CC BY
415
КОЗЛАЧКОВ1 Сергей Борисович
МЕТОДИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОЦЕНКИ ЗАЩИЩЕННОСТИ РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ
В статье проведен сопоставительный анализ методов оценки защищенности речевой информации. Показаны проблемы повышения точности и достоверности определения разборчивости речи, связанные с совершенствованием методов шумоочистки и обработки информации.
Ключевые слова: выделенные помещения, разборчивость речи, шумоочистка.
In article the comparative analysis of an estimation's methods of the speech information protection is carried out. Accuracy increase and reliability of the speech legibility definition problems connected with perfection of the noise filtering methods and the information processing are shown.
Keywords: allocated premises, speech legibility, noise filtering.
В настоящее время для целей обеспечения безопасности речевой информации (РИ), циркулирующей в выделенных помещениях (ВП) используются различные методы, оценивающие интегральный критерий — разборчивость речи (РР) [5].
Всего насчитывается несколько десятков методов расчета и измерения разборчивости речи. Условно все методы разделяют на два класса: объективные и субъективные. При этом необходимо учитывать, что во многих объективных методах используются экспериментальные результаты, полученные в процессе субъективных артикуляционных испытаний.
К объективным относятся методы, основанные на инструментальных измерениях численных значений параметров речевых сообщений (РС), к субъективным — базирующиеся непосредственно на экспертных оценках. К недостаткам субъективных методов, следует отнести низкую оперативность, трудоемкость и сложность получения результатов. При этом их несомненным преимуществом (например, метода артикуляционных испытаний) являются универсальность. А высокая достоверность обеспечивается значительным объемом анализируемых статистических данных.
В свою очередь объективные (инструментально-расчетные) методы обладают высокой оперативностью, но имеют ограничения принципиального характера, сужающие область их применения. Это обуславливает их относительное разнообразие по учету специфических факторов (реверберация,
2 — старший преподаватель МГТУ им. Н.Э. Баумана, Москва
44 26.05.2011 14:41:55
искажения, наличие ключевых семантических элементов и др.), влияющих на разборчивость речи. Объективные (инструментально-расчетные) методы оценки разборчивости речи в зависимости от вида измеряемых параметров можно разделить на три группы: формантные, модуляционные и эмпирические.
Классификация основных отечественных и зарубежных объективных методов оценки разборчивости речи представлена на рис. 1.
Считается, что из всех представленных наибольшей точностью оценок обладают методы, основанные на формантной теории речи, наименьшей — эмпирические [2]. На постсоветском пространстве при оценке защищенности РС в основном используются различные версии формантного метода, среди которых наибольшее распространение получили версии Н.Б. Покровского и М.А. Сапожкова [2]. Основные отличия вариантов формантного метода заключаются в различном толковании и учете влияния частных параметров — формантного спектра речи и коэффициентов восприятия формант. Так, в зарубежной версии формантного метода AI (Articulation Index) и его модификациях считается, что разборчивость речи пропорциональна средней разности между пиковым уровнем речи и эффективным уровнем маскирующего шума в 20-ти равноартикуляционных либо в 1/1 или 1/3 октавных полосах [11]. Алгоритмически этот метод во многом схож с отечественным методом определения
Объективные методы
Формантные
Зарубежные
АІ
811
Отечественные
Покровского
Быкова
Сапожкова
Калинцева
Модуляционные
8ТІ
ЯА8Т1
8Т1ТЕЬ
8ТІРА
Эмпирические
%А1сопв
С50
Рис. 1. Классификация объективных методов оценки разборчивости речи
р Коэффициенты восприятия
по Быке (АВв=1і ву ) ҐҐ / / / і і /, У У4 /
(А ВЕ=1( А1 > / 1 V/І / / / /V
// / / // / / // / / // // по Сапожке )ву
/ / / / // / / ч / / ч ь М /У ' /К //по Покро вскому (А В -12,5)
7 / //*ч/ ) 1 /Ч У по Покрове § 4 Ьо II і
-20 0 „ 20 40
Е, дБ
Рис. 2. Сопоставление зависимостей коэффициентов восприятия от относительного уровня интенсивности формант Е для различных версий формантного метода
разборчивости по версии Н.Б. Покровского [11]. В версии М.А Сапожкова при расчетах также оперируют пиковыми значениями уровней сигнала и маскирующего шума, а спектр формант отождествляется со спектром речи, в то время как Н.Б. Покровский не отождествляет спектр речи и спектр формант и, кроме того, оперирует с эффективными уровнями сигнала и шума. Примечательно, что в каждой отечественной версии формантного метода формантный спектр определяется по-иному. Исходя из этих фактов некоторые исследователи делают вывод, что формантный
спектр — понятие вспомогательное и необязательное [4]. Корректное сопоставление коэффициента восприятия формант р(Е) с учетом различий отечественных версий проведено в работах украинских ученых [2 - 4], результирующие графики представлены на рис. 2. Частотная зависимость коэффициента восприятия формант р(Е) и различия в определении форматного спектра здесь учтены при определении значений ЛВ (разница между уровнями спектра речи и спектра формант, дБ), изменяющихся в пределах от 5 до 12,5 дБ (версия Н.Б. Покровского).
