Курс МСЗИ3 (1027400), страница 2

Файл №1027400 Курс МСЗИ3 (Лекции по информационной безопасности) 2 страницаКурс МСЗИ3 (1027400) страница 22017-12-21СтудИзба
Просмтор этого файла доступен только зарегистрированным пользователям. Но у нас супер быстрая регистрация: достаточно только электронной почты!

Текст из файла (страница 2)

Как более редко встречающиеся варианты можно встретить 1) комбинацию обоих клавиатурных методов и 2) метод, основанный на манипуляторе "мышь" - он выделяет случайную информацию из смещений пользователем указателя мыши.

В мощных криптосистемах военного применения используются действительно случайные генераторы чисел, основанные на физических процессах. Они представляют собой платы, либо внешние устройства, подключаемые к ЭВМ через порт ввода-вывода. Два основных источника белого Гауссовского шума – высокоточное измерение тепловых флуктуаций и запись радиоэфира на частоте, свободной от радиовещания.

Назад | Содержание | Вперед

Архивация

2.3.4.1. Общие принципы архивации. Классификация методов
Существуют две большие группы алгоритмов архивации : сжатие без потерь биективно перекодирует информацию по другим законам, то есть возможно абсолютно идентичное ее восстановление; сжатие с потерями необратимо удаляет из информации некоторые сведения, оказывающие наименьшее влияние на смысл сообщения.

2.3.4.2. Алгоритм Хаффмана
Алгоритм сжатия ориентирован на неосмысленные последовательности символов какого-либо алфавита. Необходимым условием для сжатия является различная вероятность появления этих символов (и чем различие в вероятности ощутимее, тем больше степень сжатия).

2.3.4.3. Алгоритм Лемпеля-Зива
А этот алгоритм сжатия основан наоборот на корреляциях между расположенными рядом символами алфавита (словами, управляющими последовательностями, заголовками файлов фиксированной структуры)

Назад | Содержание | Вперед

Общие принципы архивации. Классификация методов

Следующей большой темой является архивация данных. Как Вам известно, подавляющее большинство современных форматов записи данных содержат их в виде, удобном для быстрого манипулирования, для удобного прочтения пользователями. При этом данные занимают объем больший, чем это действительно требуется для их хранения. Алгоритмы, которые устраняют избыточность записи данных, называются алгоритмами сжатия данных, или алгоритмами архивации. В настоящее время существует огромное множество программ для сжатия данных, основанных на нескольких основных способах.

Зачем же нужна архивация в криптографии? Дело в том, что в современном криптоанализе, то есть науке о противостоянии криптографии, с очевидностью доказано, что вероятность взлома криптосхемы при наличии корреляции между блоками входной информации значительно выше, чем при отсутствии таковой. А алгоритмы сжатия данных по определению и имеют своей основной задачей устранение избыточности, то есть корреляций между данными во входном тексте.

Все алгоритмы сжатия данных качественно делятся на 1) алгоритмы сжатия без потерь, при использовании которых данные на приемной восстанавливаются без малейших изменений, и 2) алгоритмы сжатия с потерями, которые удаляют из потока данных информацию, незначительно влияющую на суть данных, либо вообще невоспринимаемую человеком (такие алгоритмы сейчас разработаны только для аудио- и видео- изображений). В криптосистемах, естественно, используется только первая группа алгоритмов.

Существует два основных метода архивации без потерь:

  • алгоритм Хаффмана (англ. Huffman), ориентированный на сжатие последовательностей байт, не связанных между собой,

  • алгоритм Лемпеля-Зива (англ. Lempel, Ziv), ориентированный на сжатие любых видов текстов, то есть использующий факт неоднократного повторения "слов" – последовательностей байт.

Практически все популярные программы архивации без потерь (ARJ, RAR, ZIP и т.п.) используют объединение этих двух методов – алгоритм LZH.

Назад | Содержание | Вперед

Алгоритм Хаффмана

Алгоритм основан на том факте, что некоторые символы из стандартного 256-символьного набора в произвольном тексте могут встречаться чаще среднего периода повтора, а другие, соответственно, – реже. Следовательно, если для записи распространенных символов использовать короткие последовательности бит, длиной меньше 8, а для записи редких символов – длинные, то суммарный объем файла уменьшится.

