический обзор применения пороговых структур в распределенных вычислительных сетях 10
1.1. Аналитический обзор структур разделения данных 10
1.2. Анализ методов применения пороговых модулярных структур 28
1.3. Анализ методов разделения и восстановления данных в модулярных пороговых структурах 30
1.4. Постановка задачи исследования 46
1.5. Вывод по первой главе 47
Глава 2. Компьютерное моделирование пороговых схем разделения данных и их восстановления 49
2.1. Разработка моделей функциональных устройств процессора для пороговых методов разделения данных для реализации на ПЛИС и их анализ 49
2.2. Синтез модели функционального устройства процессора на основе различных форм Китайской теоремы об остатках с использованием языка описания аппаратуры Verilog HDL 63
2.3. Синхронизация вычислений в модулярных структурах с использованием преобразователя частоты тактового сигнала 78
2.4. Выводы по второй главе 80
Глава 3. Разработка моделей и методов порогового разделения информации 83
3.1. Разработка модели параллельных алгоритмов кодирования информации 83
3.2. Моделирование многоступенчатой схемы разделения данных 90
3.3. Модификация схемы разделения данных Асмута-Блума с применением метода фрактальной геометрии 93
3.4. Численный метод вычисления частей данных с применением модифицированной схемы разделения данных Асмута-Блума 99
3.5. Выводы по третьей главе 103
Глава 4. Разработка комплекса программных средств для порогового разделения информации 104
4.1. Применение параллельных алгоритмов кодирования данных 104
4.1.1. Разработка программной модели «клиент-серверного приложения» для обмена текстовыми сообщениями с применением параллельного алгоритма кодирования 104
4.1.2. Разработка программной модели для кодирования изображения с применением параллельного алгоритма кодирования 107
4.2. Разработка программного приложения для моделирования групповой схемы разделения данных 111
4.3. Выводы по четвертой главе 115
Заключение 116
Применяемые обозначения и сокращения 120
Список литературы
- Анализ методов применения пороговых модулярных структур
- Синтез модели функционального устройства процессора на основе различных форм Китайской теоремы об остатках с использованием языка описания аппаратуры Verilog HDL
- Модификация схемы разделения данных Асмута-Блума с применением метода фрактальной геометрии
- Разработка программной модели для кодирования изображения с применением параллельного алгоритма кодирования
Введение к работе
Актуальность работы. Современное общество характеризуется как информационное общество, в котором большую роль играет безопасная передача, хранение и обработка информации.
Применение пороговых схем разделения данных (СРД) в распределенных вычислительных сетях позволяет безопасно передавать части данных по проводным и беспроводным сетям и хранить их в удаленных, пространственно распределенных хранилищах. При использовании СРД только k из n абонентов пороговой схемы могут восстановить информацию. Идеи схем пороговых СРД были независимо предложены в 1979 году Ади Шамиром и Джорджем Блэкли. Важную роль при использовании СРД играет скорость разделения и восстановления информации. Использование СРД, основанных на системе остаточных классов (СОК), предложенных Миньоттом, Асмутом и Блумом, позволяют снизить время, затрачиваемое на разделение данных.
Отсутствие специализированных процессоров СРД делает актуальным разработку данных функциональных устройств. Для создания и проектирования цифровых устройств широко применяются программируемые логические интегральные схемы (ПЛИС). Это связано с тем, что логика работы ПЛИС не определяется при ее изготовлении как логика работы обычных цифровых микросхем, а создается в процессе проектирования на языках описания аппаратуры (Verilog HDH, VHDL, AHDL и др.). Применение ПЛИС для реализации СРД выдвигает дополнительные критерии их оценки, а именно, количество логических элементов (LEs) и потребляемая процессором мощность.
К недостаткам СРД относится то, что легко нарушить ее протокол или восстановить информацию по ее частям. Поэтому необходимо разработать алгоритмы, позволяющие исключить эти недостатки. Перспективным является использование многоступенчатых схем разделения данных, а также схем с применением алгоритмов кодирования.
Целью диссертационного исследования является снижение
вычислительной сложности СРД за счет реализации алгоритмов модулярных структур.
Объект диссертационного исследования – модулярные пороговые структуры.
Предметом диссертационного исследования являются математические методы и алгоритмы порогового разделения информации в модулярных пороговых структурах.
