Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Сравнительный анализ объективных методов оценки разборчивости речи 15
1.1. Основные положения формантной теории разборчивости речи 15
1.2. Основные формантные методы оценки разборчивости речи 20
1.3. Экспериментально-расчетный метод Покровского Н. Б 20
1.4. Экспериментально-расчетный метод Быкова Ю.С 27
1.5. Экспериментально-расчетный метод Сапожкова М. А 28
1.6. Индекс артикуляции - AI (Articulation Index) 28
1.7. Неформантные методы оценки разборчивости речи 30
Выводы по главе 34
ГЛАВА 2 Экспериментальная оценка словесной разборчивости речи на основе испытаний со связными текстами 35
2.1 Постановка и суть эксперимента 35
2.2 Результаты оценки коэффициента словесной разборчивости W
2.4 Исключение сомнительных результатов 47
2.5 Погрешность прямых измерений эксперимента 52
2.6 Оценка эффективности помех (шумов)
с различной огибающей спектра 55
Выводы по главе 59
ГЛАВА 3. Анализ погрешности косвенных измерений (оценки) словесной разборчивости W 60
3.1. Общие замечания 60
3.2 Аналитические формулы расчета погрешности косвенных измерений (оценки) разборчивости речи по общепринятой методике 61
3.3. Расчет погрешностей косвенных измерений (оценки) разборчивости речи по традиционной методике 68
Выводы по главе 77
ГЛАВА 4. Усовершенствование методики оценки коэффициента словесной разборчивости W 78
4.1. Вводные замечания 78
4.2. Линеаризация зависимости словесной разборчивости от формантной 79
4.3. Замена зависимости коэффициента восприятия от уровня ощущений Р(Е) с учетом результатов экспериментальных исследований со связными текстами 80
Выводы по главе 88
Заключение 89
Список использованных источников
- Экспериментально-расчетный метод Покровского Н. Б
- Исключение сомнительных результатов
- Аналитические формулы расчета погрешности косвенных измерений (оценки) разборчивости речи по общепринятой методике
- Линеаризация зависимости словесной разборчивости от формантной
Введение к работе
Актуальность исследования. В век информатизации, когда действует принцип - кто владеет информацией, тот владеет миром, существует устойчивый спрос на информацию, полученную несанкционированным путем. В такой ситуации головная боль владельца информации - это ее надежная защита. Среди основных мер защиты большой удельный вес имеет техническая защита. Важным направлением технической защиты является обеспечение защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам.
Так, опросы, проведенные среди специалистов служб безопасности государственных и коммерческих организаций, показали: 58 % опрошенных считают, что актуальность защиты речевой информации в их организациях достаточно высока, 13 % - очень высока.
Естественно, что вопросы защиты информации не могут рассматриваться в отрыве от критериев оценки защищенности этой информации.
Для речевой информации таким критерием в России является коэффициент словесной разборчивости W.
Наиболее существенный вклад в развитие отечественной теории разборчивости речи внесли Покровский Н.Б., Быков Ю.С., Сапожков М.А., работы которых были предназначены, главным образом, для оценки качества каналов связи и вещания.
Для оценки разборчивости речи в задачах защиты информации был принят расчетно-экспериментальный метод Покровского Н.Б., адаптированный в соответствующую методику российскими исследователями: Хоревым А.А., Желязня- ком В.К., Макаровым Ю.К.
Исследованиям в области оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам также посвящены работы: Бортникова А.Н., Кар- гашина В.Л., Кученкова Е.Б., Рашевского Я.И., Волобуева С.В., Дидковского В.С., Продеуса А.Н., и других.
Суть методики оценки словесной разборчивости речи, разработанной на базе метода Покровского Н.Б., состоит в следующем:
весь частотный диапазон речевого сигнала разбивается на 5 октавных полос с центральными частотами 250, 500, 1000, 2000, 4000 Гц соответственно;
для каждой i-той полосы измеряются уровни мощности шума ВШІ и смеси
«сигнал + шум» B(C+Ш}i;
вычисляются уровни сигнала BCi для каждой октавной полосы;
вычисляются уровни ощущений
E. = B — Bur — A. ,
і Ci Ші і'
где Ai формантное превышение (разница между спектром речи и спектром формант). Под формантой понимается область частот, характерная для определенного звука;
по известной зависимости коэффициентов восприятия формант от относительного уровня интенсивности формант (уровня ощущений) - Р(Е) вычисляются коэффициенты восприятия формант слуховым аппаратом человека Pi для каждой октавной полосы;
вычисляется формантная разборчивость речи
АФ = I P k і,
i =1
где k - вклад i-й октавной полосы в суммарную разборчивость (ki, i=1,...,5) -
известны из формантного распределения русской речи.