Анализ представленных графиков показывает, что различия в линейной части усредненных графиков коэффициента восприятия методов Н.Б. Покровского и М.А. Сапожкова составляют около 1,5 дБ, что представляется незначительным, т.к. сопоставимо с инструментальной погрешностью измерений [10]. При малых отношениях сигнал/шум результаты оценивания разборчивости могут существенно отличаться, что объясняется принципиальной трудностью организации исследований в условиях малых отношений сигнал/шум [3]. Особое внимание следует обратить на значительные отличия от всех остальных варианта Ю.С. Быкова, что обусловлено использованием специфических испытательных тестов [9]. Целью исследований Ю.С. Быкова была оценка разборчивости команд, передаваемых экипажам боевых машин (танков, самолетов и т.п.) по каналам радиотелефонной связи. В этом случае появляется возможность дополнительного повышения разборчивости за счет сравнения принимаемого сообщения с определенным тематическим словарем. Сопоставление оценок защищенности РИ по версиям
Н.Б. Покровского и М.А. Сапожкова по критерию словесной разборчивости W приводит к неоднозначным результатам, как это показано на рис. 4. Так, по версии Н.Б. Покровского при малых интегральных отношениях сигнал/шум белый
SNR, дБ
ЖУК, дБ
б
Рис. 3. Зависимость словесной разборчивости Wот соотношения сигнал/шум (SNR, дБ) по Н.Б. Покровскому (а)
и М.А. Сапожкову (б)
шум лишь ненамного уступает розовому шуму по маскирующим свойствам. Между тем, по версии М.А. Сапожкова, белый шум обладает наихудшими маскирующими свойствами при малых интегральных отношениях сигнал/шум [3].
В целом различия в линейной части графиков для однотипных маскирующих шумов составляют около 6 дБ, что согласуется с разбросом оценок значений коэффициента восприятия формант р(Е) (рис. 2).
Однако гораздо большее влияние на оценку РР оказывают иные факторы: априорные данные (тематические словари) о содержании переговоров, современные методы шумо-очистки, возможности лингвистического анализа, многократное прослушивание записанных РС. При этом многие из вышеперечисленных факторов не находят адекватного отражения в действующих методиках.
Так, современные методы ведения акустической речевой разведки [8, 13] позволяют на этапе предварительного изучения объекта разведки собрать не только априорные данные о семантике сообщений, но и получить образцы (сигнатуры) голосов возможных участников переговоров. В этом случае необходимо учитывать возможность повышения фактической разборчивости речи Ш относительно оценок, полученных по действующим в настоящее время методикам. Результаты некоторых проведенных исследований (рис. 4) также показали, что разборчивость резко возрастает, если реципиенту дается возможность сравнения перехваченных речевых сообщений с заранее заданным тематическим словарем [1].
Сопоставительный анализ графиков позволяет сделать вывод об увеличении словесной разборчивости при использовании связных текстов для одинаковых видов помех и равном соотношении сигнал/шум.
Особое внимание следует обратить на принципиальное сходство графиков с результатами, полученными Ю.С. Быковым (рис. 3) для коэффициента восприятия, а также на общий характер графиков Ш, отличающихся от более пологого характера зависимостей, приведенных на рис. 4. Различия в оценках защищенности РИ, в соответствии с графиками,
W,%
Рис. 4. Зависимость словесной разборчивости W от интегрального соотношения сигнал/шум (SNR), в полосе частот 90 - 11200 Гц для разных видов помех:
1 - речеподобный шум (из белого); 2 - речевая помеха (речевой хор из отрезков связных текстов); 3 - розовый шум; 4 - белый шум; З - формантоподобная помеха (речевой хор с огибающей, соответствующей спектру формант)
приведенными на рис. 3, могут составлять от 4 до 7 дБ. Процесс восприятия звуков слуховым анализатором человека может быть разделен на три ступени: акустическую, фонетическую и лингвистическую [12]. На первой ступени сигнал анализируется как физический процесс, определяется комплекс его параметров. На второй ступени происходит сравнение параметров сигнала со «стандартами» памяти и первичное распознавание звука речи. На третьей ступени, не учитываемой действующими методиками, производится уточнение звука речи по вероятностным связям между звуками речи (по смыслу). В случае непреднамеренного прослушивания и при
Таблица 1. Значения коэффициентов улучшения отношения сигнал/шум при использовании цифровых методов шумоочистки
Номер полосы Среднегеометрическая частота полосы Ї, , Гц Диапазон возможных значений коэффициентов улучшения отношения сигнал/шум х1 , дБ
1 125 1,5 - 2,5
2 250 4,0 - 7,0
3 500 4,0 - 7,0
4 1000 3,0 - 6,0
5 2000 1,5 - 3,0
6 4000 0,5 - 1,5
7 8000 0,2 - 0,5
артикуляционных испытаниях ограничиваются преимущественно первыми двумя ступенями [12], при этом анализ РС осуществляется в режиме реального времени.
