Sygnały akustyczne w procesie bezinwazyjnego pozyskiwania informacji niejawnych

Transkrypt

1 Sygnały akustyczne w procesie bezinwazyjnego pozyskiwania informacji niejawnych The acoustic signals in a noninvasive process of obtain of classified information Ireneusz KUBIAK, i.kubiak@wil.waw.pl Wojskowy Instytut Łączności, ul. Warszawska 22A Zegrze Południowe Streszczenie: Technologiczny rozwój urządzeń przetwarzających informacje niejawne wywołuje coraz większe obawy związane z użytkowaniem tych urządzeń. Wpływa to na stosowanie wyszukanych rozwiązań, przeciwdziałających bezinwazyjnemu pozyskiwaniu informacji poprzez wykorzystanie emisji elektromagnetycznych zarówno promieniowanych jak i przewodzonych. Jednocześnie pojawiają się informacje związane z koniecznością wykorzystania urządzeń mechanicznych w przetwarzaniu danych niejawnych. Dotyczy to zwłaszcza danych o szczególnym znaczeniu. Urządzenia takie nie wykorzystują do swojej pracy prądu elektrycznego, a tym samym nie są źródłem emisji elektromagnetycznych. Urządzeniami tymi są mechaniczne maszyny do pisania. W artykule dokonano analizy sygnałów akustycznych, których źródłem są maszyny do pisania. Metodą korelacyjną przeprowadzono próby odtworzenia znaków pisanych na papierze z wykorzystaniem maszyn. Uzyskane wyniki pokazują podatność tego typu urządzeń na tzw. infiltrację akustyczną. Abstract: The technological development of devices for process classified information causes increasing concerns related to the use of these devices. This affects the use of sophisticated solutions countering noninvasive obtaining information through the use of electromagnetic emissions, both radiated and conducted. Consequently, there appear information connected with the need to use a mechanical equipment to process classified data. This applies especially to sensitive data. These devices do not use to his work an electric

2 current, and thus they are not a source of electromagnetic emissions. These devices are manual typewriter. In the article were made analyzes of the acoustic signals, which the typewriter was the source. There was carried out trials reproduction of characters written by typewriter using the correlation method. The obtained results show the manual typewriter is susceptible to the acoustic infiltration. Słowa kluczowe: mechaniczna maszyna do pisania, sygnał akustyczny, ochrona informacji Keywords: typewriter, acoustic signal, protection of information 1. BUDOWA MECHANICZNEJ MASZYNY DO PISANIA ŹRÓDŁA SYGNAŁÓW AKUSTYCZNYCH Do przetwarzania danych powszechnie stosowane są typowe komputery klasy PC. W przypadku danych niejawnych są to komputery o zmienionych właściwościach. Związane są one z obniżonymi poziomami emisji elektromagnetycznych, które skorelowane z przetwarzanymi danymi mogą stać się obiektem zainteresowania osób trzecich. Na ich podstawie można odtworzyć informacje bez wiedzy jej właściciela. Wydarzenia ostatnich miesięcy związane z wyciekiem wrażliwych informacji, które miały miejsca w Rosji jak i w Niemczech, spowodowały, że zaczęto zastanawiać się nad słusznością wykorzystywania maszyn elektrycznych, jakimi są komputery klasy PC, w procesie przetwarzania informacji o najwyższych stopniach niejawności. Brak połączenia tych urządzeń z siecią elektryczną czy nawet bezpiecznym Internetem może zapewnić pełną ochronę danych wrażliwych. Takie przekonanie występuje u wielu osób odpowiedzialnych za bezpieczeństwo informacyjne. Pozostają jednak nadal emisje elektromagnetyczne. Dlatego pod uwagę wzięto możliwość wykorzystania mechanicznych maszyn do pisania w przetwarzaniu danych w szczególności danych tekstowych. Tego typu urządzenia, niepodłączone do sieci energetycznej, nie mogą być źródłem emisji tzw. wrażliwych. Istnieje więc przekonanie, że bezinwazyjne pozyskanie informacji w takich przypadkach jest niemożliwe. Utrata danych może nastąpić jedynie poprzez celową działalność człowieka, który jest posiadaczem takich danych w postaci papierowej. Jednocześnie, w przeciwieństwie do typowych urządzeń drukujących, mechaniczne maszyny do pisania wybijają znaki o