По известным зависимостям слоговой разборчивости от формантной S(A) и словесной разборчивости от слоговой W(S) определяется коэффициент словесной разборчивости речи W.
К данной методике предъявляется достаточно много претензий, из которых можно отметить следующие:
аналитическая сложность;
недостаточное частотное разрешение (использование всего 5-ти октавных полос, что теоретически приводит к «потере» 9% формантной разборчивости);
неучет зависимости коэффициента восприятия от частоты и уровня шума; хотя, как известно, используемые базовые зависимости Н.Б. Покровского справедливы для шума, не превышающего 40 дБ.
Однако, главными недостатками используемой расчетно-экспериментальной методики оценки разборчивости речи представляются следующие:
1. Исследования разборчивости речи (Н.Б. Покровский, Ю.С.Быков, М.А.Сапожков) начались в середине прошлого века в связи с возникшей необходимостью оценки качества средств связи. Эти исследования осуществлялись с помощью артикуляционных испытаний с использованием специально разработанных таблиц. В результате были получены базовые зависимости между различными видами разборчивости: слоговой, словесной, фразовой. При этом для достижения максимальной объективности испытаний и исключения «человеческого фактора», таблицы составлялись так, чтобы они были максимально некоррелированны. Но в задачах защиты речевой информации другая ситуация. Мы имеем дело только со связными текстами. Более того имеется возможность записать текст (беседу, переговоры и т.п.) на диктофон с последующим многократным прослушиванием и даже фильтрацией. Это позволяет повысить фактическую разборчивость речи относительно оценки, полученной по существующей методике.
2. Используемые расчетно-экспериментальные методики оценки разборчивости речи по существу представляют собой косвенные измерения, при которых искомая величина W находится по известной функциональной зависимости между ней и другими, подлежащими прямым измерениям. Например, при оценке защищенности речевой информации от утечки по акустическому каналу проводятся прямые измерения уровней шума и смеси «сигнала + шум» в контрольных точках для каждой октавной полосы. Далее вычисляются уровни сигнала и по известным аналитическим выражениям P(E), k(f), AA(f), S(A), W(S) находится искомая величина W. Где k(f) - весовой коэффициент, характеризующий вероятность наличия формант речи в полосе частот, AA(f) - формантный параметр, характеризующий энергетическую избыточность дискретной составляющей речевого сигнала.
В свете вышесказанного возникает естественный вопрос о погрешностях косвенных измерений W, хотя корректнее говорить о погрешностях оценки, т.к. W величина, выражаемая в процентах. Какая требуется погрешность W, и какая она на самом деле? Ответа на этот вопрос нет ни в одном нормативном документе, да и в публикациях вообще. Хотя в перечнях рекомендованных средств измерений указываются требования к их метрологическим характеристикам, например, класс точности измерителя шума и вибраций должен быть не хуже 2-го.
Вместе с тем, деятельность по обеспечению информационной безопасности попадает в сферу действия Федерального закона №102-ФЗ от 26.06.2008г., «Об обеспечении единства измерений», который определяет необходимость обязательной аттестации методик (методов) измерений на предмет соответствия установленным показателям точности.
Таким образом, существующая методика оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим (акустическим) каналам нуждается в корректировке с учетом специфики задач защиты информации и, прежде всего, методических погрешностей косвенных измерений W (строго говоря - погрешностей оценки).
В работе полагается, что основными источниками методических погрешностей могут быть следующие факторы:
использование результатов артикуляционных испытаний с некоррелированными таблицами, не учитывающих специфику задач защиты речевой информации;
использование зависимости Р(Е) справедливой для уровня шума приблизительно в 40 дБ, в то время как средства защиты создают шум, превышающий уровень речи до 20 дБ. При повышении уровня шума зависимость Р(Е) существенно деформируется;
традиционно применяемая ступенчатая аппроксимация непрерывных кривых огибающих спектра речи и шума, может привести к существенной разнице интегральных уровней речи и шума в октавных полосах;
неучет частотной зависимости уровня слуховых ощущений;
неучет погрешностей косвенных измерений. В связи с изложенным формируется цель работы.