Научная задача исследования состоит в разработке методов и алгоритмов схем порогового разделения данных, основанных на системе остаточных классов
Решение поставленной общей научной задачи состоит из решения следующих частных задач:
-
Анализ вычислительной сложности методов порогового разделения информации и ее восстановления.
-
Разработка моделей СРД для создания функциональных устройств специализированного процессора с целью оценки их ресурсоемкости.
-
Разработка модели и синтез схемы с разделением информации и применением алгоритма кодирования.
-
Разработка метода группового разделения данных, основанного на системе остаточных классов и его моделирование на примере обработки изображения.
-
Разработка численного метода разделения данных на основе усовершенствованной схемы Асмута-Блума с применением фрактальной геометрии.
-
Разработка комплекса программ для моделирования модулярных структур в пороговых схемах разделения информации
Методы исследования. Для решения поставленных в диссертационной работе научных задач использованы методы теории чисел, линейной алгебры, численных методов, теории алгоритмов, комбинаторики, математического и программного моделирования, теории вероятностей, дискретной математики.
Достоверность и обоснованность полученных в диссертационной работе
теоретических результатов и формулируемых на их основе выводов
обеспечивается строгостью производимых математических выкладок.
Справедливость выводов относительно эффективности предложенных методов подтверждена результатами математического моделирования на языке описания аппаратуры Verilog HDL
Научная новизна работы заключена в следующем:
-
Разработан метод, положенный в основу математической модели параллельного кодирования информации применительно к пороговым СРД, отличающийся от известных кодированием частей данных, получаемых с применением Китайской теоремы об остатках (КТО), что позволяет повысить безопасность их передачи по сетям различного исполнения.
-
Впервые разработан групповой метод порогового разделения данных, позволяющий хранить части информации в удаленных, пространственно распределенных хранилищах, отличающийся от известных применением многоступенчатой системы остаточных классов с избыточными основаниями, что обеспечивает повышенную обнаруживающую способность при восстановлении данных.
-
Предложен метод разделения данных на основе схемы Асмута-Блума с применением фрактальной геометрии. Численный метод разделения данных на его основе позволит изменять гамму сигнала, не применяя дополнительных вычислений.
-
Разработаны модели СРД и обратного преобразования из СОК в позиционную систему счисления (ПСС), отличающиеся от известных моделей тем, что они ориентированы для реализации на ПЛИС.
-
Разработан комплекс программ и проведено компьютерное моделирование функциональных устройств специализированного процессора на языке описания аппаратуры Verilog HDL для процессора фирмы Altera.
Теоретическая значимость исследований состоит в разработке метода группового разделения данных, разработке метода порогового разделения данных с применением фрактальной геометрии, анализе вычислительной сложности
преобразования из СОК в ПСС, разработке метода применения параллельных алгоритмов кодирования.
Практическая значимость исследования. Основные теоретические результаты работы доведены до уровня их практического применения в виде программного комплекса для задач моделирования модулярных структур в системах защиты информации, основанных на СОК. Разработанное программное обеспечение позволяет проводить сравнительный анализ моделей для кодирования изображений и групповой схемы разделения данных.
Реализованные методы разделения данных и точные методы
преобразования из СОК в ПСС на языке описания аппаратуры Verilog HDL для процессора фирмы Altera позволяют выбирать модулярные структуры с учетом выбранных критериев.
Разработан комплекс программ моделирования параллельных алгоритмов кодирования информации, который позволяет безопасно хранить и передавать данные.
Основные положения, выносимые на защиту:
-
Функции вычислительной сложности схем разделения данных и их восстановления.
-
Модели схем распределения и восстановления данных модулярных пороговых структур на основе компьютерного моделирования и сравнение их оценок по показателю вычислительной сложности.
-
Метод, положенный в основу математической модели параллельного кодирования информации применительно к пороговым СРД.
-
Групповой метод и модель двухступенчатого разделения данных для усилений стойкости СРД с использованием СОК.
