Найти

Результаты поиска

• ОЦЕНКА ЗАЩИЩЕННОСТИ ПОМЕЩЕНИЯ ОТ УТЕЧЕК РЕЧЕВОЙ ИНФОРМАЦИИ В УСЛОВИЯХ ВОЗДЕЙСТВИЯ ШУМОВ

  П. А. Чуб , Д. Н. Цветкова , Н. В. Болдырихин , Д.А. Короченцев

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  Рассматриваются особенности применения методик аттестации защищенных по-
  мещений. Такие методики разрабатываются и регламентируются Федеральной службой
  по техническому и экспортному контролю. Необходимость аттестации связана с наличи-
  ем технических каналов утечки информации, по которым злоумышленником могут быть
  получены сведения, составляющие коммерческую, государственную или иную тайну. Нали-
  чие технических каналов утечки информации обусловлено физическими процессами, связан-
  ными с особенностями распространения акустических, электромагнитных и оптическихволн. Через такие каналы возможна утечка акустической, видовой информации, информа-
  ции, обрабатываемой техническими средствами и системами. В рамках данной работы
  рассматриваются особенности аттестации защищенных помещений от утечек акусти-
  ческой информации. Аттестация включает в себя проведение инструментальных измере-
  ний, которые позволяют обнаружить информативный сигнал в линиях связи, в эфире, в
  системах отопления, водопровода, вентиляции и т.д. Помимо измерений аттестация
  предполагает проведение расчетов, на основании которых делается вывод о соответст-
  вии или несоответствии уровня защищенности. Расчетная часть является довольно гро-
  моздкой и сложной, поэтому целью работы является разработка алгоритма, который
  позволяет определить степень защищенности выделенного помещения от утечки речевой
  информации. Задачами работы являются: разработка вспомогательных алгоритмов для
  расчета параметров защищенности помещения по каждому типу каналов утечки речевой
  информации; реализация программного средства, позволяющего определить степень за-
  щищенности помещения; проведение исследования зависимости защищенности помещения
  от уровня шумов с использованием разработанного программного средства. В качестве
  результатов работы следует отметить синтезированный алгоритм и разработанное
  программное средство, позволяющее существенно сократить время на процедуру оценки
  защищенности помещения и избежать ошибок. Так же результатом работы является
  исследование зависимости словесной разборчивости речи от уровня шумов в различных
  октавах. Исследования показали, что словесная разборчивость, которая определяет за-
  щищенность помещения по акустическим параметрам, нелинейно спадает с увеличением
  уровня шумов при фиксированном уровне сигнала.

• ОСОБЕННОСТИ КЛАССИФИКАЦИИ ЗАШИФРОВАННОГО СЕТЕВОГО ТРАФИКА

  Н.В. Болдырихин , Д. А. Короченцев , Ф.А. Алтунин

  2020-10-11

  Аннотация ▼

  В настоящее время растет интерес к задачам эффективного управления пакетными
  сетями: качеству обслуживания, обеспечению информационной безопасности, оптимиза-
  ции использования программно-аппаратных ресурсов сети. Все эти задачи во многом опи-
  раются на анализ и классификацию сетевого трафика. Данный трафик неоднороден, как
  правило, имеет пульсирующий характер, трудно поддается прогнозированию, описывается
  математическим аппаратом случайных процессов. В разное время условия прохождения
  пакетов по одному и тому же пути могут значительно отличаться. Вместе с тем появля-
  ется значительное количество приложений, требовательных к задержкам и джиттеру.
  Задача администрирования в данном контексте состоит в правильной настройке узлов
  коммутации и маршрутизации. Классификация трафика позволяет идентифицировать
  пакеты различных приложений и служб и обеспечить их приоретизацию при передаче по
  сети. Например, трафик видеоконференций необходимо передавать в первую очередь, по-
  скольку он очень чувствителен к задержкам и джиттеру, трафик данных можно переда-
  вать в последнюю очередь. Классификация трафика на сегодняшний день задача актуаль-
  ная как с точки зрения администрирования сети, так и с точки зрения обеспечения её
  безопасности. Ввиду того, что большое количество приложений сейчас шифрует переда-
  ваемую информацию и просмотреть ее содержимое очень сложно, особый интерес пред-
  ставляет классификация трафика, которая позволяет по косвенным признакам опреде-
  лить аномалии в работе сети, признаки вторжения. В данной работе рассмотрены осо-
  бенности решения задачи классификации зашифрованного трафика. Целью работы явля-
  ется исследование особенностей классификации зашифрованного трафика с использовани-
  ем корреляционного анализа и алгоритма, основанного на разности интегральных площа-
  дей. Задачи исследования: – разработать алгоритм классификации трафика на основе
  корреляции и известными образцами; – разработать алгоритм, основанный на разности
  интегральных площадей под кривыми интенсивности трафика; – провести практическое
  исследование точности решения задачи классификации. В работе рассмотрена классифи-
  кация трафика по трем группам: аудио, видео, данные. В результате выявлена достаточ-
  ная точность корреляционного алгоритма при определении аудио и трафика данных.
  Для выявления видеотрафика лучше использовать алгоритм, основанный на разности ин-
  тегральных площадей под кривыми интенсивности.

