CC BY
212
УДК 621.317
ЭКСПЕРИМЕНТАЛЬНАЯ ОЦЕНКА ВЛИЯНИЯ ШУМООЧИСТКИ НА РАЗБОРЧИВОСТЬ РЕЧИ
И. А. Григорьев
Приводится оценка словесной разборчивости речи для виброакустического канала утечки речевой информации при использовании фильтра шумоочистки, обеспечивающего минимальное значение среднеквадратической ошибки, и без фильтрации
Ключевые слова: словесная разборчивость речи, виброакустический канал утечки речевой информации, шумоочистка
Введение
Проблемы защиты акустической речевой информации от утечки по техническим каналам занимают одно из ключевых мест в информационной безопасности объектов защиты. Прежде всего, это обусловлено тем, что на защищаемых объектах акустическая информация циркулирует в "готовом" к применению виде. Для съема информации предполагаемый
злоумышленник может использовать широкий спектр аппаратуры, позволяющей осуществлять перехват речевой информации по прямому акустическому, виброакустическому,
акустоэлектрическому и оптико-электронному каналам [1].
Для защиты от утечки акустической речевой информации по техническим каналам применяются как пассивные методы защиты, так и активные средства защиты. В качестве показателя оценки защищенности используют словесную
разборчивость речи W [1]. В зависимости от заданных требований к эффективности защиты информации, характеристик объекта защиты и предполагаемой аппаратуры съема информации выбираются необходимые методы и средства защиты.
Зачастую использование пассивных мер на объектах защиты невозможно или не приводит к обеспечению должного уровня защищенности акустической речевой информации. В таких случаях применяются средства активной защиты акустической информации, которые используют шумовые, "речеподобные" и комбинированные
помехи и представляют собой генераторы шума [1].
Развивающаяся в настоящее время техника и технология шумоочистки [2, 3] накладывают
дополнительные требования на средства активной защиты акустической информации в связи с тем, что она направлена на повышение словесной разборчивости речи, зависящей от отношения мощности информативного сигнала к мощности шумов.
В [4] для учета шумоочистки в процессе расчета словесной разборчивости речи предложено использовать передаточную функцию фильтра,
Григорьев Иван Александрович - ГНИИИ ПТЗИ ФСТЭК России, аспирант, тел. (4732) 34-79-79
обеспечивающего минимальное значение среднеквадратической ошибки восстановления исходного сигнала. Данная работа посвящена исследованию влияния шумоочистки, предложенной в [4], на показатель оценки защищенности -словесную разборчивость речи.
Экспериментальная оценка влияния шумоочистки на разборчивость речи
Исследования проводились для
виброакустического канала утечки речевой информации. В ходе проведения эксперимента в качестве тестового речевого сигнала использовались акустические гармонические (тональные) сигналы на среднегеометрических частотах октавных полос. При этом источник тестового акустического сигнала устанавливался на расстоянии 1 м от отражающей поверхности, в нашем случае стекла, а значения уровней тестового речевого сигнала в 7 октавных полосах частот устанавливались в соответствии выбранным значением интегрального уровня тестового речевого 70 дБ, что соответствует речи средней громкости [1]. Системой активной виброакустической маскировки "Барон" были сформированы следующие виды шумовых маскирующих помех:
• "белый" шум (шум с постоянной спектральной плотностью в речевом диапазоне частот);
• "розовый" шум (шум с тенденцией спада спектральной плотности 3 дБ на октаву в сторону высоких частот);
• "коричневый" шум (шум с тенденцией спада спектральной плотности 6 дБ на октаву в сторону высоких частот);
Измерения уровней вибрационного сигнала и шума проводились в 7 октавных полосах многоканальным комплексом измерительной аппаратуры "PULSE 3560С-Т03", предназначенным для измерения параметров звука и вибраций. Результаты измерений приведены в табл. 1-4.
Измеренные уровни сигналов и шумов приведены в дБ относительно м/с2.