Целью диссертационной работы является исследование достоверности оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам по критерию словесной разборчивости и усовершенствование общепринятой методики оценки разборчивости речи в задачах защиты информации. Для достижения цели в работе поставлены и решены следующие научные задачи:
-
-
Проведен сопоставительный анализ существующих методов оценки разборчивости речи (отечественных и зарубежных);
-
Проведен эксперимент на основе артикуляционных испытания по определению коэффициента словесной разборчивости с использованием связных текстов (переговоров, бесед, и др.), максимально приближенных к реальным условиям с использованием различных видов акустических помех;
-
Проведен анализ погрешностей косвенного метода измерения (оценки) разборчивости речи существующей методики;
-
Определена оптимальная огибающая спектра помехи (акустического шума), по критерию минимального превышения интегрального значения уровня шума над уровнем речевого сигнала.
Предмет исследования - разборчивость речи и расчетно - экспериментальные методы её оценки в задачах защиты информации.
Методы исследования. В работе использованы положения теории разборчивости речи, теории измерений, численного анализа, методы и программы обработки речевых сигналов, методы и программы аналитического моделирования.
Научная новизна результатов исследования:
-
-
-
Впервые спланирован и проведен эксперимент по оценке словесной разборчивости речи на основе артикуляционных испытаний со связными текстами в условиях, максимально приближенных к реальным.
-
Экспериментально установлено значительное увеличение словесной разборчивости при использовании связных текстов для одинаковых видов помех и равном соотношении сигнал/шум.
-
Впервые проведен расчет и анализ методической погрешности словесной разборчивости для принятой методики.
-
Проведена модернизация и упрощение существующей методики путем замены функции коэффициентов восприятия формант от относительного уровня интенсивности формант (уровня ощущений) Р(Е) и линеаризации нелинейной зависимости словесной разборчивости от формантной.
-
Определена оптимальная огибающая спектра помехи, обеспечивающая заданный коэффициент словесной разборчивости при минимальном интегральном значении шума (это формантоподобная помеха, т.е. имеющая огибающую спектра соответствующую спектру формант).
Практическая значимость результатов исследования заключается в том, что содержащиеся в диссертации материалы, сформулированные выводы и рекомендации могут быть использованы в учебной деятельности при подготовке специалистов по направлению «Информационная безопасность», а также в практической деятельности предприятий, профессионально занимающихся оценками защищенности информации и эффективности систем (комплексов) обеспечения информационной безопасности объектов защиты. Доказательство оптимальности формантоподобной помехи позволит использовать её в генераторах акустического и виброакустического шума.
Соответствие диссертации паспорту научной специальности. Отраженные в диссертации научные положения соответствуют областям исследования по специальности 05.13.19 - «Методы и системы защиты информации, информационная безопасность» в части пунктов 9, 10 её паспорта, а именно:
-
п.9 - Модели и методы оценки защищенности информации и информационной безопасности объекта.
-
п.10 - Модели и методы оценки эффективности систем (комплексов) обеспечения информационной безопасности объектов защиты.
Достоверность результатов диссертационной работы подтверждается строгостью применяемого математического аппарата и подтверждением теоретических результатов и выводов экспериментальными данными, а также положительными результатами апробации и внедрения.
Реализация и внедрение результатов работы. Результаты теоретических и экспериментальных исследований нашли применение в учебном процессе Новосибирского государственного технического университета при подготовке специалистов по направлению «Информационная безопасность», в частности в учебном процессе кафедры защиты информации при исследовании методов разборчивости речи в задачах защиты информации с использованием связных текстов и различных видов шума. Издано соответствующие учебно-методическое пособие. Разработано программное обеспечение (ПО), реализующее расчет словесной разборчивости W с учетом полученных в работе результатов. Усовершенствованная методика и ПО переданы в опытную эксплуатации на одно из предприятий - лицензиатов ФСТЭК России. Соответствующие акты о внедрении представлены в приложении.
Апробация работы. Основные результаты диссертационной работы докладывались и обсуждались на международных и всероссийских научно-технических конференциях и получили положительную оценку: Международная конференция «Актуальные Проблемы Электронного Приборостроения (АПЭП)» (г. Новосибирск, 2010г); XII Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информационной безопасности государства, общества и личности» (г. Барнаул, 2010г.); 13-я международная научно-технической конференция «Измерение, контроль, информатизация» (г. Барнаул, 2012г.), (Секция: методы и средства защиты информации, криптография); XIII Всероссийская научно-практическая конференция «Проблемы информационной безопасности государства, общества и личности» (г. Новосибирск, 2012г.); X Белорусско - Российская научно - техническая конференция «Технические средства защиты информации» (г. Минск, БГУИР 2012г.); в учебном процессе Новосибирского государственного технического университета (НГТУ); в производственной деятельности предприятия - лицензиата ФСТЭК России.