-
Численный метод порогового разделения данных на основе фрактальной геометрии
-
Комплекс программ, предназначенный для порогового разделения данных.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы
докладывались и обсуждались на 57-й научно-методической конференции
«Университетская наука – региону» (Ставрополь, СГУ, 2012 г.), на I
Всероссийской конференции, «Проблемы математики и радиофизики в области
информационной безопасности» (Ставрополь, СКФУ, 2012 г.), на международной
науч.-техн. конф. «Современные технологии в нефтегазовом деле» (УФА,
Уфимский Государственный нефтяной технический университет, 2013 г.), на
шестой международной научно-технической конференции
«Инфокоммуникационные технологии в науке, производстве и образовании»
(Ставрополь, СКФУ, 2014 г.), на всероссийской научной конференции «Мир
науки глазами современной молодежи» (Ставрополь, СКФУ, 2014 г.), на II-й
ежегодной научно-практической конференции Северо- Кавказского федерального
университета «Университетская наука – региону» (Невинномысск, СКФУ, 2014
г.), на I международной научной конференции. Федерального государственного
автономного образовательного учреждения высшего профессионального
образования «Северо-Кавказский федеральный университет»;
Публикации. Основные результаты работы отражены в 8 публикациях, из
них 3 статьи опубликованы в ведущих научных изданиях, рекомендованных ВАК
РФ для публикации основных результатов диссертаций, зарегистрировано 2
программные разработки: Кочеров комплекс программных средств «Применение
параллельных алгоритмов кодирования данных».-М.: ФГНУ «Центр
информационных технологий и систем органов исполнительной власти», 2015.-№
00327-50201550439, Кочеров программное приложения для моделирования
«многоступенчатой схемы разделения данных». -М.: ФГНУ «Центр
информационных технологий и систем органов исполнительной власти», 2015.-№ 00328–50201550440.
Реализация и внедрения.
Результаты диссертационной работы получены при выполнении НИР по теме «Многоканальный управляемый делитель частоты импульсного сигнала» (№ гос. регистр. 114102270050 от 22.10.2014). Полученные в диссертационной работе результаты использованы при создании эталонного ваттметра счетчиков CE-603M ООО «КИЭП» Энергомера в виде «многоканального управляемого делителя частоты импульсного сигнала на базе ПЛИС» (акт внедрения от 30.09.15) и в учебном процессе НТИ (филиал) Северо-Кавказский федеральный университет (акт внедрения от 28.09.15).
Структура и объем диссертации. Работа состоит из введения, четырех глав, списка используемых источников, содержащего 107 наименований, заключения и приложений. Основная часть работы содержит 132 страницу машинописного текста.
Анализ методов применения пороговых модулярных структур
Развитие систем связи и обработки данных выдвинуло на первый план задачу информационной безопасности систем в целом, таких, как хранение, обработка и передача информации [33]. Для обеспечения безопасности данных применяются схемы разделения данных (СРД).
СРД применяют для разделения закрытого ключа шифрования между группой участников схемы обмена сообщениями с применением алгоритма с открытым ключом шифрования[29, 78, 90, 49]. В пороговых СРД информация восстанавливается только определенной коалицией участников, между которыми разделены данные. Таким образом, в схеме обмена сообщениями используется только открытый ключ [102, 39, 62], в то время как закрытый разделен между участниками с применением пороговой СРД.
Пороговые СРД применяются также для хранения секретного ключа центра сертификации[13, 106, 55, 87]. Центр сертификации или удостоверяющая сторона это – сторона, чья честность является неоспоримой, а открытый ключ широко известен. Задача центра сертификации – подтверждать подлинность ключей с помощью сертификатов электронной подписи [97].
Алгоритмы с открытым ключом позволяют шифровать информацию одним ключом, а расшифровывать другим[12]. Таким образом, один ключ расшифровки, «секретный», хранится у принимающей стороны, а второй ключ шифрования, «открытый», можно получить по открытому каналу связи. Такая система связи остатся уязвимой для злоумышленника, который представляется и может передать свой открытый ключ. Для решения этого недостатка открытый ключ «подписывается» центром сертификации
Другая область применения СРД – это облачные технологии[14, 48]. Проблема контроля доступа к информационным ресурсам при хранении[42] и обработке их в автоматизированных системах относится к числу фундаментальных проблем информационной безопасности. На нынешнем этапе развития компьютерной техники один из важных аспектов этой проблемы связан с контролем доступа к информационным ресурсам, хранимым, обрабатываемым и передаваемым в облачных средах (Рисунок 1.10).