• АНАЛИЗ ЗАШИФРОВАННОГО СЕТЕВОГО ТРАФИКА НА ОСНОВЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ ЭНТРОПИИ И ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОСЕТЕВЫХ КЛАССИФИКАТОРОВ

  В.А. Буковшин , П. А. Чуб , Д.А. Короченцев , Л.В. Черкесова , Н. В. Болдырихин , О.А. Сафарьян

  2021-02-13

  Аннотация ▼

  Анализ сетевого трафика позволяет решить множество задач, таких как: определе-
  ние закономерности передачи данных по сети, сбор статистики об использовании веб–
  приложений, мониторинг и дальнейшее исследование сетевой нагрузки, определение потен-
  циальных вредоносных программных средств и сетевых атак и т.д. На данный момент до
  40% Интернет–траффика принадлежит неизвестным приложениям. Это говорит о том,
  что для области анализа сетевого трафика задача классификации приложений приобрела
  особую важность. Совершенствование программного обеспечения в области сетевых тех-
  нологий способствовало обнаружению серьёзных уязвимостей в реализации некоторых
  сетевых протоколов, а именно: TCP и HTTP. С помощью анализаторов сетевого трафика
  злоумышленник получал доступ к содержимому пакетов данных, передающихся по сети.
  Однако с повышением квалификации информационного сообщества в области компьютер-
  ной безопасности, а также с развитием стандартов сетевых технологий, анализ сетевого
  трафика заметно усложнился. Возросшее применение математических методов защиты
  информации, таких как симметричные и ассиметричные криптографические протоколы,
  привела к тому, что большинство подходов к анализу сетевого трафика потеряли значение и
  перестали применяться. Поэтому актуален поиск новых решений задачи классификации
  сетевого трафика с учетом возможности его шифрования. Статья посвящена описанию
  нового смешанного подхода к анализу сетевого трафика, основанного на совокупном ис-
  пользовании теории информации и алгоритмов машинного обучения. Также приводится
  сравнительный анализ предложенного метода с уже существующими подходами, основан-
  ными как на теории информации, так и на машинном обучении. Целью исследований явля-
  ется разработка алгоритма, основанного на интеллектуальном подходе к анализу сетево-
  го трафика. Предлагаемый алгоритм базируется на вычислении энтропии и применении
  нейросетевых классификаторов. Задачи исследований включают: проведение теоретиче-
  ского обоснования предложенного подхода в области теории информации, а также алго-
  ритмов машинного обучения; проведение структурного описания реализованных алгоритмов
  вычисления энтропии и классификации приложений, генерирующих зашифрованный траф-
  фик; сравнительный анализ предложенного алгоритма с уже существующими подходами к
  анализу зашифрованного сетевого трафика. Результатом исследований является новый
  алгоритм, позволяющий с высокой степенью достоверности классифицировать различные
  виды зашифрованного трафика.