Научные публикации. По теме диссертации опубликовано 10 научных работ, в числе которых 4 в рецензируемых научных журналах и изданиях, 2 статьи в сборниках научных трудов, 3 в сборниках трудов международных конференций и одно учебно-методическое пособие, написанное на основе результатов диссертационной работы.
Личный вклад автора. В диссертации использованы результаты, в которых автору принадлежит определяющая роль. Некоторые из опубликованных работ написаны в соавторстве с сотрудниками научной группы, где диссертант принимал участие в непосредственной разработке методики, алгоритмов, моделей имитационного моделирования. Автором совместно с аспирантом А.В. Ивановым спланированы и проведены артикуляционные испытания, определена оптимальная помеха. Лично выполнен расчет методической погрешности косвенных измерений W, разработана и введена в учебную практику лабораторная работа: «Исследование цифрового генератора акустического и виброакустического шума с перенастраиваемой формой огибающей спектра шума» и издано соответствующее учебно-методическое пособие. Самостоятельно разработано программное обеспечение реализующее расчет словесной разборчивости по усовершенствованной методике. Постановка задач исследований осуществлялась научным руководителем, к.т.н., старшим научным сотрудником В.А. Трушиным.
Основные положения диссертации, выносимые на защиту:
-
-
Практические зависимости оценки словесной разборчивости от отношения сигнал/шум, полученные экспериментально на основе артикуляционных испытаний со связными текстами в условиях максимально приближенных к реальным.
-
Результаты анализа и расчета методической погрешности оценки коэффициента словесной разборчивости речи.
-
Усовершенствованная методика оценки словесной разборчивости, согласующая экспериментальные и расчетные данные.
-
Модель оптимальной помехи, обеспечивающей минимальное интегральное значение уровня шума при заданной словесной разборчивости.
Структура диссертации. Диссертационная работа состоит из введения, четырех глав, заключения, списка литературы и трех приложений. Общий объем работы составляет 130 страниц, включая 54 рисунка, 20 таблиц. Список литературы содержит 110 наименований.
Экспериментально-расчетный метод Покровского Н. Б
Версия Быкова[9] отличается от версии Покровского следующим: спектр формант А определяется как спектр такого шума, который, бу дучи просуммированным с речевым сигналом, приведет к полной по тере разборчивости речи; Рис. 1.14. Коэффициент восприятия по Быкову учитывается зависимость коэффициента восприятия от частоты. Важным следствием такого определения спектра формант является то, что нулевое значение отношения сигнал/шум попадает на левый край графика коэффициента восприятия (рис.1.14). Другим следствием является то, что те перь на всех частотах спектр формант А превышает спектр речи Вр: АВ, = А — Вр 0 , тогда как у Покровского спектр формант Вр всегда меньше спек тра речи: АВ(П = ЯрСЯ Яр (Я 0 [38].
Принципиальная особенность версии Сапожкова - это фактическое ою-ждествление спектра формант со спектром речи: «...мощность формант в диапазоне выше 300 Гц по отношению к мощности речи в этом же диапазоне составляет 98%...»[40-42]. График соответствующего коэффициента восприятия w(E) приведен на рис. 1.15. На этом же рисунке приведен коэффициент восприятия Покровского Р(Ек) (здесь сохранены авторские обозначения осей абсцисс и ординат) [38, 39]. 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 ОД -зо
Метод измерения AI [45] был разработан для оценки разборчивости в системах передачи речи по каналам связи в телефонной лаборатории Белла в 1940-ые годы Френчем и Стейнбергом. Метод учіпьіваеі спектры маскирующего шума и речи, а также относительный вклад каждой полосы в суммарную разборчивость. При этом разборчивость пропорциональна средней разности между пиковыми уровнями речи и уровнями маскирующего иіума в 20 равноартикуляционных либо в 1/1 или 1/3 октавных полосах на интервале приблизительно 200 Гц ... 6 кГц [39]. То есть, алгоритмически этот метод во многом похож на отечественные методы.
Таким образом для оценки индекса артикуляции используется аналог cooi-нишения (1.7), с тем лишь отличием, что в качестве коэффициента восприятия используется функция
Коэффициент восприятия AI Дальнейшее усовершенствование данного метода привело к появлению версии, стандартизованной в ANSI S3.5-1997 [84] и названной индексом разборчивости речи (SII). Измерение разборчивости по методу SII осуществляют аналогично методу AI, поэтому соответствующие значения индексов разборчивости мало отличаются численно и находятся в линейной зависимое і и (рис. 1.17).