Облачные вычисления - это модель, предоставляющая повсеместный, массовый доступ по запросу через сеть к совместно используемому пулу конфигурируемых компьютерных ресурсов, которые могут быть быстро предоставлены и освобождены с минимальными затратами на управление или взаимодействие с провайдером облачного сервиса.
В самом общем виде задачи обеспечения безопасности информации, передаваемой потребителем вовне, в облачную среду для хранения и обработки, связаны с обеспечением следующих основных аспектов информационной безопасности: конфиденциальность, или, точнее будет сказать, тайна частной жизни это - предотвращение несанкционированного доступа к некоторым видам информационных ресурсов; целостность - обеспечение сохранности данных и кода, отсутствие в них модификаций; верифицируемость - проверка корректности результатов выполнения операций с данными: сервер облачной среды должен быть способен доказать действительность и правильность результатов выполненных им операций.
Схемы разделения данных также применяются в схемах электронного голосования.
Схемы электронного голосования[96, 101, 104, 61, 88] (СЭГ) впервые были предложены Чаумом [37, 86] в 1981 г. Дж. Беналоу [50, 52, 51] предложил использовать разделение данных в системах электронного голосования. При этом голосующий может сохранить свое мнение в тайне, высказывая его в «разделенном» виде. Наиболее важными критериями качества схемы электронного голосования являются следующие: - корректность - результат голосования, вычисленный согласно алгоритму, лежащему в основе схемы электронного голосования, должен совпадать с истинным результатом голосования; - приватность гарантирует, что никакое подмножество избирателей или доверительных лиц не может связать голос избирателя с ним самим; доступность - любой заранее определенный участник схемы обладает правом голоса.
При росте информационных технологий из выше перечисленных областей применения СРД выделяется необходимость безопасно хранить и передавать информацию на удаленные носители данных. Такими носителями могут быть как облачные хранилища, так и удаленные распределенные сетевые хранилища. Важную роль при этом играет скорость вычисления частей данных, безопасность их передачи, а также надежность схем разделения данных.
Синтез модели функционального устройства процессора на основе различных форм Китайской теоремы об остатках с использованием языка описания аппаратуры Verilog HDL
Сравнительный анализ методов вычисления остатков от деления данных на последовательный набор модулей, которые раздаются сторонам в СРД, показал, что наиболее эффективным с точки зрения вычислительной сложности является метод параллельного преобразования с применением дерева сумматоров и произвольным разбиением.
Анализ временной вычислительной сложности СРД показал, что для динамического диапазона 8 бит наиболее эффективным является метод, основанный на совместном использовании КТО и ОПСС. Его преимущество относительно других методов составляет примерно 1.26-1.51раз. Для остальных рассмотренных диапазонов лучшим является метод, основанный на КТО. Его преимущество относительно остальных методов составляет примерно 1.51-4.04 раза.
Вычислительная сложность — это не единственный критерий оценки рассмотренных методов. Ниже, при компьютерном моделировании, произведен анализ аппаратных структур, который нацелен на получение схем с минимальной сложностью При этом сложность оценивается количеством LEs элементов, временем запаздывания сигнала и потребляемой мощностью процессора.
Развитие методов порогового разделения данных сосредоточено на схемах Шамира, Блэкли и схемах, основанных на КТО. Больший интерес для исследования представляют схемы, основанные на КТО, т.к. они обладают основными преимуществами СОК, такими как независимость, малая разрядность оснований, равноправность. Также они обладают меньшей вычислительной сложностью относительно схем Шамира и Блэкли.
Проведенный обзор позволяет сформулировать следующую задачу: разработка моделей СРД, обладающих высокой скоростью и повышенной корректирующей способностью СОК; разработка функциональных устройств моделей процессоров для реализации на ПЛИС и сравнение их характеристик; защищенная передача и хранение данных. Для решения поставленной общей научной задачи разобьем ее на ряд следующих частных задач: 1. Анализ вычислительной сложности методов порогового разделения информации. 2. Адаптация методов порогового разделения данных для СОК. 3. Разработка моделей СРД для создания функциональных устройств специализированного процессора с целью оценки их ресурсоемкости. 4. Разработка модели и синтез схемы с разделением информации и применением алгоритма кодирования. 5. Разработка метода группового разделения данных, основанного на системе остаточных классов и его моделирование на примере обработки изображения. 6. Разработка численного метода разделения данных на основе усовершенствованной схемы Асмута-Блума с применением фрактальной геометрии. 7. Разработка комплекса программ для моделирования модулярных структур в пороговых схемах разделения информации
В первой главе проведен аналитический обзор применения пороговых модулярных структур в распределенных вычислительных сетях. В ходе обзора рассмотрены следующие разделы: 1. Анализ методов применения пороговых модулярных структур в распределенных вычислительных сетях позволил определить области применения схем порогового разделения даных, а именно хранение ключа центра сертификации, облачные технологии, системы электронного голосования. 2. В ходе анализа пороговых модулярных структур выявлены основные достоинства и недостатки схем разделения данных.
