В работе рассмотрены основные проблемы в области защиты речевой информации от утечек по акустоэлектрическому каналу. Целью статьи является обзор и анализ методов повышения разборчивости речи. В работе описаны основные методы шумоподавления и реконструкции сигналов, которые применяются для повышения качества речевых сигналов, искаженных помехами и шумом. К ним относятся методы фильтрации шумоподобных и речеподобных помех, компенсация искажений, которые возникают в процессе записи сообщений, реконструкция речевого сообщения за счет оценки параметров образования речи, а также использование нейросетевых технологий на основе машинного обучения для семантической обработки искаженных текстов с целью предугадать поведение модели речевого сигнала. В статье приведены модели пассивного и активного акустоэлектрических каналов утечки речевой информации, описаны составы программно-аппаратных комплексов для проведения анализа речевого сигнала. Проведен анализ возможностей технических средств и методов, которые потенциально могут быть использованы нарушителем при ведении речевой разведки в акустоэлектрическом канале утечки речевой информации с возможностью улучшения качества исходного речевого сигнала в дальнейшем. Описаны критерии оценки защищенности речи, основанные на универсальном подходе анализа сигналов, для каждого из основных шагов процесса шумоочистки. Рассмотрены основные виды искажений. Описаны характер и степень влияния различных видов искажений на показатели оценки защищенности речевой информации, в частности линейных и нелинейных. Анализируется степень влияния инструментальных и методических косвенных погрешностей на основной критерий оценки защищенности речевой информации – коэффициент словесной разборчивости.
Карауш Александр Сергеевич
1. Григорьев С.В. Оптимизированная по спектру шумовая помеха // Защита информации. Конфидент. – 2003. – № 4.
2. ГОСТ 8031–78. Аппараты телефонные. Тональный метод измерения разборчивости речи. – М.: Госстандарт России, 1978.
3. Железняк В.К., Макаров Ю.К., Хорев А.А. Некоторые методические подходы к оценке эффективности защиты речевой информации // Специальная техника. – 2000. – № 4. – С. 39–45.
4. Дворянкин С.В., Бонч-Бруевич А.М., Козлачков С.Б. Обработка речевых и звуковых сигналов и изображений в пакетах специального программного обеспечения: методические указания к выполнению научно-исследовательских работ студентов по дисциплине «Специальные информационные технологии». – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2013. – 52 с.
5. Трушин В.А., Иванов А.В., Рева И.Л. О корректировке методики оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам // Специальная техника. – 2016. – № 6. – С. 22–30.
6. Дворянкин С.В., Харченко Л.А., Козлачков С.Б. Оценка защищенности речевой информации с учетом современных технологий шумоочистки // Вопросы защиты информации. – 2007. – № 2 (77). – С. 37–40.
7. Козлачков С.Б., Дворянкин С.В., Бонч-Бруевич А.М. Ограничения формантной теории разборчивости речи в приложениях защиты речевой информации // Вопросы кибербезопасности. – 2016. – № 5 (18). – C. 28–35.
8. Козлачков С.Б., Дворянкин С.В., Бонч-Бруевич А.М. Проблемы и перспективы защиты акустической речевой информации // Специальная техника. – 2016. – № 6. – C. 15–21.
9. Особенности выделения речевой информации при ее зашумлении с целью защиты / С.В. Скрыль, А.М. Бонч-Бруевич, С.Б. Козлачков, С.С. Никулин // Приборы и системы. Управление, контроль, диагностика. – 2014. – № 2. – C. 26–32.
10. Некоторые особенности формирования акустоэлектрического канала утечки речевой акустической информации / С.Б. Козлачков, А.М. Бонч-Бруевич, С.В. Дворянкин, Н.В. Васильевская, А.Л. Селенин // Безопасность информационных технологий. – 2017. – Т. 24, № 4. – С. 60–70.
11. Сапожков М.А. Электроакустика. – М.: Связь, 1978. – 282 c.
12. Алдошина И.А., Приттс Р. Музыкальная акустика. – СПб.: Композитор, 2006. – 719 с.
13. Шушарин А.С., Гуляев В.П. Анализ возможностей шумоочистки речевой информации при многоканальном ведении технической разведки [Электронный ресурс]. – URL: http://koledj.ru/docs/index-9494.html (дата обращения: 07.06.2019).
14. Валюх А.А., Хандецкий В.С. Адаптивный цифровой фильтр на основе нейронной сети // Нейроинформатика. – 2010. – № 1. – С. 174–182.
15. Иванов А.В., Трушин В.А. Защита речевой информации от утечки по акустоэлектрическим каналам: учебное пособие. – Новосибирск: Изд-во НГТУ, 2011.
16. Трушин В.А. К вопросу об оценке разборчивости речи // Проблемы информационной безопасности государства, общества, личности: материалы 9-ой Всероссийской научно-практической конференции ТУСУР. – Томск, 2007. – С. 115–119.
17. О достоверности оценки защищенности речевой информации от утечки по техническим каналам / А.П. Бацула, А.В. Иванов, И.Л. Рева, В.А. Трушин // Доклады ТУСУР. – 2010 – № 1 (21), ч. 1. – С. 89–93.
Карауш А.С. Обзор и анализ методов повышения разборчивости речи в акустоэлектрических каналах утечки информации // Сборник научных трудов НГТУ. – 2019. – № 1 (94). – С. 100–113. – DOI: 10.17212/2307-6879-2019-1-100-113.
Karaush A.S. Obzor i analiz metodov povysheniya razborchivosti rechi v akustoelektricheskikh kanalakh utechki informatsii [Review and analysis of methods for enhancing speech intelligibility through acoustoelectric channels of information leakage]. Sbornik nauchnykh trudov Novosibirskogo gosudarstvennogo tekhnicheskogo universiteta – Transaction of scientific papers of the Novosibirsk state technical university, 2019, no. 1 (94), pp. 100–113. DOI: 10.17212/2307-6879-2019-1-100-113.
