Программа экспериментальных исследований

Задача исследования: определить степень влияния характеристик шума (типа, громкости, расположения источников), обеспечивающих требуемое энергетическое соотношение сигнал/шум в контрольных точках выделенного помещения на результирующую разборчивость речи на приемнике технических средств акустической разведки.

3.1. Для получения аудиозаписей следует расположить источник речи, источник шума и микрофон на равном расстоянии (в вершинах равностороннего треугольника, сначала на расстоянии 1 м). Шумомер располагается рядом с микрофоном. Включая источники речи и шума по очереди и регулируя уровень громкости динамиков, обеспечить отношение сигнал/шум, указанное в варианте.

3.2. Используйте указанные в варианте речевые фрагменты и шумы для формирования аудиозаписей, изменяя расстояние между источниками и микрофоном.

3.3. Рассчитайте формантную, слоговую и словесную разборчивости (п.3.6) с помощью ПО «Анализ АКУРИ. Часть 1 Анализ разборчивости речи».

3.4. Используя ПО «Анализ АКУРИ. Часть 2.Октавная и долеоктавная фильтрация акустических сигналов» проведите анализ белого шума с помощью синтезированной группы фильтров 1/3 октавы

3.4. Изобразите на графиках спектр мощности речевого сигнала и белого шума, полученные с использованием анализатора спектра (рис.В.7) в одной из контрольных точек.

 

 

Рис.В.7 — Спектр белого шума

 

3.5. Повторите исследования для другого типа шума и варианта отношения сигнал/шум, обеспечивающего необходимый уровень разборчивости речи.

В выводах отметьте, как влияют спектральные характеристики шумов на степень защищенности речи и психофизиологическое состояние людей, речь которых должна быть защищена.

Лабораторная работа №4

«Оценка эффективности комплекса мер

По технической защите акустической информации»

1. Основные теоретические сведения приведены в разделе 2.4 ВКР.

2. Предварительное задание

На основании данных, полученных в лабораторных работах 1, 2, 3, определите геометрические и акустические параметры опасных АКУРИ (обеспечивающих достаточные условия для успешного разведывательного контакта). Каждый студент из бригады выполняет расчет одного АКУРИ в течении всего цикла лабораторного практикума по данной тематике. Оцените качественно вероятность реализации угроз и предполагаемую опасности канала утечки.

Программа экспериментальных исследований

3.1. Выберите наиболее вероятные каналы утечки и оцените количественно техническую защищенность по каждому потенциально возможному АКУРИ согласно суммарному критерию эффективности (3.17).

3.2. Примите решение о необходимости использования дополнительных мер защиты для АКУРИ, у которых величина словесной разборчивости речи W_j, превышает нормативное пороговое значение W_доп. Студентам одной бригады рекомендуется использовать различные технические средства, обеспечивающих ухудшение энергетических условий разведывательного контакта: по одному из каналов повышать звукоизоляцию ограждающих конструкций, по другому — использовать маскирующие помехи.

Кроме того, база вариантов индивидуальных заданий может содержать дополнительные параметры, например, возможность применения противником средств шумоочистки, узконаправленных микрофонов и т.п.

3.3. Для подтверждения эффективности рекомендуемых технических мероприятий повторяются расчеты вероятной разборчивости речи. Если требуемого результата достичь не удалось, следует предложить дополнительные (или другие более эффективные) меры, пока не будет подтверждена расчетом требуемая техническая защищенность речевой информации в конкретном выделенном помещении.

В выводах отметить эффективность мероприятий технической защиты информации различного направления.

 

Библиографический список

1. Технические методы и средства защиты информации / Под ред. А. П. Зайцева, А. А. Шелупанова: учеб. пособие для студ. вузов. — М.: Машиностроение, 2009. — 508с.

2. Теоретические основы защиты информации от утечки по акустическим каналам: учебное пособие / Ю. А. Гатчин [и др.]. — Новосибирск: СГГА, 2008. — 31 с.

3. Хорошко, В. А. Методы и средства защиты информации / В. А. Хорошко, А. А. Чекатков; Под ред. Ю. С. Ковтанюк. — К.: ЮНИОР, 2003. — 505 с

4. Методы и средства защиты информации от утечки по техническим каналам [Электронный ресурс] / А. А. Хорев — Режим доступа: http://www.analitika.info/zaschita.php?page=1&full=block_article48 (дата обращения: 01.09.2015).

5. Петренко, В. И. Методика оценки технической защищенности речевой информации в выделенных помещениях / В. И. Петренко, К. М. Сагдеев // Известия ЮФУ. Технические науки. — 2.12. Тематический выпуск «Информационная безопасность». — С.121— 129.