Обоснованы критерии аналитических оценок СРД, а именно: совершенность, идеальность, а также вычислительная сложность.
Анализ пороговых структур показал необходимость использования совершенных и идеальных схем разделения данных, к которым относятся схема Блэкли и схема Асмута-Блума. Сравнительный анализ вычислительной сложности позволил выявить премущество использования схемы Асмута-Блума над схемой Блэкли, которое определяется выражением log , где значение х определяется x + logn порядком уравнения плоскости и расположением сумматоров. 3. Анализ методов прямого преобразования данных показал, что для операции деления на произвольный набор модулей СОК наиболее эффективным является метод параллельного преобразования с применением дерева сумматоров и произвольным разбиением исходных данных. 4. Сравнительный анализ методов обратного преобразования для динамических диапазонов 8,16 и 32 бита показал, что для диапазона 8 бит самым эффективным является метод основанный на совместном использовании КТО и ОПСС. Преимущество над другими методами составляет 1.26-1.51 раза. Для других диапазонов самым эффективным является метод, основанный на КТО, преимущество над другими методами составляет 1.51-4.04 раза.
Модификация схемы разделения данных Асмута-Блума с применением метода фрактальной геометрии
С ростом разрядности динамического диапазона растут значения всех трех критериев оценки. Так как для выполнения этой модели требуется деление по модулю большого числа, а эта операция ресурсоемка, то необходимо применять иные алгоритмы для преобразования из СОК в ПСС.
Моделирования перевода чисел из системы остаточных классов в позиционную систему счисления на основе обобщенной полиадической системы счисления.
Для того чтобы рассмотреть этот метод, выявим связь между представлением некоторого числа A в этих двух системах. Пусть по-прежнему СОК задается основаниями p 1, p2,..., pn иA = (ах, а2,..., ап) - число в этой системе. И пусть р1, р2,..., рп - также основания ОПСС, тогда число А можно представить в виде: Причем при определении цифр at все вычисления можно вести в СОК. Действительно, из этих соотношений следует, что CL = \А\ , т.е. 1 - первая СОК цифра или а1 =ах. Для получения а1, сперва А-1 представим в остаточном коде. Очевидно, А-1 делится на р1. Более того, р1 взаимно просто со всеми другими модулями. Следовательно, для нахождения цифры а2 может быть использована процедура деления без остатка: a2 А-1
Перевод, осуществляемый согласно данному алгоритму, содержит всего 2(и-1) остаточные арифметические операции вычитания и деления без остатка, где п - число модулей системы. Можно предложить некоторую модификацию, т. е. операцию деления заменить операцией умножения. Для этого предварительно вычисляется п п констант г, ., которые удовлетворяют условию определяются выбранной системой оснований, поэтому могут быть вычислены заранее и храниться в памяти.
Другой метод обратного преобразования, исключающий этот недостаток – это метод совместного использования КТО и ОПСС. 3. Моделирование перевода чисел из системы остаточных классов в позиционную систему счисления. Метод основан на совместном использовании Китайской теоремы об остатках и обобщенной полиадической системы счисления
Рассмотрим метод совместного использования КТО и ОПСС, который исключает операцию вычитания. Структура функционального устройства схемы восстановления данных, основанной на совместном использовании КТО и ОПСС в Quartus II
Из рисунка видно, что конструкция состоит из 5 основных элементов: вход/выход, сложение, умножение, деление по модулю и деление. Результаты моделирования представлены в таблице 2.16.