Неформантные методы инструментальной оценки разборчивости речи созданы и применяются, в основном, для оценки качества акустики помещений и линий связи. Один из таких методов - теоретико - информационный метод Калинцева [27]. Отличие метода в том, что вместо закона распределения формант по частоте F(f) оперируют законом С0(/) распределения колли-чеством информации по частоте (рис 1.18) [39], а вместо Р(Е) используют закон Сотн (АВр) распределения относительного количества информации по уровню:
Существуют также несколько методов под общим названием «модуляционные»: [19, 39].
Это, прежде всего, метод STI, в основе которого лежит понятие индекса модуляции испытательного сигнала - т(). Позднее появились модификации метода STI, методы RASTI и ST1TEL, они и составляют «семейство» STL В соответствии с теорией о том, что речь может быть представлена, как колебание основного тона, промодулированное сигналами низкой частоты, речь дикторов заменена специальным испытательным сигналом с речеподоб-ными характеристиками, что дает возможность одновременного учета шумовой и реверберационной помех. [19]
Используется специальный тестовый сигнал в виде шума со спектром. идентичным спектру долговременной речи (рис. 1.19), который в каждой ок-тавной полосе частот модулируется периодическим сигналом таким образом, чтобы огибающая мгновенной мощности сигнала имела форму синусоиды. В рассмотренном на рис. 1.15 примере (случай шумовой помехи) индекс модуляции равен:
Можно выделить четыре разновидности формантного подхода: экспериментально-расчетный метод Покровского Н. Б., метод Быкова Ю.С. и метод Сапожкова М. А., а также индекс артикуляции - АІ (Articulation Index). Отличия между отдельными методами состоит в том, что выбираю іся различные характеристики речи и формы их взаимозависимостей. Гак, речь говорящего характеризуют либо средним уровнем формант в полосе частот. либо средним уровнем энергии речи, разнятся трактовки спектра формат, отличается форма коэффициентов восприятия, не совпадают мнения авторов по поводу функций распределения вероятности формант. Об этом уже говорилось в литературе. [19,38,39] Отличие же зарубежных формангных методов от отечественного подхода в том, что вместо экспоненциальной зависимости коэффициентов восприятия используется линейная функция (рис. 1.16), что существенно упрощает методику оценки. Используемая в методе Покровского Н.Б., зависимость Р(Е) является весьма усредненной и имеет разброс по Е, равный ±12 дБ [37]. Данная зависимость справедлива, вообще говоря, для суммарного уровня шума, не превышающего 40 дБ. В рассматриваемой проблематике он существенно выше, и характер кривой Р(Е) становится более линейным [37, гл. 9]. При таких допущениях функцию Р(Е) было бы целесообразнее линеаризовать или заменить.
Исключение сомнительных результатов
Затем рассчитываются интегральные уровни сигнала каждого речевого отрезка и уровни шумов (помех), в семи октавных полосах. Прежде чем перейти к дальнейшему описанию эксперимента, остановимся на определении интегральных уровней сигналов.
Как правило, на практике часто приходится иметь дело с энергетическим спектром сигнала (шума). Под ним подразумевается огибающая квадра 38 тичных значений амплитуд частотных составляющих сигнала (для дискретных спектров) или плотности спектра квадрата амплитуд А2(х) (для сплошных спектров). Последняя будет представлять собой спектральную плотность по интенсивности т.е. спектральной плотностью называют интенсивность звука в полосе частот шириной в единицу частоты. В акустике эгу полосу бе рут равной 1 Гц, т.е. спектральная плотность I =—— где уд/ -- интенсивность, измеренная полосе частот А/ .
Для удобства введена логарифмическая мера оценки плошостії спектра аналогично оценке по уровню интенсивности. Эта мера называется уровнем спектральной плотности или спектральным уровнем. Спектральный уровень = 101g \!о J 101gJ + 120. где 1()=10" Вт/м , т.е. то же условное (нормирован ное) значение, что и для оценки уровня интенсивности, поэтому размерность J_ т выражается в единице на герц (Гц ). Очень часто для представления у0 спектра вместо спектральной плотности пользуются интенсивностью или звуковым давлением, измеренными в октавной, полуоктавной или третьок іавной полосе частот, и соответственно определяют уровни в этих полосах. В пом случае спектральный уровень Рокт ч PO соответствующей октавной. полосы. Вычитая первое из вюрого. имеем LoKm-B = l0lBoKm Если известны спектральные или октавные уровни сигнала, то можно определить его суммарный уровень. Если спектр задан в форме уровней в ок-тавных (третьоктавных или полуоктавных) полосах, то достаточно перевести эти уровни (в каждой из полос) в относительные интенсивности и затем просуммировать все эти интенсивности, а по суммарной интенсивности для всего спектра найти суммарный уровень либо Е -lIg J10 dj также его иа зывают интегральным уровнем.