Хаффман предложил очень простой алгоритм определения того, какой символ необходимо кодировать каким кодом для получения файла с длиной, очень близкой к его энтропии (то есть информационной насыщенности). Пусть у нас имеется список всех символов, встречающихся в исходном тексте, причем известно количество появлений каждого символа в нем. Выпишем их вертикально в ряд в виде ячеек будущего графа по правому краю листа (рис. 1а). Выберем два символа с наименьшим количеством повторений в тексте (если три или большее число символов имеют одинаковые значения, выбираем любые два из них). Проведем от них линии влево к новой вершине графа и запишем в нее значение, равное сумме частот повторения каждого из объединяемых символов (рис.2б). Отныне не будем принимать во внимание при поиске наименьших частот повторения два объединенных узла (для этого сотрем числа в этих двух вершинах), но будем рассматривать новую вершину как полноценную ячейку с частотой появления, равной сумме частот появления двух соединившихся вершин. Будем повторять операцию объединения вершин до тех пор, пока не придем к одной вершине с числом (рис.2в и 2г). Для проверки: очевидно, что в ней будет записана длина кодируемого файла. Теперь расставим на двух ребрах графа, исходящих из каждой вершины, биты 0 и 1 произвольно – например, на каждом верхнем ребре 0, а на каждом нижнем – 1. Теперь для определения кода каждой конкретной буквы необходимо просто пройти от вершины дерева до нее, выписывая нули и единицы по маршруту следования. Для рисунка 4.5 символ "А" получает код "000", символ "Б" – код "01", символ "К" – код "001", а символ "О" – код "1".


Рис.1.

В теории кодирования информации показывается, что код Хаффмана является префиксным, то есть код никакого символа не является началом кода какого-либо другого символа. Проверьте это на нашем примере. А из этого следует, что код Хаффмана однозначно восстановим получателем, даже если не сообщается длина кода каждого переданного символа. Получателю пересылают только дерево Хаффмана в компактном виде, а затем входная последовательность кодов символов декодируется им самостоятельно без какой-либо дополнительной информации. Например, при приеме "0100010100001" им сначала отделяется первый символ "Б" : "01-00010100001", затем снова начиная с вершины дерева – "А" "01-000-10100001", затем аналогично декодируется вся запись "01-000-1-01-000-01" "БАОБАБ".

Назад | Содержание | Вперед

Алгоритм Лемпеля-Зива

Классический алгоритм Лемпеля-Зива – LZ77, названный так по году своего опубликования, предельно прост. Он формулируется следующим образом : "если в прошедшем ранее выходном потоке уже встречалась подобная последовательность байт, причем запись о ее длине и смещении от текущей позиции короче чем сама эта последовательность, то в выходной файл записывается ссылка (смещение, длина), а не сама последовательность". Так фраза "КОЛОКОЛ_ОКОЛО_КОЛОКОЛЬНИ" закодируется как "КОЛО(-4,3)_(-5,4)О_(-14,7)ЬНИ".

Распространенный метод сжатия RLE (англ. Run Length Encoding), который заключается в записи вместо последовательности одинаковых символов одного символа и их количества, является подклассом данного алгоритма. Рассмотрим, например, последовательность "ААААААА". С помощью алгоритма RLE она будет закодирована как "(А,7)", в то же время ее можно достаточно хорошо сжать и с помощью алгоритма LZ77 : "А(-1,6)". Действительно, степень сжатия именно такой последовательности им хуже (примерно на 30-40%), но сам по себе алгоритм LZ77 более универсален, и может намного лучше обрабатывать последовательности вообще несжимаемые методом RLE.