Сравнительная оценка по введенным показателям представлена на рисунках 2.19, 2.20, 2.21 соответственно: количество LEs; время выполнения алгоритма; потребляемая мощность.
Из гистограммы на рисунке 2.21 видно, что потребляемая мощность при реализации всех алгоритмов примерно одинакова. Метод, основанный на совместном использовании КТО и ОПСС, обладает преимуществом и составляет 0.000093907581070 Вт. относительно метода ОПСС и 0.000118688540140 Вт. относительно метода, основанного на КТО. При росте разрядности динамического диапазона метод, основанный на совместном использовании КТО и ОПСС, требует минимальное количество логических элементов, и преимущество составляет примерно 1.313-1.893 раза относительно метода, основанного на КТО и 1.038-1.685 раза относительно метода, основанного на ОПСС (рисунок 2.14).
Рисунок 2.20 подтверждает аналитические расчеты временной вычислительной сложности, представленные в главе 1. При динамическом диапазоне 8 бит самую высокую скорость показывает метод, основанный на совместном использовании КТО и ОПСС, и составляет 20.415 нс., что быстрее на 0.398 нс. метода, основанного на КТО и на 4.268333 нс. быстрее метода, основанного на ОПСС. При динамическом диапазоне 16 бит самую высокую скорость показывает метод, основанный на КТО, и составляет 23.02 нс., что быстрее на 8.34 нс. метода, основанного на совместном использовании КТО и ОПСС, и на 43.173 нс. метода, основанного на ОПСС. При динамическом диапазоне 32 бита самую высокую скорость показывает метод, основанный на КТО, время составляет 36.535 нс., что быстрее на 27.235 нс. метода, основанного на совместном использовании КТО и ОПСС, и на 129.405 нс. быстрее метода, основанного на ОПСС.
На временных диаграммах (рисунки 2.13, 2.16 и 2.18) показано требуемое время работы функциональных устройств процессора на основе различных форм КТО. Таким образом, выявляется необходимость синхронизации тактовой частоты работы процессора со временем работы функциональных устройств, что позволит оптимизировать его работу.
Синхронизация вычислений в модулярных структурах с использованием преобразователя частоты тактового сигнала Как показано [67], использование СОК при реализации приложений на ПЛИС позволит снизить энергопотребление устройства. Так как вычисления в СОК происходят по упорядоченному набору модулей p1, р2,..., рп имеющих различные значения и представленных в двоичном коде, то их длина может отличаться друг от друга, и поэтому вычисления по каждому из оснований занимают разное количество времени. Так, например, операция сложение двух целый чисел выполняется (log??)2 [23] единиц времени, т.е. если основание д = 5 бит, а основание р2 = 10 бит, то время их выполнения выражается как (log 5)2 = 2.606171 и (log 2)2 = 5.3344 соответственно. Так как в реальных приложениях глубина вычислений гораздо больше одной операции и имеет свою иерархию, то временная разница вычислений по каждому из модулей будет сильно отличаться. Поэтому при реализации приложений существует необходимость синхронизировать вычисления.
Разработка программной модели для кодирования изображения с применением параллельного алгоритма кодирования
Большой популярностью пользуется класс программ, предназначенных для мгновенного обмена сообщениями. Обычно использование таких программ подразумевает текстовый диалог в реальном времени. В отличие от электронной почты такой класс программ позволяет получать текстовые электронные сообщения практически мгновенно, поэтому переписка превращается в непрерывное онлайн общение.
Для реализации таких программ применяется технология клиент-сервер. В основе этой технологии лежит разделение информационного взаимодействия на серверы, предоставляющие услуги и клиентов, потребляющих эти услуги.
Для обеспечения обмена данными между процессами используется программный интерфейс, называемый сокет. При таком обмене процессы могут находиться как на одной ЭВМ, так и на разных ЭВМ, связанных сетью.
Сервер - это специальная программа, обычно запущенная на отдельном компьютере, и выполняющая определенный круг задач. Клиент, в свою очередь, -программа, которая запрашивает сервер выполнить то или иное действие и вернуть полученные данные клиенту. На хосте для работы сервера обычно выделяется порт. К этому порту и должен будет обращаться клиент. Клиент для связи с портом хоста, который соединен в свою очередь с нужным сервером, создает сокет.