Суммарный (интегральный) уровень можно приближенно найти путем деления частотного диапазона на п полос Af , в пределах каждой из коюрых спектральный уровень В примерно постоянен.[37]
В табл. 2.2 приведены интегральные уровни помех; в табл. 2.3 интегральные уровни речевого сигнала в 7-ми октавных полосах долговременной речи (более 1 минуты). В табл. 2.4 дополнение к табл. 2.1;
Номер полосы речевого сигнала Типовые интегральные уровни речи, измеренные на расстоянии 1 м от источника сигнала. дБ (тихая речь) 70 (речь со средним уровнем) 76 (громкая речь) 84 (очень громкаяречь, усиленнаятехническимисредствами)
После формирования помех (шумов) на экспериментальном стенде проведено тестирование каждой помехи на соответствие расчетных данных спектральных и интегральных уровней с реальными сигналами полученными на выходе акустических колонок. Тестирование помех осуществлялось сертифицированным программно-аппаратным комплексом для проведения акустических и виброакустических измерений: «Спрут-мини-А». На рис. 2.2. приведены интегральные уровни помех полученные программно-аппаратным комплексом «Спрут-мини-А».
Интегральные уровни помех полученные программно-аппаратным комплексом «Спрут-мини-А»: а - «белый» шум; б - «речеподоб-ный» шум; в -«розовый» шум; г - «формантоподобная» помеха.
Как видно из рисунков, интегральные уровни помех, полученные на выходе колонок соответствуют расчетным.
При помощи ПК и программы Adobe Audition выровнены уровни звуковых отрезков и помех, так чтобы их интегральные (суммарные) уровни были одинаковы и составляли 70 дБ (речь средней громкости) и после смешивания (микширования) речевых отрезков с шумом получили отношение сигнал/шум = 0 Дб. Ч Были сформированы 35 различных аудио записей сигнал плюс шум для разного вида помех с соотношением сигнал/шум (+10, +5, 0, -5, -10, -15, -20 дБ). Полученным записям присвоены имена: «1-й_белый_+5, 2-й_белый_0, 3-й_белый_-5, и.т.д.»,Где первая часть, это речевой отрезок, который использовался при микшировании, 2-я часть - вид шума (помехи) и 3-я часть - говорит о том на сколько децибел больше или меньше уровень шума относительно уровня речевого сигнала, рис. 2.3.
Измерения проводят аудиторы в количестве 20-ти человек (10 мужчин, 10 женщин) в возрасте от 20-ти до 30-ти лет без явных дефектов речи и слуха. Каждому аудитору предъявлялся набор, состоящий из 35 записей, при прослушивании которых (с возможностью неоднократного прослушивания) определялся коэффициент словесной разборчивости. При этом с изменением отношения сигнал/шум менялся отрезок текста. При прослушиваниях член артикуляционной бригады имея возможность остановки, перемотки, замедления прослушиваемого разговора, должен дословно записать на бумаге весть текст который он услышал. При этом суммарное время работы одного аудитора составляло 6-7 часов с обязательными перерывами. Форма бланка аудитора представлен ниже. Аудитор № Тестовая запись №
Аналитические формулы расчета погрешности косвенных измерений (оценки) разборчивости речи по общепринятой методике
Проведенные экспериментальные исследования и расчеты показали существенное расхождение результатов, полученных при использовании связных текстов, с традиционной методикой. Было также показано, что погрешности оценки словесной разборчивости по традиционной методике составили для абсолютной до 7%; для относительной до 35% (без учета разброса зависимости Р(Е)). Данные результаты подталкивают к выводу о возможности и необходимости усовершенствования и упрощения существующем"! методики.
Также необходимо учесть следующие обстоятельства:
1) При проведении работ по оценке защищенности речевой информации главным образом вызывает интерес диапазон словесной разборчивости от 0.1 до 0.6. Исследования проведенные рядом авторов, и прежде всего Хоревым А.А. и его коллегами показали, что при W 0.6 можно составить подробную справку о содержании перехваченных переговоров, а при W 0.1 — практически невозможно установление предмета разговора, даже с использованием современных методов и средств шумоочистки [68].