3 charakterystycznych dla siebie kształtach i zabrudzeniach, co łatwo pozwala na identyfikację właściciela urządzenia. Zwróćmy jednak uwagę na istotną właściwość każdej mechanicznej maszyny do pisania. Proces wybijania znaków na kartce papieru wiąże się z mechaniczną pracą niektórych jej elementów. Wprowadzenie tych elementów w tryb pracy przez piszącego, powoduje powstawanie charakterystycznych dźwięków. Dźwięki te mogą posiadać unikalne dla poszczególnych wybijanych znaków cechy, pozwalające na ich rozróżnienie. Czy jednak tak jest w rzeczywistości? Jeżeli tak, może okazać się, że w przypadku mechanicznych maszyn do pisania proces tzw. infiltracji akustycznej będzie zagrożeniem związanym z utratą pisanych informacji niejawnych. Zjawisko takie mogłoby być porównywalne z infiltracją elektromagnetyczną. Zarówno w jednym, jak i w drugim przypadku, wykorzystując emisje ujawniające (dźwięki akustyczne lub emisje elektromagnetyczne) dostęp do informacji może nastąpić w sposób bezinwazyjny. Zwróćmy uwagę na budowę maszyny do pisania na przykładzie maszyny Łucznik Predom 1303 (rys.1), z punktu widzenia powstających źródeł sygnałów akustycznych, powiązanych z wybijaniem wybranego znaku na kartce papieru. Rys.1. Mechaniczna maszyna do pisania Łucznik Predom 1303 Papier znajduje się na wałku, który jest elementem złożonego mechanizmu zwanego wózkiem. Wałek (rys.2) jest to walec, w środku pusty, pokryty gumą, wyposażony dodatkowo w koło zębate. Guma stanowi powierzchnię uderzeń czcionek w papier, który znajduje się między wałkiem a czcionką. Wałek posiada różne szerokości. Najpopularniejszym jest wałek odpowiadający szerokości karki A4. Guma pokrywająca wałek może charakteryzować się różną twardością, co decyduje o liczbie otrzymywanych jednorazowo kopii pisanego

4 dokumentu, jak również o jakości pisanego (odbijanego) tekstu. Ponadto, zarówno jakość gumy, średnica wałka, jak i długość wałka decyduje o charakterystyce dźwięku, powstającego w momencie uderzenia czcionki w papier, a tym samym w powierzchnię wałka. Kolejne elementy budowy maszyny biorące udział w wytwarzaniu dźwięku podczas pisania to: czcionka (rys.2) element zawierający dany znak w postaci płaskorzeźby przenoszący bezpośrednio postać znaku na papier. Każda czcionka zawiera dwa charakterystyczne znaki. Możemy wyróżnić elementy jednoznakowe, zawierające literę wielką i małą oraz elementy dwuznakowe, zawierające dwie różne litery lub dwa różne znaki, dźwignia czcionkowa (rys.2) dźwignia (ramię dźwigni), na końcu której osadzona jest czcionka, kosz (rys.2) półokrągły element, na którym półkoliście osadzone są dźwignie czcionkowe. Rys.2. Elementy budowy maszyny, będące źródłami sygnałów akustycznych Naciśnięcie klawisza klawiatury maszyny powoduje poderwanie dźwigni czcionkowej i jej ruch w kierunku wałka. Następnie czcionka uderza w wałek i po odbiciu powraca swobodnie na kosz, zajmując pozycję spoczynkową. Zarówno poderwanie dźwigni czcionkowej, uderzenie czcionki w wałek, jak i opadnięcie dźwigni czcionkowej na kosz jest źródłem sygnału akustycznego. Najbardziej charakterystycznym dźwiękiem jest uderzenie czcionki w wałek. Pomijamy tutaj dźwięki jakie towarzyszą przesunięciu wózka z wałkiem po każdym naciśnięciu klawisza klawiatury czy też dźwięk dzwonka, oznajmiający zbliżanie się do końca wiersza.

