Методические подходы к задаче определения отношения сигнал/шум

1.

Методические подходы к задаче
определения отношения
сигнал/шум

2.

Термины и
определения
P(x|s1)
P(x|s2)
Сигнал – физический
процесс, несущий
информацию
Шум – случайный процесс,
нарушающий работу
алгоритмов обработки
сигнала
Помеха –
детерминированный
процесс, нарушающий
работу алгоритмов
обработки сигнала
Отношение сигнал/шум –
отношение мощности
сигнала к мощности шума
C
Вопрос – когда 10, а
когда 20 log?

3.

Почему так
важно знать
отношение
сигнал/шум?
Шумы и помехи в различных
формах
присутствуют
в
любых
задачах.
Защита
информации от утечки по
техническим
каналам
–
частный
случай
задачи
оценки
возможности
принятия решения в условиях
частичной
неопределенности.
Акустика помещений
Радиоизмерения
Электромагнитная совместимость
Оценка качества цифровых
данных

4.

Как
обеспечить
возможность
приема на
фоне шумов?
Повысить уровень сигнала
Обеспечить возможность
накопления сигнала
Узкополосный сигнал ( свист )
VS
Широкополосный ( крик )?

5.

Зачем разная
форма
лопастей?
Шум вентилятора должен
быть максимально
равномерным
Вопрос – от чего
зависит громкость?

6.

Задача 1
Шум
Average RMS Power:
-11.28 dB
Сигнал
Average RMS Power:
-45.12 dB
Отношение сигнал/шум -33 дБ
В какой полосе
частот должна
проводится оценка
отношения сигналшум?
Спектр по 1024 точкам
Спектр по 3 310 000 точкам
Вопрос – в итоге -33
или 17 дБ?

7.

Задача 2
Как измерить
отношение сигналшум, если уровень
сигнала ниже
шумов
измерительного
прибора?
Уровень гармоник
Уровень шумов приемника
Уровень сигнала
Частота

8.

Задача 3
Зачем используют
шумоподобные
сигналы?

9.

Задача 4
Почему при
высоком уровне
шумов падает
скорость передачи
информации ?

10.

Программа и методики испытаний
– в каких условиях выполнена
проверка?
Для каких
документов
нужно
отношение
сигнал/шум?
Экспертные заключения
- Можно было в принципе принять
сигнал?
Оценка защищенности информации
от утечки по техническим каналам
- Можно ли прослушать?
А также:
-
Сертификация
-
Оценка качества алгоритмов и программ
-
Повышение качества разрабатываемой продукции

11.

Проблемные вопросы
оценки защищенности
информации
- Не полная информация о том,
какие
демаскирующие
признаки
могут
быть
у
защищаемых процессов
- Сложность учета возможности
комплексирования различных
технических каналов
- Использование генеративных
нейронных
сетей
для
восстановления зашумленной
информации

12.

Перспективные направления
исследований в области оценки
защищенности информации
ЗАГОЛОВОК
Основной
тезис или важная
- Алгоритмы
многоканального
информация
сбора и обработки информации
- Совершенствование
экранирующих материалов и
покрытий
- Структурное
маскирование
сигналов и разработка «умных»
помех
Известный
шум
Чистый
сигнал
Наблюдаемый
сигнал
+
Функция
обработки
Закон искажения
функции от уровня
шума
Функция
обработки
Анализ
характеристик
искажений сигнала

13.

Задача 5
Какой предельный
уровень шума,
ниже которого
нельзя
восстановить
информацию?
Предел
Шеннона
позволяет
определить
теоретически достижимую скорость передачи
данных в зашумленном канале связи

14.

Спасибо!