Назад | Содержание | Вперед

Хеширование паролей

От методов, повышающих криптостойкость системы в целом, перейдем к блоку хеширования паролей – методу, позволяющему пользователям запоминать не 128 байт, то есть 256 шестнадцатиричных цифр ключа, а некоторое осмысленное выражение, слово или последовательность символов, называющуюся паролем. Действительно, при разработке любого криптоалгоритма следует учитывать, что в половине случаев конечным пользователем системы является человек, а не автоматическая система. Это ставит вопрос о том, удобно, и вообще реально ли человеку запомнить 128-битный ключ (32 шестнадцатиричные цифры). На самом деле предел запоминаемости лежит на границе 8-12 подобных символов, а, следовательно, если мы будем заставлять пользователя оперировать именно ключом, тем самым мы практически вынудим его к записи ключа на каком-либо листке бумаги или электронном носителе, например, в текстовом файле. Это, естественно, резко снижает защищенность системы.

Для решения этой проблемы были разработаны методы, преобразующие произносимую, осмысленную строку произвольной длины – пароль, в указанный ключ заранее заданной длины. В подавляющем большинстве случаев для этой операции используются так называемые хеш-функции (от англ. hashing – мелкая нарезка и перемешивание). Хеш-функцией называется такое математическое или алгоритмическое преобразование заданного блока данных, которое обладает следующими свойствами:

  1. хеш-функция имеет бесконечную область определения,

  2. хеш-функция имеет конечную область значений,

  3. она необратима,

  4. изменение входного потока информации на один бит меняет около половины всех бит выходного потока, то есть результата хеш-функции.

Эти свойства позволяют подавать на вход хеш-функции пароли, то есть текстовые строки произвольной длины на любом национальном языке и, ограничив область значений функции диапазоном 0..2N-1, где N – длина ключа в битах, получать на выходе достаточно равномерно распределенные по области значения блоки информации – ключи.

Нетрудно заметить, что требования, подобные 3 и 4 пунктам требований к хеш-функции, выполняют блочные шифры. Это указывает на один из возможных путей реализации стойких хеш-функций – проведение блочных криптопреобразований над материалом строки-пароля. Этот метод и используется в различных вариациях практически во всех современных криптосистемах. Материал строки-пароля многократно последовательно используется в качестве ключа для шифрования некоторого заранее известного блока данных – на выходе получается зашифрованный блок информации, однозначно зависящий только от пароля и при этом имеющий достаточно хорошие статистические характеристики. Такой блок или несколько таких блоков и используются в качестве ключа для дальнейших криптопреобразований.

Характер применения блочного шифра для хеширования определяется отношением размера блока используемого криптоалгоритма и разрядности требуемого хеш-результата.

Если указанные выше величины совпадают, то используется схема одноцепочечного блочного шифрования. Первоначальное значение хеш-результата H0 устанавливается равным 0, вся строка-пароль разбивается на блоки байт, равные по длине ключу используемого для хеширования блочного шифра, затем производятся преобразования по реккурентной формуле:
Hj=Hj-1 XOR EnCrypt(Hj-1,PSWj),
где EnCrypt(X,Key) – используемый блочный шифр (рис.1).
Последнее значение Hk используется в качестве искомого результата.


Рис.1.

В том случае, когда длина ключа ровно в два раза превосходит длину блока, а подобная зависимость довольно часто встречается в блочных шифрах, используется схема, напоминающая сеть Фейштеля. Характерным недостатком и приведенной выше формулы, и хеш-функции, основанной на сети Фейштеля, является большая ресурсоемкость в отношении пароля. Для проведения только одного преобразования, например, блочным шифром с ключом длиной 128 бит используется 16 байт строки-пароля, а сама длина пароля редко превышает 32 символа. Следовательно, при вычислении хеш-функции над паролем будут произведено максимум 2 "полноценных" криптопреобразования.

Решение этой проблемы можно достичь двумя путями : 1) предварительно "размножить" строку-пароль, например, записав ее многократно последовательно до достижения длины, скажем, в 256 символов; 2) модифицировать схему использования криптоалгоритма так, чтобы материал строки-пароля "медленнее" тратился при вычислении ключа.