2) Результаты артикуляционных испытаний со связными текстами при различных видах помех показали, что при отношении сигнал/шум более - 5 дБ словесная разборчивость составляет 0.9 - 1, а при - 25 дБ равна нулю.
На рис. 4.1 приведена зависимость словесной разборчивости от формантной [37, с.99] (сплошная линия). С учетом факторов, изложенных в разделе 4.1 в интересующем нас диапазоне словесной разборчивости 0.1 - 0.6 эта зависимость практически линейная, что подтверждается в том численными «пересчетами» зависимостей слоговой разборчивости S от формантной А и словесной W от слоговой (рис. 1.12, 1.13). Тогда функцию W(A) можно линеаризовать как W=6A на интервале А от нуля до 0.1.
При этом, на участке от 0.6 до 1 будут получаться завышенные значения, но в задачах защиты информации это не играет особой роли, так как и при W 0.6 информация остается незащищенной. Для корректности зависимость словесной разборчивости от формантной можно представить в следующем виде:
Зависимость Р(Е) для разных уровней шума Как видно, с увеличением уровня шума кривая существенно изменяется и становится более пологой, что подталкивает к мысли о линеаризации данной зависимости. Так в работе [44] предложена зависимость Р=(К-і Е)К2 где Кі=20, К2=0.025. Если воспользоваться данной формулой, то с учетом W 6А, получим зависимость коэффициента словесной разборчивости W от соотношения сигнал/шум приведенную на рис. 4.4. Из рисунка видно хорошее совпадение результатов полученных по классической методике и по упрощенной. Также значительно уменьшились абсолютная и относительная погрешности (рис. 4.5, 4.6).
Зависимость W от отношения сигнал/шум (1 - формантоподобная помеха по традиционной методике; 2 - «формантоподобная» помеха по упрощенной методике (Р=(К+Е)К2); 3 - «белый» шум по традиционной методике; 4 - «белый» шум по упрощенной методике (Р=(Кі+Е)К2)) 0.05
Относительная погрешность разборчивости W от отношения сигнал/шум после упрощения методики (1 - «белый» шум; 2 - «формантоподоб-ная» помеха;) Однако, зависимости (рис. 4.4) имеют существенное отличие от полученных экспериментально на основе связных текстов.
Зависимости W от отношения сигнал/шум для «формантного» шума (1 - полученные по результатам испытаний 2 - полученные по традиционной методике) Следовательно, расчет W по традиционной методике не гарантирует защищенности речевой информации от утечки её за пределы контролируемой зоны. Полученные результаты лишний раз подтверждают необходимость усовершенствования существующей методики. Основным этапом усовершенствования методики оценки разборчивости печи, с учетом линеаризации зависимости W(A), является изменение зависимости коэффициента восприятия от уровня ощущений Р(Е).
Исходя из результатов артикуляционных испытаний со связными текстами и замечаний раздела 4.1,можно сделать вывод о том, что для рассматриваемых нами видов шумов, при отношении сигнал/шум (-5 дБ - -25 дБ), можно предположить, что функция Р(Е) имеет линейный характер в этих промежутках. Именно о линейном характере функции можно говорить исходя из того, что полученные экспериментальным путем графики зависимостей W от отношения сигнал/шум практически линейны.
После усовершенствования, методики результаты расчета стали намного точнее совпадать с экспериментальными данными, полученными на основе испытаний со связными текстами; так по формантной помехе и розовому шуму они совпали на 90%. Расхождение по белому шуму: 20-30 %. Упрощены расчетные формулы, значительно уменьшилась методическая ногреш-! х-ть, AW сократилась до 1%.
Линеаризация зависимости словесной разборчивости от формантной
Для сравнения на рис. 2.5 приведены аналогичные зависимости, полученные по традиционному методу для 7-ми октавных полос. На рис. 2.6 приведены аналогичные зависимости для 5-ти октавных полос полученные в [21J по традиционному методу. 0 У IS Рис. 2.5. Зависимость словесной разборчивости W от интегрального соотношения сигнал/шум, q в полосе частот 125 8000 Гц (7 октавных полос): (1 -шумовая "речеподобная" помеха; 2 - "белый" шум; 3 - "розовый" шум; 4 Формантоподобный шум).