Расчеты словесной разборчивости речи без учета шумоочистки проводились по формулам приведенным в [4]:
V = 10 • ig Z K 100,V ;
i=1
V = 10 • lg X к 10°
q0 = 100
1
W0 = - ,
1+ 0,21q0-1
где qo - отношение мощности сигнала к мощности шума.
Для случая применения фильтра шумоочистки, обеспечивающего минимальное значение среднеквадратической ошибки, словесная
разборчивость речи рассчитывалась следующим образом [4]:
K0i = 2V - 20 • lg (1001V- + 100,V )
V0. = V. + K .;
n 0i ni 0i 7
V 0 = 10 • lg X к 100
V0. = V. + K .;
s 0i si 0 i 7
V 0 = 10 • lg X K100,1’
1
q = 100
w =
i=\
0,1(V 0-V 0) _
1
1+ 0,21q1
Таблица 1
Характеристики октавных полос и измеренные значения вибрационного сигнала
i =1
=1
Номер октавной полосы, i Среднегеометрическая частота октавной полосы, fi, Гц Октавные уровни, дБ речевого сигнала с интегральным уровнем 70 дБ Весовой коэффициент октавной полосы, к Измеренный уровень тестового вибрационного сигнала, Vsi, дБ
1 125 55 0,01 -58,3
2 250 66 0,03 -55,8
3 500 66 0,12 -52,5
4 1000 61 0,2 -51,3
5 2000 56 0,3 -46,1
6 4000 53 0,26 -52,5
7 8000 48 0,07 -56,9
Таблица 2
Результаты измерений уровней "белого" шума в октавных полосах
Номер октавной полосы Первый уровень вибрационного шума Vni, дБ Второй уровень вибрационного шума, Vni, дБ Третий уровень вибрационного шума Vni, дБ Четвертый уровень вибрационного шума Vni, дБ Пятый уровень вибрационного шума Vni, дБ Шестой уровень вибрационного шума Vni, дБ
1 -40 -46 -48 -49,5 -51 -52
2 -40 -46 -48 -49,5 -51 -52
3 -40 -46 -48 -49,5 -51 -52
4 -40 -46 -48 -49,5 -51 -52
5 -40 -46 -48 -49,5 -51 -52
6 -40 -46 -48 -49,5 -51 -52
7 -40 -46 -48 -49,5 -51 -52
Таблица 3
Результаты измерений уровней "розового" шума в октавных полосах
Номер октавной полосы Первый уровень вибрационного шума Vni, дБ Второй уровень вибрационного шума, Vni, дБ Третий уровень вибрационного шума Vni, дБ Четвертый уровень вибрационного шума Vni, дБ Пятый уровень вибрационного шума Vni, дБ Шестой уровень вибрационного шума Vni, дБ
1 -35 -37 -39 -40 -41 -42
2 -38 -40 -42 -43 -44 -45
3 -41 -43 -45 -46 -47 -48
4 -44 -46 -48 -49 -50 -51
5 -47 -49 -51 -52 -53 -54
6 -50 -52 -54 -55 -56 -57
7 -53 -55 -57 -58 -59 -60
Таблица 4
Результаты измерений уровней "коричневого" шума в октавных полосах
Номер октавной полосы Первый уровень вибрационного шума Ут, дБ Второй уровень вибрационного шума, кт , дБ Третий уровень вибрационного шума Кт, дБ Четвертый уровень вибрационного шума кт , дБ Пятый уровень вибрационного шума кт , дБ Шестой уровень вибрационного шума кт , дБ
1 -29 -31 -32 -34 -35 -36
2 -35 -37 -38 -40 -41 -42
3 -41 -43 -44 -46 -47 -48
4 -47 -49 -50 -52 -53 -54
5 -53 -55 -56 -58 -59 -60
6 -59 -61 -62 -64 -65 -66
7 -65 -67 -68 -70 -71 -72
Для случая применения фильтра шумоочистки, обеспечивающего минимальное значение среднеквадратической ошибки, словесная разборчивость речи рассчитывалась следующим образом [4]:
Кш = 2 К. - 20 • ^ (1О0ДК- + 1001Кт)
V. 0. = К + К 0.;
\у
к„0 =10 • ^ Е к 100
V = V. + К ;
50г л 0г 7
к 0=10 • ^ Е к 10 ?1 = 10
ш =
1=1
0,1(к0-к„0) _
1
1+ 0,21^1-1
Результаты расчетов приведены на графиках, представленных на рис. 1-3.
