Scientific journal
Advances in current natural sciences
ISSN 1681-7494
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 0,775

Проблема исследований: Применение адаптивных средств защиты информации (АСЗИ) позволит повысить эффективность защиты информации от НСД. В то же самое время обеспечение надежности функционирования спецпроцессоров (СП) АСЗИ является одной в ряду наиболее важных задач.

Решение проблемы:

При хранении, передаче и обмене электронной информацией в сетях и системах возникают проблемы обеспечения ее конфиденциальности и целостности. Решить данную задачу можно за счет применения адаптивных средств защиты информации. Применение алгебраических систем, определяемых в расширенных полях Галуа, является одним из наиболее перспективных направлений в построении АСЗИ. В таких системах основными криптографическими преобразованиями являются сложение, умножение и возведение элементов по модулю порождающего полинома g(z). Применение полиномиальной системы классов вычетов (ПСКВ) позволяет повысить не только скорость проведения криптографических преобразований, но и обеспечить высокую надежность работы СП АСЗИ.

Согласно [1-3] в данной алгебраической системе полином A(z), удовлетворяющий условию f где f, представляется в виде вектора

f,             (1)

где f, f - минимальные многочлены расширенного поля f, f.

Тогда операции сложения, вычитания и умножения можно свести к операциям, проводимым над соответствующими остатками, что повышает быстродействие. Кроме того операции проводятся над малоразрядными операндами, что позволяет сократить аппаратурные затраты.

Однако применение ПСКВ позволяет не только повысить скорость обработки данных, но и обеспечить высокую надежность работы СП [1-3]. Если на диапазон возможного изменения кодируемого множества полиномов наложить ограничения, то есть выбрать k из n оснований ПСКВ (k<n ), то это определит рабочий диапазон

f,                  (2)

Многочлен X(z) будет считаться разрешенным, если он принадлежит рабочему диапазону f. Если полином не принадлежит этому диапазону, то он содержит ошибки.

Для  коррекции ошибок в немодулярных кодах широко используются позиционные характеристики [3]. Среди множества алгоритмов определения позиционной характеристики непозиционного кода  полиномиальной системы класса вычетов особое место принадлежит алгоритму обнаружения ошибки, базирующемуся на процедуре расширения оснований ПСКВ.

f,                 (3)

где Bi(z) - ортогональный базис по i-ому основанию; i=1,...,k.

Для расширенной системы оснований f справедливо

f,                        (4)

где f - ортогональный базис в расширенно системе оснований; f - ранг, f - рабочий диапазон.

Если положить условие, что f, то

f.                               (5)

Тогда, подставив в равенство (4) выражение (5) получаем

f,              (6)

где S - номер интервала.

Исходя из условия взаимной простоты оснований имеем

f          (7)

Так как f, то выражение (4) можно представить

f  .  (8)

Положив, что f, получаем

f.    (9)

Если S=0, то значение f. В противном случае

f,                 (10)

где f.

Тогда

f .                (11)

Затем значение остатка по контрольному основанию, вычисленное согласно (11),  сравниванию с остатком, полученным в процессе работы СП АСЗИ. Если данные значения совпадают, то это свидетельствует о том, что исходная комбинация ПСКВ не содержит ошибки. В противном случае - комбинация ПСКВ содержит ошибку, вызванную отказом оборудования СП.

Применение алгоритма расширения оснований позволяет исправлять однократные ошибки, возникающие в результате отказов работы спецпроцессора криптографических преобразований.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ:

  1. Калмыков И.А. Математические модели нейросетевых отказоустойчивых вычислительных средств, функционирующих в полиномиальной системе классов вычетов/ Под ред. Н.И. Червякова. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2005. - 276 с.
  2. Калмыков И.А., Червяков Н.И., Щелкунова Ю.О., Бережной В.В. Математическая модель нейронных сетей для исследования ортогональных преобразований в расширенных полях Галуа/Нейрокомпьютеры: разработка, применение. №6, 2003. с.61-68с.
  3. Элементы применения компьютерной математики и нейроинформатики /Н.И. Червяков, И.А. Калмыков И.А., В.А. Галкина, Ю.О. Щелкунова, А.А. Шилов; Под ред. Н.И. Червякова. - М.: ФИЗМАТЛИТ, 2003. - 216 с.