5 2. CHARAKTERYSTYKA PROCESU WYBIJANIA ZNAKÓW 2.1. Warunki przeprowadzonych badań Jak wspomniano elementy budowy maszyn mają wpływ na charakterystyczne dla niej przebiegi sygnałów akustycznych generowanych dla każdego z wybijanych znaków. Analizę przebiegów czasowych sygnałów akustycznych przeprowadzono dla różnego ułożenia wałka względem uderzenia czcionki oraz dla różnych czcionek (małe znaki liter a, h i p ), których dźwignie czcionkowe padają pod różnym kątem na wałek (znak a lewa strona kosza małe wartości kąta padania czcionki na wałek, znak p prawa strona kosza kąt padania na wałek porównywalny jak dla znaku a, jednak dźwignia uderza w wałek z przeciwnego kierunku, znak h środkowa część kosza kąt uderzenia czcionki równy około 90 ). Pisanie na maszynie (wybijanie kolejnych znaków na wałku maszyny) jest źródłem sygnałów dźwiękowych słyszanych przez człowieka. Oznacza to, że składowe częstotliwości znajdują się w przedziale częstotliwości słyszalnych od około 20 Hz do około Hz (czasami mówi się o częstotliwości Hz). Analiza cyfrowa takich sygnałów wymaga ich wcześniejszego próbkowania. Aby nie tracić istotnych danych w takim procesie muszą zostać zachowane warunki związane z częstotliwością próbkowania. Słuszne są w tym zakresie dwa twierdzenia: twierdzenie Nyquista oraz twierdzenie Kotielnikowa-Shannona. Zgodnie z twierdzeniem Kotielnikowa-Shannona, przy próbkowaniu równomiernym z odstępem próbkowania T p, warunkiem odtworzenia sygnału jest aby jego szerokość pasma B była ściśle ograniczona B 1 Tp, lub aby maksymalna częstotliwość sygnału nie przekraczała połowy częstotliwości próbkowania f 2 f, lub f 1 2 max p min max T p. Częstotliwość Nyquista jest więc równa połowie częstotliwości próbkowania fn f p 2 albo fn 1 2T p. Dla częstotliwości próbkowania 44,1 khz stosowanej na płytach CD, i którą wykorzystano podczas próbkowania sygnałów akustycznych pochodzących od mechanicznych maszyn do pisania, częstotliwość Nyquista wynosi Hz. Jeśli w sygnale analogowym obecne są składowe o częstotliwości wyższej od częstotliwości Nyquista, spowoduje to powstanie błędów próbkowania (aliasing). Jednak ucho ludzkie nie słyszy częstotliwości wyższych niż Hz, dlatego te składowe sygnału są wycinane przed próbkowaniem poprzez zastosowanie filtru dolnoprzepustowego.

6 2.2. Sygnały akustyczne wybijania znaków i ich znaczenie Istotnymi źródłami sygnałów dźwiękowych z punktu widzenia możliwości ich wykorzystania w procesie tzw. infiltracji akustycznej, jest uderzenie czcionki w wałek oraz opadnięcie dźwigni czcionkowej na kosz. Zauważmy jednak, że o ile powrót dźwigni czcionkowej danej czcionki odbywa się za każdym razem na to samo miejsce, o tyle czcionka z danym znakiem może uderzać w różnych miejscach szerokości wałka. Wałek, jako element ruchomy, posiada kilka miejsc styku z wózkiem i przesuwa się od prawej do lewej strony. To powoduje, że sygnały akustyczne związane z uderzeniem danej czcionki w wałek, posiadają różne kształty przebiegów czasowych, w zależności od miejsca uderzenia w wałek (rys.3). Poza tym drgania wałka znajdującego się w wózku maszyny, niezależnie od uderzonej czcionki w tym samym miejscu wałka, są źródłem niemalże identycznych przebiegów czasowych rejestrowanych sygnałów akustycznych (rys.4). Niewielkie różnice chwilowych amplitud sygnału akustycznego związane są z czynnikiem ludzkim. Nie każdy znak wybijany jest na wałku z tą samą siłą, przez co głośność dźwięku nie jest jednakowa. a) b)

7 c) Rys.3. Fragmenty sygnałów akustycznych rejestrowanych podczas uderzenia czcionki w lewą, środkową i prawą część wałka ze znakiem a) a, b) h i c) p a) b)

8 c) Rys.4. Fragmenty sygnałów akustycznych rejestrowanych podczas uderzenia czcionek ze znakiem a, h i p w a) lewą, b) środkową i c) prawą część wałka Zatem, wykorzystanie sygnałów powstających w momencie uderzenia czcionki w wałek, w procesie infiltracji akustycznej jest bezużyteczne. Wykorzystanie tych sygnałów jako sygnałów wzorcowych w analizie korelacyjnej, której celem jest wyznaczenie wartości współczynników korelacji R, między sygnałem wzorca a sygnałem analizowanym, zgodnie z zależnością: Rn gdzie: M xm n xn ym y m M 2 xm n xn ym y m 0 0 (1) M xm n (2) x m 0 n, M 1 M ym (3) y m 0, M 1 M liczba naturalna M = 199 (długość pojedynczej realizacji sygnału wzorca y i sygnału analizowanego x); m numer kolejnej próbki realizacji sygnału analizowanego i sygnału wzorca; x sygnał analizowany; y sygnał wzorca odpowiadający wybiciu pierwszego znaku wiersza; x wartość średnia realizacji sygnału analizowanego; M m 0 2

