- •Пояснительная Записка
- •1 Введение 6
- •5.3 Расчет 117
- •Введение
- •Исследовательская часть
- •Структура подсистемы защиты информации в системе глобальной спутниковой связи и методы обеспечения средств мониторинга и управления объектами защиты информации
- •Описание среды комплекса спутниковой глобальной радиосвязи и выявление целей защиты информации
- •Состав и структура подсистемы защиты информации в комплексе спутниковой глобальной радиосвязи.
- •Прослушивание второго рода, как метод построения эффективных атак на систему связи.
- •Алгоритм массирования – как метод защиты от прослушивания второго рода.
- •Линейные кодовые последовательности.
- •Нелинейные кодовые последовательности.
- •Однократное гаммирование.
- •Требования к алгоритму маскирования.
- •Специальная часть
- •Основные требования.
- •Соответствие предъявляемому уровню безопастности.
- •Построение на основе использования криптографии симметричных ключей.
- •Описание.
- •Математическое описание.
- •Описание параметров.
- •Формирование ключа.
- •Разворачивание ключа.
- •Определение времени жизни сеансовых ключей
- •Программная и аппаратная гибкость реализации
- •Оценка сложности программной и аппаратной реализации
- •Вычислительная сложность (скорость) зашифрования/расшифрования
- •Оценочное время выполнения зашифрования/расшифрования блока данных
- •Оценочная скорость алгоритма в виде числа тактов работы процессора
- •Скорость выполнения зашифрования/расшифрования блока данных
- •Пакет тестов Национального института стандартов и технологий (nist)
- •Частотный тест.
- •Тест на самую длинную серию единиц в блоке.
- •Тест ранга двоичных матриц.
- •Тест с дискретным преобразованием Фурье (спектральный тест).
- •Универсальный статистический тест Маурэра.
- •Сжатие при помощи алгоритма Лемпела-Зива.
- •Тест линейной сложности.
- •Результаты тестирования
- •Результаты проведения тестов
- •Спектральный тест
- •Тест линейной сложности
- •Технологический раздел
- •Введение
- •Общие принципы тестирования
- •Общие методики оценки качества алгоритма маскирования данных
- •Графические тесты
- •Гистограмма распределения элементов
- •Распределение на плоскости
- •Проверка серий
- •Проверка на монотонность
- •Оценочные тесты
- •Методы тестирования алгоритма маскирования данных
- •Система оценки статистических свойств
- •Оценка результатов тестирования
- •Генерация последовательностей для тестирования
- •Исполнение набора статистических тестов
- •Анализ прохождения статистических тестов
- •Организационно-экономический раздел
- •Введение
- •Теоретическая часть
- •Оценка затрат на разработку по
- •Составляющие затрат на программный продукт
- •Составляющие затрат на разработку программ Ср.
- •Затраты на непосредственную разработку кп
- •Сложность комплекса программ
- •Применение современных методов разработки кп.
- •Факторы организации процесса разработки кп, влияющие на непосредственные затраты при создании сложных программ.
- •Затраты на изготовление опытного образца как продукции производственно-технического назначения.
- •Затраты на технологию и программные средства автоматизации разработки комплекса программ.
- •Составляющие затрат на эксплуатацию программ, влияющие на процесс их разработки.
- •Исходные данные
- •Расчёт затрат
- •1)Составляющие затрат на разработку программ:
- •2) Затраты на эксплуатацию программ:
- •3) Накладные расходы
- •Производственно-экологическая безопасность
- •Введение
- •Машинный зал и рабочее место программиста
- •Вредные факторы, присутствующие на рабочем месте и их классификация
- •Вредные производственные воздействия
- •Электрическая опасность
- •Нерациональность освещения
- •Расчет искусственного освещения методом коэффициента использования светового потока
- •Психофизические факторы
- •Микроклимат
- •Посторонние шумы
- •Постороннее электромагнитное излучение
- •Химические факторы
- •Эргономические требования
- •Эргономика окружающей среды
- •Экологическая безопасность
- •Заключение
- •Литература
- •Приложение 1
- •Приложение 2
- •Приложение 3
Частотный тест.
Цель теста
Суть теста – количественное соотношение нулей и единиц во всей последовательности. Цель этого теста – определить, будет ли число единиц и нулей в последовательности приблизительно таким же, как в случайной последовательности. Тест оценивает близость количества единиц к ½ длины всей последовательности, то есть число нулей и единиц в последовательности должно быть примерно одинаковым. Все последующие тесты зависят от прохождения этого теста; нет признака, указывающего на то, что протестированная последовательность неслучайна.