В целом, алгоритм работы системы клиент-сервер выглядит следующим образом: 1. Сервер подключается к порту на хосте и ждет соединения с клиентом. 2. Клиент создает сокет и пытается соединить его с портом на хосте. 3. Если создание сокета прошло успешно, то сервер переходит в режим ожидания команд от клиента. 4. Клиент формирует команду и передает ее серверу, переходит в режим ожидания ответа. 5. Сервер принимает команду, выполняет ее и пересылает ответ клиенту. Недостатком таких программ является незащищенная передача сообщений по каналам связи при передаче частных либо являющихся корпоративной тайной сообщений. При кодировании сообщения последовательно кодируется каждый символ сообщения[15]. Для этого каждый символ представляется в СОК и кодируется. Алгоритм представлен на рисунке 4.1.
После кодирования сообщение передается с помощью сокета клиента или сокета сервера по протоколу TC/IP.
На рисунке 4.2 представлен пример выполнения программы при передаче текстового сообщения от клиента к серверу. На нем промоделированы как корректная передача сообщения, так и передача сообщения при ошибке в одном из модулей.
Разработка программной модели для кодирования изображения с применением параллельного алгоритма кодирования
Современный мир диктует использование онлайн сервисов, ко многим из которых привязаны облачные хранилища.
Облачное хранилище данных – это модель онлайн-хранилища, в котором данные хранятся на многочисленных распределнных серверах, предоставляемых в пользование клиентам, в основном, третьей стороной. В отличие от модели хранения данных на собственных выделенных серверах, приобретаемых или арендуемых специально для подобных целей, количество или какая-либо внутренняя структура серверов клиенту, в общем случае, не видна. Данные хранятся и обрабатываются в так называемом "облаке", которое представляет собой, с точки зрения клиента, один большой виртуальный сервер. Физически же такие серверы могут располагаться удалнно друг от друга географически, вплоть до расположения на разных континентах.
Хранение данных в "облаке" имеет свои преимущества и недостатки. Преимущества облачных хранилищ данных:
Клиент платит только за то место в хранилище, которое фактически использует, но не за аренду сервера, все ресурсы которого он может и не использовать.
Клиенту нет необходимости заниматься приобретением, поддержкой и обслуживанием собственной инфраструктуры по хранению данных, что, в конечном счте, уменьшает общие издержки производства.
Все процедуры по резервированию и сохранению целостности данных производятся провайдером облачного центра, клиент не вовлекается в этот процесс. Недостатки облачных хранилищ данных: Безопасность при хранении и пересылке данных является одним из основных вопросов при работе с "облаком", особенно в отношении конфиденциальных, приватных данных. Общая производительность при работе с данными в "облаке" может быть ниже, чем при работе с локальными копиями данных.
Наджность, своевременность получения и доступность данных в облаке очень сильно зависит от многих промежуточных параметров, таких как: каналы передачи данных на пути от клиента к облаку, надежность последней мили, качество работы интернет-провайдера клиента, доступность самого облака в данный момент времени.
Для исключения первого недостатка целесообразно применять параллельные алгоритмы кодирования информации. Разработана программа для моделирования криптографической защиты изображений перед отправкой на хранение в "облако"[Ошибка! Источник ссылки не найден.].
Для кодирования используется растровое не сжатое изображение в формате .BMP[53].
Стандартная матрица BMP изображения имеет глубину цвета 8bit и цветовую палитру RGB. Следовательно, изображение можно охарактеризовать двумя параметрами: цветом пикселя и его координатой.
Алгоритм программы последовательно представляет каждый пиксель в СОК, кодирует его алгоритмом RSA и формирует новое изображение. Алгоритм программы представлен на рисунке 4.3
В пункте 2.4 рассмотрена схема порогового двухступенчатого разделения данных, основанного на СОК. Применение данной схемы увеличивает обнаруживающую способность СОК, а также увеличивает количество утраченных либо фальсифицированных частей, при отсутствии которых схема сохраняет работоспостобность.
Разработанная программа позволяет моделировать двухступенчатую схему разделения данных с поиском ошибок. Поиск наличия ошибок ведется с применением корректирующих свойств СОК. Т.е. при восстановлении информации рассчитываются проекции СОК и сравниваются с динамическим диапазоном. На рисунке 4.5 показана структурная схема восстановления информации с обнаружением наличия ошибок.