6. Оформление текстовых работ: методические указания / СевГУ; сост. В. Г. Слёзкин, П. П. Ермолов. — Севастополь: Изд-во СевГУ, 2015. — 19 с.

 

Приложение 1

Программа «Анализ АКУРИ»

% Часть 1. РАСЧЕТ РАЗБОРЧИВОСТИ РЕЧИ ПО ИЗВЕСТНЫМ СПЕКТРАЛЬНЫМ УРОВНЯМ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА В ОКТАВНЫХ ПОЛОСАХ

 

i=7; %i-количество октавных полос

fc=[125 250 500 1000 2000 4000 8000] % Среднегеометрическая частота полосы,Гц

fN=90; % нижняя частота диапазона речи, Гц

fV=11200; % верхняя частота диапазона речи, Гц

 

% используем в расчете справочные параметры акустического сигнала АС

% LS — интегральный уровень АС, измеряемый на расстоянии 1 м

LS=64; % спокойная речь, дБ

% LS7Т — интегральные уровни АС в спектральных полосах при LS=64

LS7T=[47 60 60 55 50 47 43]

LS7=LS7T % здесь - используем теоретические:

 

% далее могут использоваться уровни LS7,полученные экспериментальным или расчетным путем

% ЗАДАЙТЕ интегральные уровни АС LS7f в спектральных полосах /с фильтров/

%LS7=LS7f

 

% или

% РАСЧИТАЙТЕ изменения LS при возрастании расстояния r от источника

% r=3

% LS7r=LS7T-20*log10(r)

% LS7=LS7r

 

% или учитываем изменения LS при прохождении через конструкции

% Z=30 – коэффициент звукоизоляции двери ДСП, дБ

% если расстояния r от источника также задано

% r=3

% LS7rp=LS7T-20*log10(r)-Z

% LS7=LS7rp

 

% Расчет W - словесной разборчивости речи

 

% используем справочные данные:

% k — весовые коэффициенты, характеризующие вероятность наличия формант в октавной полосе

k=[0.01 0.03 0.12 0.20 0.30 0.26 0.07];

% A - средний спектральный модальный уровень формант в спектральной полосе, дБ;

A=[25 18 14 9 6 5 4]% из таблицы

% Рассчитаем DА — формантный параметр, характеризующий энергетическую избыточность дискретной составляющей АС

DA=LS7-A

 

% ОПРЕДЕЛИМ p – матрицу коэффициентов восприятия формант слуховым аппаратом

% человека, которые представляют собой вероятное относительное количество

% формантных составляющих речи, которые будут иметь уровни интенсивности вы­ше

% порогового значения восприятия.

 

% УЧТЕМ влияние шумов (непреднамеренных либо маскирующих)

% LN(i) - уровень шума (помехи) в i-й частотной полосе, дБ.

% ВВЕСТИ уровни шумов

LN7 = zeros(1,7) %(ПОКА равны 0)

% LN7=[///////] спектральные уровни шума (например, с фильтров LN7f)

q=LS7-LN7 % отношение «уровень речевого сигнала/уровень шума» в i-й частотной полосе, дБ

Q=LS7-DA-LN7

 

% поэлементно расчет матрицы р:

p = zeros(size(Q))

for i =1:length(Q)

if Q(i)>0

p(i) = 1-(0.78+5.46*exp(-0.0043*(27.3-Q(i)^2)))/(1+(10^0.1*abs(Q(i))));

else p(i) = (0.78+5.46*exp(-0.0043*(27.3-Q(i)^2)))/(1+(10^0.1*abs(Q(i))));

end

end

 

% как вариант (без учета условия Q<>0) возможен расчет не поэлементно, а матрицы в целом

% pp=1-(0.78+5.46*exp(-0.0043*(27.3-(Q).^2)))./(1+(10^0.1*abs(Q)))

 

p % вывод результата расчета матрицы р

 

% расчет R - интегрального индекса артикуляции речи (формантная разборчивость)

% Ri - спектральный индекс понимаемости речи

R7=k.*p

R=sum(R7)

 

% расчет словесной разборчивости речи W

if R<0.15

W=1.54*R^0.25*[1-exp(-11*R)]

else W=1-exp(-11*R/(1+0.7*R))

end

 

>> oktava Расчет для r=1 м без учета преднамеренных маскирующих шумов

 

fc =

125 250 500 1000 2000 4000 8000

 

LS7T =

47 60 60 55 50 47 43

 

LS7 =

47 60 60 55 50 47 43

 

A =

25 18 14 9 6 5 4

 

DA =

22 42 46 46 44 42 39

 