Вызов функции
Frequency(n), где:
n Длина строки бит.
Последовательность бит, вырабатываемая генератором случайных чисел, который тестируется; = 1, 2, … , n.
Тестовая статистика и распределение.
Sobs: Абсолютное значение суммы Xi (где, Xi = 2 - 1 = 1) в последовательности делится квадратным корнем длины последовательности.
Соответствующее распределение для тестовой статистики полунормальное (для больших n). ( Если z (где z ) распределена нормально, то |z| распределена полунормально.)
Если последовательность случайна, то единицы с плюсами и минусами сократятся, и статистика будет близка к 0. Если же в последовательности много нулей или единиц, то тестовая статистика будет сильно отличаться от нуля.
Описание теста
(1) Замена 0-й и 1-ц на 1: Нули и единицы входной последовательности () заменяются на значения –1 и +1 и суммируются , где Xi = 2i –1.
Например, если = 1011010101, то n=10 и Sn = 1 + (-1) + 1 + 1 + (-1) + 1 + (-1)
+ 1 + (-1) + 1 = 2.
(2) Вычисляется статистика
Для нашего примера
(3) Вычисляется P-значение =erfc, где erfc – комплементарная функция ошибок.
Для нашего примера P-значение =erfc= 0.527089.
Правило принятия решения (1%- уровень)
Если вычисленное P-значение < 0.01, то считаем, что последовательность неслучайна. В противном случае считаем, что последовательность случайна.
Выводы и интерпретация результатов.
Так как полученное на 3-м шаге пункта 4 Р-значение ≥0,01 (Для нашего примера P-значение = 0.527089), то заключаем, что последовательность случайна.
Если бы Р-значение было мало(< 0.01), то соответственно было бы велико значение или. Большие положительные значенияSn указывают на большое количество единиц в последовательности, и большие отрицательные значения Sn указывают на большое количество нулей.
Рекомендации
Рекомендуется для тестирования брать последовательности, длина которых ≥100 бит.
n≥100.
Тест на самую длинную серию единиц в блоке.
Цель теста
Суть этого теста – самая длинная серия единиц внутри М-битного блока. Цель этого теста – определить, будет ли длина самой длинной серии единиц внутри тестируемой последовательности близка к длине самой длинной серии единиц, которая бы ожидалась в случайной последовательности. Заметим, что неправильность ожидаемой длины самой длинной серии единиц предполагает неправильность ожидаемой длины самой длинной серии нулей. Поэтому, достаточно провести только тест для единиц.
Вызов функции
LongestRunOfOnes(n), где:
n Длина строки бит.
Последовательность бит, вырабатываемая генератором случайных чисел, который тестируется; = 1, 2, … , n.
M Длина каждого блока. В зависимости от длины тестируемой последовательности выбирается одно из трёх значений M: M = 8, M = 128 и M = 104 в соответствии с таблицей 3.4.
Табл. 3.4 Выбор значения M
N Число блоков; выбирается в соответствии со значением М.
Тестовая статистика.
: Мера того, насколько хорошо длина самой большой серии внутри M-битных блоков соответствует ожидаемой длине самой большой серии внутри М-битных блоков случайной последовательности.
Соответствующее распределение для тестовой статистики – это распределение .
Описание теста
(1) Делим последовательность на M-битные блоки.
(2) Располагаем в виде таблицы частоты самых длинных серий единиц в каждом блоке по категориям, где каждая ячейка содержит число серий единиц данной длины (табл. 3.5).
Для возможных значений M, ячейки vi будут содержать следующие значения:
Табл. 3.5 Частоты самых длинных серий единиц в каждом блоке.
(3) Вычисляем , где значения , для 1i N.
Значения K и N определяются значением M в соответствии с таблицей 3.6.
Табл. 3.6 Определение значенийK и N.
(4) Вычисляется P-значение = igamc, где igamc - это неполная гамма-функция для Q(a,x) .
Правило принятия решения (1%- уровень)
Если вычисленное P-значение < 0.01, то считаем, что последовательность неслучайна. В противном случае, считаем, что последовательность случайна.
Выводы и интерпретация результатов.
Заметим, что большие значения указывают на то, что тестируемая последовательность содержит группы единиц.
Рекомендации
Рекомендуется для тестирования брать последовательности, состоящие минимум из количества бит, указанного в таблице пункта 2.