В режиме отложенного анализа записи РС разборчивость речи существенно возрастает за счет комплексного использования лингвистического анализа (третья ступень) и методов шумоочистки [8].
Так, проведенные теоретические и экспериментальные исследования [6 - 8] показали, что при использовании современных процедур цифровой обработки речи возможно повышение отношения сигнал/шум на 0,2 — 7 дБ в каждой октавной полосе. Численные значения коэффициента улучшения отношения сигнал/шум Х1 приведены в табл. 1.
При определении численных значений х1 необходимо принимать во внимание, что с появлением новых, более совершенных методов и способов шумоочистки значения XI могут возрасти. Пределы такого роста определить достаточно сложно, поскольку отсутствуют методы и способы объективной оценки эффективности различных методов шумоочистки. Учитывая эти обстоятельства, можно считать, что в определенной степени значения х, приведенные в табл. 1, носят условный характер. Таким образом, суммарный, с учетом различий версий формантного метода и фактора использования тематических словарей, разброс корректируемых значений Х1 при определении параметров РР может составить от 4 до 10 дБ.
Выводы
1. Существующие методы оценки защищенности РИ сложно в полной мере адаптировать к задачам объективной оценки защищенности РИ, циркулирующей в ВП.
2. Численные значения оценочных критериев, полученные с использованием субъективных характеристик слухового восприятия, не могут гарантировать защищенность РИ, циркулирующей в ВП.
3. Целесообразно рассмотреть возможность использования иных дополнительных критериев и новые методы оценки защищенности РИ
Литература
1. А.П. Бацула, А.А. Иванов, И.Л. Рева, В.А. Трушин. О достоверности оценки защищенности речевой информации от
утечки по техническим каналам. /Доклады ТУСУРа, июнь 2010, № 1 (21), часть 1.
2. Гавриленко А.В., Дидковский В.С., Продеус А.Н. Сравнительный анализ некоторых методов оценки разборчивости речи. /Акустический симпозиум. «Консонанс-2007». Тезисы, доклада, 25-27 июля (вересень) 2007. — Киев, 2007.
— С. 54 - 65.
3. Гавриленко О.В., Дидковский В.С., Продеус А.Н. Расчет и измерение разборчивости речи при малых отношениях сигнал-шум.. Часть 1. Корректное измерение функции распределения, речевого сигнала / Электроника и связь. Тематический выпуск ««Проблемы, электроники», 2007. -ч. 1. — С. 137 - 141.
4. Гавриленко О.В., Дидковский В.С., Продеус А.Н. Сопоставление версий формантного метода оценки разборчивости речи. / Электроника и связь, Тематический выпуск ««Проблемы, электроники», 2008. - ч. 1. — С. 227 - 230.
5. Герасименко В.Г., Лаврухин Ю.Н., Тупота В.И. Методы защиты, акустической речевой информации от. утечки по техническим, каналам.. — М.: РЦИБ «Факел», 2008. — 256 с.
6. Дворянкин С. В., Харченко Л. А., Козлачков С.Б. Оценка защищенности речевой информации с учетом, современных технологий шумоочистки. /Вопросы, защиты, информации. - М.: ФГУП «ВИМИ», 2007. - № 2 (77). - С. 37 - 40.
7. Дворянкин С.В. Эксперименты по восстановлению искаженной. шумами, речи. /Управление безопасностью, май 2004.
8. Дворянкин С.В., Макаров Ю.К. Хорев А.А. Обоснование критериев эффективности защиты речевой информации./ Защита, информации. Инсайд, 2007. — № 2 — С. 18
— 25.
9. Калинцев Ю.К. Разборчивость речи в цифровых вокодерах. - М.: Радио и связь, 1991. - 220 с.
10. Покровский Н.Б. Расчет, и измерение разборчивости речи. — М.: Гос. Издательство литературы, по вопросам связи и радио, 1962. — 392 с.
11. Рашевский Я.И., Каргашин В.Л. Обзор зарубежных методов определения разборчивости речи. /Специальная техника, №№ 4 - 6, 2002, №1, 2003.
12. Сапожков М.А. Речевой сигнал в кибернетике и связи. -М.: Связьиздат, 1963. — 472 с.
13. Хорев А.А. Техническая защита информации: учеб. пособие для студентов вузов. /Т.1. Технические каналы утечки информации. — М.; НПЦ «Аналитика», 2008. — 436 с.: ил.