Зависимость словесной разборчивости W от интегрального отношения сигнал шум q в полосе частот 180 ... 5600 Гц (5 октавных полос) полученные по традиционной методике: (1 - "белый" шум; 2 - "розовый" шум; 3 -шум со спадом спектральной плотности 6 дБ на октаву в сторону высоких частот; 4 - шумовая "речеподобная" помеха). Сравнение расчетных данных полученных по традиционной (общепринятой) методике с вышеприведенными экспериментальными данными показано также в табл. 2.10. Таблица 2.10 Сравнение Вид помех Словесная разборчивость W, % 20 30 Интегральное отношение сигнал/шум, q Дб в полосе125-8000 Гц частот теоретические расчетных данных с экспериментальными (расчетные) экспериментальные теоретические(расчетные) экспериментальные теоретические (расчетные) экспериментальные
Анализ результатов эксперимента, табл. 2.10, показывает несоответствие расчетных данных, полученных по общепринятой методике с экспериментальными. Выявлено существенное различие словесной разборчивости при всех видах шума и отношениях сигнал/шум. Как и предполагалось, использование связных текстов привело к увеличению разборчивости. Зависимость словесной разборчивости W от интегрального соотношения сш-нал/шум, q построенные по экспериментальным данным, имеют практически линейные характеристики.
При проведении любых измерений, существует погрешность, которую обязательно нужно учесть. Погрешность измерения — это оценка отклонения измеренного значения величины от её истинного значения. Погрешность измерения является характеристикой (мерой) точности измерения.[35] Под погрешностью измерений в данном случае понимается оценка отклонения результатов измерений разборчивости W от среднего значения, которое принимается за действительное, полученного по десяти аудиторам, при одинаковых шумах и отношениях сигнал/шум.
Различают абсолютную и относительную погрешности: Абсолютная погрешность оценки AW, в данном случае, определяется как разница между полученным значением W и средним значением Wcp.
Относительная погрешность измерения Ws, это отношение абсолютной погрешности к среднему значению измеряемой величины: AW WF= — -\00%. W При оценки погрешностей, задаётся надёжность измерений 5, называемая иначе доверительной вероятностью. По своему смыслу 5 представляет собой вероятность того, что истинное значение W не выйдет за пределы интервала от Wcp - AW до Wcp t AW [37].
В качестве примера определения абсолютной погрешности W воспользуемся результатами измерений словесной разборчивое і и при помехе «речевой хор» и отношении сигнал/шум «-10 Дб» по десяти аудиюрам (габл. 2.7). В табл.2.11 приведены коэффициенты Стыодеита для надежности измерений 5=0,95.
Очевидно, что требуемая защищенность речевой информации может быть обеспечена при использовании различных видов шумов: белый, розовый, речеподобный, формантный. Однако их эффективность будет различной; при этом критерием эффективности шума является наименьшее превышение интегрального уровня шума над интегральным уровнем речи при заданной разборчивости.
Следует отметить, что сравнению эффективности различных шумов посвящен целый ряд работ [7, 9, 15, 68]. Так в работе [68] делается вывод о наибольшей эффективности помех типа «розовый» шум и «речеподобный» шум. В табл. 2.13 приведены результаты математического моделирования зависимостей словесной разборчивости от интегрального отношения сигнал/шум для пяти октавных полос, для различных видов помех [68], из которой и следует данный вывод.
Однако более детальный анализ значений отношений сигнал/шум в октавных полосах показывает, что фактически под речеподобной помехой понимается формантоподобная помеха.
На рис. 2.5 и в табл. 2.1.0 приведены результаты расчетов по традиционной (общепринятой) методике из которых следует, что самым эффективным оказался формантоподобный шум, а самым неэффективным речеподобный. Таблица 2.13. Результаты математического моделирования зависимостей словесной разборчивости от интегрального отношения сигнал/шум для пяти окгавных полос и различных видов помех.
Это означает что для достижения одного и і ого же уровня защищенности (словесной разборчивости) необходимы различные уровни шумов. Так формантоподобный шум можно использовать с меньшим уровнем, чем бе- :.;;; шум, что обеспечивает меньшее негативное воздействие на человека и повышение комфортности условий для работы в защищаемом помещении.
Вместе с тем, достаточно очевидным является подход, основанный на учете весовых коэффициентов, отражающих вклад каждой полосы в словесную разборчивость (табл. 2.14). Распределив энергию шумового сигнала по октавным полосам в соответствии с этими коэффициентами можно получить оптимальную помеху (с точки зрения данной методики).
Похожие диссертации на Усовершенствованная методика оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам
-
-
-
-
