Статистические  характеристики сформированных генератором маскирующих колебаний близки к характеристикам нормального белого шума.

 

Устройство  обнаружения радиомикрофонов

Устройство  обнаружения радиомикрофонов «ПионерМ» (НПО «Специальная техника и связь» МВД России).

Назначение: Обнаружение радио микрофонов и слуховой контроль сигналов различных передающих средств.

Технические особенности

 
     Устройство обеспечивает: 

• анализ заданного диапазона частот с  остановкой при обнаружении радиомикрофона;  
• обзор заданного диапазона с сохранением в памяти частот предполагаемых радиомикрофонов;  
• определение местоположения обнаруженных радиомикрофонов.

Основные  характеристики

• Диапазон рабочих частот, МГц - 0,5-1900 

• Количество каналов памяти - 50 

• Дальность  обнаружения радиосигналов, м - 15 

• Напряжение питания, В - 220

• Виды модуляции - AM, WFM, NFM, SSB

 

Обнаружение записывающих устройств (диктофонов)

В настоящее  время широкое распространение  получила скрытая запись на диктофоны  как способ документирования речевой  информации.

Каким требованиям должен соответствовать обнаружитель диктофонов (ОД)? Всего нескольким: быстро и скрытно обнаруживать любые диктофоны на приемлемом расстоянии и сигнализировать об этом. Однако способы достижения указанных целей могут сильно различаться в зависимости от того, должен ли ОД быть портативным, обслуживать офис или большой зал заседаний. Таким образом, существует потребность в целом спектре устройств.

Однако  существующие модели (RS100, RS200, PTRD 014-017, APK) обладают невысокой дальностью и  не могут в полной мере удовлетворить пользователей. Причина такого положения заключается в сложности самой задачи обнаружения диктофонов. Прежде всего, она в том, что собственное излучение объекта является сверхслабым. Поэтому для его обнаружения приходится использовать сверхчувствительные каналы получения информации. При этом возникает другая проблема. Прибор очень чувствителен, он “видит”: компьютеры за стеной, изменения в сети 220 В × 50 Гц, поля от проходящего транспорта и т.д. Все эти сигналы немного превосходят по уровню измеряемый сигнал и являются помехами, поэтому приходится решать задачу обнаружения слабых сигналов в сложной помеховой обстановке.

 

Физические  принципы.

      Уже изначально ВОЛС имеют более высокую  степень защищенности информации от несанкционированного доступа, чем какие-либо иные линии связи, что связано с физическими принципами распространения электромагнитной волны в световоде. В оптическом волноводе электромагнитное излучение выходит за пределы волокна на расстояние не более длины волны при отсутствии внешнего воздействия на оптоволокно.

Понятие волоконно-оптической линии связи  является собирательным. Оно включает приёмники, передатчики оптического  сигнала, волоконно-оптический тракт, регенераторы и иное оборудование. В связи с этим волоконно-оптическую линию можно разделить на локальные и распределённые участки. Локальные участки, включающие в себя модуляторы, оптические передатчики и приёмники, регенераторы, наиболее защищены от несанкционированного съёма в виду локализованной области их расположения. Распределённые участки (волоконно-оптические тракты) обладают наибольшей протяжённостью и, соответственно, наименьшей защищённостью от несанкционированного съёма. В отличие от всех других сред передачи информации, для формирования каналов утечки на участках волоконно-оптического тракта, как правило, требуют прямого доступа к оптоволокну и специальных мер отвода части излучения из оптоволокна или регистрации прохождения излучения. Основные физические принципы формирования каналов утечки в ВОЛС можно разделить на следующие типы:

 
1. Нарушение полного внутреннего  отражения;

2. Регистрация  рассеянного излучения на длинах  волн основного информационного  потока и комбинационных частотах;

3. Параметрические  методы регистрации проходящего  излучения.    

 В  предлагаемой работе, анализ каналов утечки информации производится для систем передачи с амплитудной модуляцией электромагнитной волны на распределённых участках способами, связанными с нарушением полного внутреннего отражения. К этим способам относятся:

A. Изменение  угла падения. Использование внешнего воздействия для уменьшения угла падения до значения, меньшего значения предельного угла падения, при котором начинает наблюдаться полное внутреннее отражение.

B. Изменение  отношения показателя преломления  оболочки к показателю преломления сердцевины оптоволокна. Использование внешнего воздействия для увеличения угла полного внутреннего отражения до значений, больших характерных углов падения в световоде.

C. Оптическое  туннелирование. Оптическое туннелирование  состоит в прохождении излучения через оболочку оптоволокна с показателем преломления меньшим, чем у сердцевины, при углах падения больших угла полного внутреннего отражения.

