МЕТОД ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ КОНФІДЕНЦІЙНОСТІ МОВНИХ ПЕРЕГОВОРІВ З УРАХУВАННЯМ ПСИХОАКУСТИЧНОГО МАСКУВАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2026.32.1095Ключові слова:
шумове маскування;, конфіденційність мови;, психоакустичне маскування;, оптимізація шуму;, адаптивне маскування;, захист інформації;, кібербезпека;, параметрична модель шуму.Анотація
У статті розглядається проблема забезпечення конфіденційності мовних сигналів у системах зв’язку за умов обмежених ресурсів, жорстких вимог до затримки та несумісності з існуючою інфраструктурою, де традиційні криптографічні методи часто виявляються непридатними. Пропонується новий підхід до шумового маскування, спрямований не на мінімізацію теоретичної взаємної інформації, а на максимізацію ступеня психоакустичного маскування — тобто на ефективне приховування корисного сигналу за рахунок використання властивостей людського слухового сприйняття. Формалізовано оптимізаційну модель синтезу адаптивної шумової добавки, яка одночасно задовольняє технічні обмеження (смуга частот 100–4000 Гц, обмеження потужності), функціональні вимоги (якість відтворення для легального користувача, MSE < 0.01) та забезпечує можливість синхронізації. Як параметрична модель шуму використовується дзвінкоподібний спектр, що дозволяє звести високовимірну задачу до оптимізації кількох ключових параметрів. На прикладі чисельного експерименту з мовним сигналом тривалістю 1 с показано, що запропонований метод значно підвищує ступінь маскування — до 87% енергії корисного сигналу стає неприйнятною для сприйняття несанкціонованим слухачем — за умови збереження високої якості відновлення сигналу. Результати підтверджують перспективність підходу для побудови практично реалізованих систем захисту, які поєднують безпеку, ефективність і сумісність з існуючими стандартами зв’язку.
Завантаження
Посилання
Kryvulia, H. O., & Stepanenko, V. V. (2020). Application of psychoacoustic models for speech information protection in communication systems. Bulletin of the National Technical University “KhPI”. Series: Informatics and Modeling, (2), 45–51. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/20.500.12494/29876
Lutsenko, O. I., & Boiko, A. S. (2021). Adaptive noise masking of speech signals considering human auditory perception. Proceedings of Kharkiv National Air Force University, (3), 112–117. https://hups.mil.gov.ua/journal/2021_3/2021_3_23.pdf
Horbenko, Y. I., & Kachko, O. V. (2019). Modern methods of speech information protection under resource constraints. Scientific Bulletin of Uzhhorod University. Series: Computer Science, 1(45), 34–40. https://visnyk.uzhnu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/2456
Johnston, J. D. (1989). Transform coding of audio signals using perceptual noise criteria. IEEE Journal on Selected Areas in Communications, 6(2), 314–323. https://doi.org/10.1109/49.190305
Painter, T., & Spanias, A. (2000). Perceptual coding of digital audio. Proceedings of the IEEE, 88(4), 451–513. https://doi.org/10.1109/5.843005
Wang, D., & Brown, G. J. (2008). Computational auditory scene analysis: Principles, algorithms, and applications. Wiley-IEEE Press. https://doi.org/10.1002/9780470149334
Zhang, X., et al. (2021). Adversarial audio perturbations for privacy protection in voice communication. IEEE Transactions on Information Forensics and Security, 16, 3876–3889. https://doi.org/10.1109/TIFS.2021.3095350
Lukova-Chuiko, N. V., Toliupa, S. V., Pohasii, S. S., Laptieva, T. O., & Laptiev, S. O. (2021). Improvement of information protection model in social networks. Proceedings of the Military Institute of Taras Shevchenko National University of Kyiv, (73), 88–103.
Kalchuka, I., Laptiev, S., & Laptieva, T. (2021). Analysis of data transmission using a modified neural network. International Journal of Artificial Intelligence and Informatics, 3(2), 73–79. https://doi.org/10.33292/ijarlit.v3i2.49
Sobchuk, V., Laptiev, S., Laptieva, T., Barabash, O., Drobyk, O., & Sobchuk, A. (2024). A modified method of spectral analysis of radio signals using the operator approach for the Fourier transform. IT, Automation, Measurements in Economy and Environmental Protection, 14(2), 56–61. https://doi.org/10.35784/iapgos.5783
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2026 Олександр Лаптєв, Сергій Погасій, Іван Пархоменко, Тетяна Лаптєв, Сергій Лаптєв

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.