ПОМЕХОУСТОЙЧИВЫЙ ПРОТОКОЛ ОПОЗНАВАНИЯ НИЗКООРБИТАЛЬНОГО СПУТНИКА-РЕТРАНСЛЯТОРА
Аннотация
Освоение месторождений в районах Крайнего Севера относится к глобальным проектам,
которые реализует Российская Федерация. Эффективный контроль и мониторинг состояния
необслуживаемых объектов (НО), занимающихся промыслом углеводородов, достоверное доведе-
ние до них команд управления возможно только с помощью низкоорбитальных спутников (НС),
объединенных в одну группировку. Однако по мере расширения числа стран, участвующих в раз-
работке месторождений в районах Крайнего Севера, будет расти и количество группировок НС.
В результате этого приемник, расположенный на НО, будет видеть сразу несколько спутников-
ретрансляторов. При этом НС-злоумышленник (НСЗ) может попытаться навязать приемнику
перехваченную ранее команду управления, что может привести к выходу из строя НО. Предот-
вратить возможность навязывания такой спуфинг-помехи можно с помощью системы опознава-
ния низкоорбитального спутника (СОНС). Эффективность работы СОНС во многом зависит от
протокола опознавания. Для повышения скорости проведения аутентификации НС в ряде работ
предлагается использовать протокол с нулевым разглашением знаний, который выполняется в
модулярных кодах (МК). Данный результат достигается за счет параллельного выполнения
арифметических операций по основаниям кода. Однако это свойство МК можно использовать для
повышения помехоустойчивости СОНС, которая должна функционировать в различной погодных
условиях. Цель – разработка помехоустойчивого протокола опознавания НС-ретранслятора, вы-
полняемого в модулярном коде и требующего меньшего времени на коррекцию ошибок.
Литература
systems in the oil industry]. Moscow – Vologda: Infra-Inzheneriya, 2019, 304 p.
2. Liao Y., Loures E. de F.R., Deschamps F. Industrial internet of things: a systematic literature review
and insights, IEEE Internet Things Journal, 2018, Vol. 5 (6), pp. 4515-4525. DOI:
10.1109/JIOT.2018.2834151.
3. Kalmykov I.A., Olenev A.A., Kalmykova N.I., Dukhovnyj D.V. Using Adaptive Zero-Knowledge Authentication
Protocol in VANET Automotive Network, Information, 2023, Vol. 14(1), 27. DOI:
10.3390/info14010027.
4. Chistousov N.K., Kalmykov I.A., Dukhovnyj D.V., Kalmykov M.I., Olenev A.A. Adaptive Authentication
Protocol Based on Zero-Knowledge Proof, Algorithms, 2022, Vol. 15 (2), 50. DOI:
10.3390/a15020050.
5. Olenev А.А., Kalmykov I.А., Pashintsev V.P. Improved Spacecraft Authentication Method for Satellite Internet
System Using Residue Codes, Information, 2023, Vol. 14 (7), 407. DOI: 10.3390/info14070407.
6. Kalmylov I.A., Kopytov V.V., Olenev A.A., Kalmykova N.I., Chistousov N.K. Application of Modular
Residue Classes Codes in an Authentication Protocol for Satellite Internet Systems, IEEE Access,
2023, Vol. 11:1-1, pp. 71624-71633. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3290498.
7. Chistousov N.K., Kalmykov I.A., Chipiga A.F., Kalmykova N.I. Razrabotka protokolov autentifikatsii
nizkoorbital'nykh kosmicheskikh apparatov na osnove parallel'nykh kodov sistem ostatochnykh
klassov [Development of authentication protocols for low-orbit spacecraft based on parallel codes of
residual class systems], Inzhenernyy vestnik Dona [Engineering Bulletin of the Don], 2021, No. 4.
Available at: ivdon.ru/ru/magazine/archive/n4y2021/6912.
8. Tyncherov K.T., Mukhametshin V.Sh., Khuzina L.B. Method to control and correct telemetry well information
in the basis of residue number system, Journal of Fundamental and Applied Sciences, 2017,
Vol. 9 (2), pp. 1370-1374.
9. Mohan A. Residue Number Systems. Theory and Applications. Switzerland, Springer International
Publishing, 2016, 351 p.
10. Mohan A. RNS-Based arithmetic circuits and applications, Arithmetic Circuits for DSP Applications.
Chapter 6, Eds. P.K. Meher, T. Stouraitis. John Wiley and Sons, Ltd, 2017, pp. 186-236.
11. Cheremushkin A.V. Kriptograficheskie protokoly. Osnovnye svoystva i uyazvimosti [Cryptographic
protocols. Basic properties and vulnerabilities]. Moscow: Akademiya, 2009, 272 p.
12. Zapechnikov S.V. Kriptograficheskie protokoly i ikh primenenie v finansovoy i kommercheskoy
deyatel'nosti [Cryptographic protocols and their application in financial and commercial activities].
Moscow: Goryachaya liniya-Telekom, 2011, 256 p.
13. Omondi A., Premkumar B. Residue Number Systems: Theory and Implementation. United Kingdom,
Imperial College Press, 2007, 293 p.
14. Chervyakov N.I., Kolyada A.A., Lyakhov P.A. Modulyarnaya arifmetika i ee prilozheniya v
infokommunikatsionnykh tekhnologiyakh [Modular arithmetic and its applications in
infocommunication technologies]. Moscow: Fizmatlit, 2017, 400 p.
15. Chervyakov N.I., Nagornov N.N. Korrektsiya oshibok pri peredache i obrabotke informatsii,
predstavlennoy v SOK, metodom sindromnogo dekodirovaniya [Error correction in transmission and
processing of information presented in the SOC using the syndrome decoding method], Nauka.
Innovatsii. Tekhnologii [Science. Innovations. Technologies], 2015, No. 2, pp. 15-40.
16. Akushskiy I.Ya., Yuditskiy D.M. Mashinnaya arifmetika v ostatochnykh klassakh [Machine arithmetic
in residual classes]. Moscow: Sov. radio, 1968, 440 p.
17. Siora A.A., Krasnobaev V.A., Kharchenko V.S. Otkazoustoychivye sistemy s versionnoinformatsionnoy
izbytochnost'yu [Fault-tolerant systems with version-information redundancy].
Khar'kov: KhAI, 2009, 321 p.
18. Sun J.-D., Krishna H. A coding theory approach to error control in redundant residue number systems.
II. Multiple error detection and correction, IEEE Transactions on Circuits and Systems II: Analog and
Digital Signal Processing, 1992, Vol. 39 (1), pp. 18-34.
19. Chervyakov N.I., Sakhnyuk P.A., Makokha A.N. Neyrokomp'yutery v ostatochnykh klassakh
[Neurocomputers in residual classes]. Book 11. Moscow: Radiotekhnika, 2003, 272 p.
20. Chervyakov N.I., Lyakhov P.A., Babenko M.G., Lavrinenko I.N., Lavrinenko A.V., Nazarov A.S. The
architecture of a fault-tolerant modular neurocomputer based on modular number projections,
Neurocomputing, 2018, Vol. 10, pp. 96-107.
21. Chervyakov N.I., Sakhnyuk P.A., Shaposhnikov A.V., Ryadnov S.A. Modulyarnye parallel'nye
vychislitel'nye struktury neyroprotsessornykh system [Modular parallel computing structures of
neuroprocessor systems]. Moscow: Fizmatlit, 2003, 288 p.