LN7 =

0 0 0 0 0 0 0

 

q =

47 60 60 55 50 47 43

 

Q =

25 18 14 9 6 5 4

 

p =

0 0 0 0 0 0 0

 

p =

-1.2211 0.1405 0.3526 0.3789 0.2461 0.1519 0.0091

 

R7 =

-0.0122 0.0042 0.0423 0.0758 0.0738 0.0395 0.0006

 

R =

0.2241

 

W =

0.8812

 

% Часть 2. РАСЧЕТ СПЕКТРАЛЬНЫХ УРОВНЕЙ РЕЧЕВОГО СИГНАЛА В ОКТАВНЫХ И ДОЛЕОКТАВНЫХ ПОЛОСАХ

 

clc; clear; close all;

filename='f:\matlab\02.wav';

[y,Fs] = audioread(filename); % Считывание из файла "*.wav" и запись информации в матрицу y

player = audioplayer(y(1:(1*Fs)), Fs); % Создание объекта типа audioplayer

play(player); % Проигрывание

 

%создание октавных и долеоктавных фильтров

BandsPerOctave = 3; % 1/3 октавный

N = 6; % Filter Order

F0 = 1000; % Center Frequency (Hz)

% Fs = 32000; % Sampling Frequency (Hz)

f = fdesign.octave(BandsPerOctave,'Class 1','N,F0',N,F0,Fs);

F0 = validfrequencies(f);% можно посмотреть все возможные центральные частоты

F0 = F0(F0 > 90 & F0 < Fs/2 & F0 < 11201); % получилось - 21 фильтр

fm = F0';

Nfc = length(F0);

for i = 1:Nfc,

f.F0 = F0(i);

Hd(i) = design(f,'butter'); %#ok<SAGROW>

end

%

fvtool(Hd(11),'FrequencyScale','log','color','white'); % Анализ фильтра

%11го поддиапазона (1 000 кГц)

hfvt = fvtool(Hd,'FrequencyScale','log','color','white'); % Анализ всей

%группы фильтров

 

% Nx = 100000;

% SA2 = dsp.SpectrumAnalyzer('SpectralAverages',50,'SampleRate',Fs,...

% 'PlotAsTwoSidedSpectrum',false,'FrequencyScale','Log',...

% 'RBWSource','Property','RBW',2000);

% yw = zeros(Nx,Nfc);

% tic,

% while toc < 15

% % Run for 15 seconds

% xw = randn(Nx,1);

% for i=1:Nfc,

% yw(:,i) = filter(Hd(i),xw);

% end

% step(SA2,yw);

% end

% figure

% plot(xw)

 

SA = dsp.SpectrumAnalyzer('SpectralAverages',50,'SampleRate',Fs,...

'PlotAsTwoSidedSpectrum',false,'FrequencyScale','Log',...

'YLimits', [-250 -0]);

% YLimits - Границы по оси Y

 

step1 = Fs/2;

% step1 = length(y);

 

 

n_step = floor(length(y)/step1);

Gi = zeros(n_step,Nfc);

Gn = zeros(n_step,Nfc);

G = zeros(n_step,1);

for i = 1:n_step

z = y((step1*(i-1)+1):step1*i);

G(i) = sum(z.^2/length(z)); % Средняя плотность энергии во всей полосе частот

for j = 1:Nfc

reset(Hd(j));

zf = filter(Hd(j),z); % Фильтрация сигнала

Gi(i,j) = sum(zf.^2/length(zf)); % Средняя плотность энергии во одной полосе

 

% Спектр сигнала и спектр одной полосы

step(SA,[zf; z]');

% axis([0.0125 20 -150 -10]) % не работают для спектроанализатора

% pause(0.1) % можно вставить паузу заданной длины

% pause() % можно вставить ожидание нажатия любой клавиши

reset(SA); % Сброс спектроанализатора

end

i

pause(0.1)

end

for i = 1:n_step

Gn(i,:) = Gi(i,:)/G(i);

end

%--------------------------------------------------------------------------

% Построение распределения по частотам для всех участков звука

figure

h = axes();

surf((1:n_step)*step1/Fs,fm,Gn');

set(h,'Xlim',[1 n_step]*step1/Fs);

set(h,'Ylim',[0 fm(end)]);

set(h,'YScale','Log');

%--------------------------------------------------------------------------

% Построение распределения по частотам для 1 участка звука

figure

h1 = axes();

stem(fm,10*log10(Gn(1,:))) % Вместо 1 можно любой другой № кусочка звука

set(h1,'XScale','Log');

xlabel('Частота, Гц')

ylabel('Уровень в полосе, Дб')

 

 

Приложение 2