 

Спектральный  анализ

Значительным  событием в развитии ЦОС (ЦИФРОВАЯ ОБРАБОТКА  СИГНАЛОВ ) было открытие в 1965 г. эффективных алгоритмов для вычислений преобразований Фурье. Этот класс алгоритмов стал известен как быстрое преобразование Фурье (БПФ).Значимость этого открытия состоит в следующем. Составной частью ЦОС является спектральный анализ сигналов.  
В спектральном анализе основным математическим аппаратом является преобразование Фурье, на вычисление которого тратилась значительная часть машинного времени. Алгоритм быстрого преобразования Фурье уменьшил время вычисления преобразования Фурье на несколько порядков. Это позволило создать очень сложные алгоритмы обработки сигналов в реальном времени.

Спектральный  анализ полезен для технического анализа, где он обеспечивает количественный инструмент для обнаружения доминирующих частот или полос частот в данных пользователя. В частности, мы можем использовать спектральный анализ, чтобы помочь выбрать средние для различных видов технического анализа. Средние (и другие методы фильтрования данных) позволяют нам подчеркнуть только те частоты или спектральные полосы, которые интересны для целей торговли. Вообще, мы можем разделить спектр дневных торговых данных на три родовые спектральные полосы:

 

 

Распознавание событий

«ВидеОко» - компьютерная система видеонаблюдения и распознавания лиц. Эта система позволяет не только вести наблюдение за окружающей обстановкой, но и благодаря уникальным алгоритмам детектировать определенные события, такие как движения различной интенсивности, статические изменения, нахождение лица в кадре и распознавание лиц. Все эти события сохраняются в базе данных, из которой можно просматривать произошедшие события с запросами по времени и типу события. 
Применение новых научных и технических подходов в системе«ВидеОко» позволяет добавить в системы видеонаблюдения элемент искусственного интеллекта. Система сама определяет происходящие события и фиксирует их, также система «ВидеОко»может дополнить или заменить функцию проверки личности при контроле доступа.  
 
Система «ВидеОко» позволяет сохранять в базе данных только полезную видеоинформацию: изменения, происходящие в поле зрения видеокамеры; есть изображение лица человека в кадре; человек распознан или не распознан. В отличие от систем наблюдения с записью информации на видеомагнитофоны система «ВидеОко» все произошедшие события сохраняются в виде отдельных изображений и допускает параллельное выполнение нескольких функций: регистрацию событий и одновременный поиск и просмотр ранее записанных событий. 

Назначение  системы: 

1. Создание интеллектуальных систем видеонаблюдения.  
2. Упрощение работы постов видеонаблюдения.  
3. Автоматизация контроля доступа  
 
Возможности системы: 

1. Определение  и регистрация событий (движение, изменение фона).  
2. Автоматическая идентификация личности ( распознавание лиц ).  
3. Параллельная работа: поиск и просмотр ранее записанных и регистрация происходящих событий.  
4.Возможность фильтрации просматриваемых событий по дате и типу.  
5.Сигнализация при предопределенных событиях.   
 

Дополнительные  возможности системы: 

1. Сохранение  архивов.  
2. Сохранение изображений в виде отдельных кадров.  
3. Печать изображений.  
4. Подключение исполнительных уcтройcтв через RS-232. 

 

Многоканальная фильтрация

    Основная  научная проблематика в области  цифровой фильтрации заключена в разработке путей преодоления ограничений обусловленных имеющимися ресурсами: возможностями элементной базы, допустимой величиной программно-аппаратных затрат. Методы проектирования цифровых фильтров, объединяющие синтез в спектральной области по заданным величинам рабочих параметров с приемами, учитывающими эти ограничения, позволяют получить решения, близкие к оптимальным в смысле минимизации результирующих затрат и времени анализа.

    Задача  создания эффективных методов цифровой фильтрации в системах мониторинга широкого частотного диапазона, базирующаяся на последних достижениях теории цифровой обработки сигналов, является весьма актуальной, тем более что накопленный опыт разработки и использования процессоров цифровой обработки сигналов (ПЦОС), программируемых логических интегральных схем (ПЛИС), стимулируют создание новых более совершенных и производительных типов этих микросхем, в архитектуре которых должны быть заложены возможности воплощения эффективных алгоритмов ЦОС и, в частности, цифровой фильтрации.

    Таким образом, в настоящее время существует актуальная научно-техническая проблема разработки методов цифровой фильтрации для задач мониторинга широкого частотного диапазона (ШЧД), обеспечивающих необходимое качество и эффективность  обработки. Под эффективностью в данном случае понимается уменьшение времени анализа, минимизация вычислительных и аппаратно-программных затрат.

 

 
 
Список используемой литературы

www.defspace.ru – Киберзащита. Информационная безопасность.

www.microsec.ru – MicroSecurity. Информация должна быть защищенной.

www.protectinfo.ru – ПротектИнфо. Защита данных и безопасность.

www.arms-expo.ru – Информационное агентство. Оружие России.

www.securitydocs.ru – Мир безопасности. Мир электронной безопасности.

www.analitika.info – Защита информации.

www.freepapers.ru – Свободный банк информации.