IV
I
0.!
0.6
0.4
0.2
ш --'
/ / / / У
/ / / ! \\'0
/
Я- лБ
Рис. 1. Графики зависимости словесной разборчивости от отношения сигнал/шум при условии применения "белого" шума - словесная
разборчивость без применения шумоочистки, -
словесная разборчивость для режима отложенной обработки речи)
'Л;| ...
/ щ >
/ / / /
/ / /
Ч, дБ
Рис. 2. Графики зависимости словесной разборчивости от отношения сигнал/шум при условии применения "розового" шума -
словесная разборчивость без применения шумоочистки, - словесная разборчивость для
режима отложенной обработки речи)
\У1_ -
у
у У / /
\\у / /
0.5
1.5
ч, дБ
Рис. 3. Графики зависимости словесной разборчивости от отношения сигнал/шум при условии применения "коричневого" шума -словесная разборчивость без применения шумоочистки, Wl - словесная разборчивость для режима отложенной обработки речи)
1=1
Заключение
Исследования, проведенные в [1], позволяют ранжировать понятность перехваченного речевого сообщения следующим образом:
• перехваченное речевое сообщение содержит количество правильно понятых слов, достаточное для подробной справки о содержании перехваченного разговора ^ > 60-70 %);
• перехваченное речевое сообщение содержит количество правильно понятых слов, достаточное только для составления краткой справки-аннотации, отражающей предмет, проблему, цель и общий смысл разговора ^ > 40-50 %);
• перехваченное речевое сообщение содержит отдельные правильно понятые слова, позволяющие установить предмет разговора ^ > 20-30 %);
• при прослушивании фонограммы перехваченного речевого сообщения возможно установить факт наличия речи, но нельзя установить предмет разговора ^ > 10 %).
Полученные графики позволяют сделать вывод о том, что применение шумоочистки значительно повышает словесную разборчивость речи и позволяет потенциальному злоумышленнику повысить ранг перехваченной информации.
Например, для графика, представленного на рис.1, перехваченное речевое сообщение позволит не только установить предмет разговора, но и будет содержать количество правильно понятых слов, достаточное для составления краткой справки-аннотации, отражающей предмет, проблему, цель и общий смысл разговора.
Литература
1. Хорев А.А., Макаров Ю.К. Методы защиты речевой информации и оценки их эффективности / Конфидент, №4, 2001.
2. Дворякин С.В., Козлачков С.Б., Харченко Л.А. Оценка защищенности речевой информации с учетом современных технологий шумоочистки / Вопросы защиты информации, №2 (77), 2007.
3. Степанов А.В., Матвеев С.А. Методы и средства восстановления разборчивости зашумленной речи / Системы безопасности связи и телекоммуникаций, №29, 1999 г.
4. Григорьев И.А. Применение фильтра
шумоочистки, обеспечивающего минимальное значение среднеквадратической ошибки, в процессе расчета словесной разборчивости речи // Вестник воронежского государственного технического университета. Т. 6. № 2. 2010.
Государственный научно-исследовательский испытательный институт проблем технической защиты информации Федеральной службы по техническому и экспортному контролю России
EXPERIMENTAL ESTIMATE OF DENOISING EFFECT ON SPEECH INTELLIGIBILITY
I.A. Grigoriev
The estimate of the word speech intelligibility for vibroacoustic channel of the voice data leakage, using the denoising filter, providing the minimum value of the root-mean-square error, and without filtration is given
Key words: word speech intelligibility, vibroacoustic channel of voice data leakage, denoising