По второму пути пошли исследователи Девис и Майер, предложившие алгоритм также на основе блочного шифра, но использующий материал строки-пароля многократно и небольшими порциями. В нем просматриваются элементы обеих приведенных выше схем, но криптостойкость этого алгоритма подтверждена многочисленными реализациями в различных криптосистемах. Алгоритм получил название "Tandem DM" (рис.2):

G0=0; H0=0 ;

Характеристики

Тип файла
Документ
Размер
221 Kb
Тип материала
Высшее учебное заведение

Список файлов лекций

Свежие статьи
Популярно сейчас
Почему делать на заказ в разы дороже, чем купить готовую учебную работу на СтудИзбе? Наши учебные работы продаются каждый год, тогда как большинство заказов выполняются с нуля. Найдите подходящий учебный материал на СтудИзбе!
Ответы на популярные вопросы
Да! Наши авторы собирают и выкладывают те работы, которые сдаются в Вашем учебном заведении ежегодно и уже проверены преподавателями.
Да! У нас любой человек может выложить любую учебную работу и зарабатывать на её продажах! Но каждый учебный материал публикуется только после тщательной проверки администрацией.
Вернём деньги! А если быть более точными, то автору даётся немного времени на исправление, а если не исправит или выйдет время, то вернём деньги в полном объёме!
Да! На равне с готовыми студенческими работами у нас продаются услуги. Цены на услуги видны сразу, то есть Вам нужно только указать параметры и сразу можно оплачивать.
Отзывы студентов
Ставлю 10/10
Все нравится, очень удобный сайт, помогает в учебе. Кроме этого, можно заработать самому, выставляя готовые учебные материалы на продажу здесь. Рейтинги и отзывы на преподавателей очень помогают сориентироваться в начале нового семестра. Спасибо за такую функцию. Ставлю максимальную оценку.
Лучшая платформа для успешной сдачи сессии
Познакомился со СтудИзбой благодаря своему другу, очень нравится интерфейс, количество доступных файлов, цена, в общем, все прекрасно. Даже сам продаю какие-то свои работы.
Студизба ван лав ❤
Очень офигенный сайт для студентов. Много полезных учебных материалов. Пользуюсь студизбой с октября 2021 года. Серьёзных нареканий нет. Хотелось бы, что бы ввели подписочную модель и сделали материалы дешевле 300 рублей в рамках подписки бесплатными.
Отличный сайт
Лично меня всё устраивает - и покупка, и продажа; и цены, и возможность предпросмотра куска файла, и обилие бесплатных файлов (в подборках по авторам, читай, ВУЗам и факультетам). Есть определённые баги, но всё решаемо, да и администраторы реагируют в течение суток.
Маленький отзыв о большом помощнике!
Студизба спасает в те моменты, когда сроки горят, а работ накопилось достаточно. Довольно удобный сайт с простой навигацией и огромным количеством материалов.
Студ. Изба как крупнейший сборник работ для студентов
Тут дофига бывает всего полезного. Печально, что бывают предметы по которым даже одного бесплатного решения нет, но это скорее вопрос к студентам. В остальном всё здорово.
Спасательный островок
Если уже не успеваешь разобраться или застрял на каком-то задание поможет тебе быстро и недорого решить твою проблему.
Всё и так отлично
Всё очень удобно. Особенно круто, что есть система бонусов и можно выводить остатки денег. Очень много качественных бесплатных файлов.
Отзыв о системе "Студизба"
Отличная платформа для распространения работ, востребованных студентами. Хорошо налаженная и качественная работа сайта, огромная база заданий и аудитория.
Отличный помощник
Отличный сайт с кучей полезных файлов, позволяющий найти много методичек / учебников / отзывов о вузах и преподователях.
Отлично помогает студентам в любой момент для решения трудных и незамедлительных задач
Хотелось бы больше конкретной информации о преподавателях. А так в принципе хороший сайт, всегда им пользуюсь и ни разу не было желания прекратить. Хороший сайт для помощи студентам, удобный и приятный интерфейс. Из недостатков можно выделить только отсутствия небольшого количества файлов.
Спасибо за шикарный сайт
Великолепный сайт на котором студент за не большие деньги может найти помощь с дз, проектами курсовыми, лабораторными, а также узнать отзывы на преподавателей и бесплатно скачать пособия.
Популярные преподаватели
Добавляйте материалы
и зарабатывайте!
Продажи идут автоматически
6392
Авторов
на СтудИзбе
307
Средний доход
с одного платного файла
Обучение Подробнее