9 y wartość średnia realizacji sygnału wzorca; n numer realizacji sygnału analizowanego; nie daje efektów w postaci wartości maksymalnych R dla zgodności sygnału wzorca z fragmentami akustycznego sygnału analizowanego (rys.5). W przypadku, kiedy na całej szerokości wałka wybijany jest znak zgodny ze znakiem wzorca, współczynnik korelacji R powinien osiągać wartości maksymalne dla miejsc wystąpienia znaku. Takie zjawisko jednak nie występuje. Stosowne badania przeprowadzono dla znaków a, h i p. a) b) c) Rys.5. Wartości współczynnika korelacji R między akustycznym sygnałem wzorcowym dla: a) znaku a (lewa strona wałka) i sygnałem akustycznym, rejestrowanym podczas wybijania szeregu znaków a, b) znaku h (środkowa część wałka) i sygnałem akustycznym, rejestrowanym podczas wybijania szeregu znaków h i c) znaku p (prawa część wałka) i sygnałem akustycznym, rejestrowanym podczas wybijania szeregu znaków p, na całej szerokości wałka

10 Potwierdzeniem wysokiego stopnia podobieństwa między sygnałami wzorców poszczególnych znaków, dla danego miejsca wybijania tych znaków na wałku, jest przypadek przedstawiony na rys.6. W analizie przyjęto za wzorzec sygnał akustyczny odpowiadający wybijanemu znakowi a na początku wałka. Sygnałem analizowanym był sygnał akustyczny, którego źródłem było wybijanie szeregu jednakowych znaków h. Wartości współczynnika korelacji wskazują fałszywie na wystąpienie znaku a na początku wałka, analogicznie jak to przedstawiono na rys.5a. a) b) Rys.6. Wartości współczynnika korelacji R między akustycznym sygnałem wzorcowym dla: a) znaku a (lewa strona wałka) i analizowanym sygnałem akustycznym, rejestrowanym podczas wybijania szeregu znaków h na całej szerokości wałka, b) znaku h (środkowa część wałka) i analizowanym sygnałem akustycznym, rejestrowanym podczas wybijania szeregu znaków p na całej szerokości wałka Innym rodzajem rejestrowanych sygnałów akustycznych, jest sygnał związany z uderzeniem dźwigni czcionkowej w kosz, czyli jej powrót do pozycji spoczynkowej. Postać

11 sygnału akustycznego, ze względu na stałość elementów mechanicznych związanych z danym znakiem (uderzenie dźwigni dla danego znaku w stały punkt kosza), jest niezmienna i niezależna od położenia wałka. To powoduje, że sygnały te mogą być wykorzystane w procesie infiltracji akustycznej. Przebiegi czasowe tych sygnałów dla rozpatrywanych wcześniej wybijanych znaków a, h i p przedstawiono na rys.7. Rys.7. Przebiegi czasowe sygnałów akustycznych związane z uderzeniem dźwigni czcionkowej w kosz dla trzech rozpatrywanych znaków a, h i p Amplitudy chwilowe sygnałów akustycznych znacznie się różnią. Również częstotliwość podstawowa sygnałów, dla każdego wybijanego znaku, jest inna podobnie jak udział poszczególnych składowych częstotliwościowych (rys.8). To powoduje, że mechaniczna maszyna do pisania nie musi być bezpieczna za jaką się ją uważa w zakresie ochrony przetwarzanych informacji. Rys.8. Jednostronne widmo wzorcowych sygnałów akustycznych dla znaków a (kolor czerwony), h (kolor zielony) i p (kolor niebieski)

12 3. WERYFIKACJA PRAKTYCZNA Wzorcowe sygnały akustyczne, związane z uderzeniem dźwigni czcionkowej w kosz, poddano weryfikacji poprawności ich wyznaczenia, poprzez przeprowadzenie analiz korelacyjnych. Jako sygnały analizowane wykorzystano sygnały akustyczne, których źródłem były wybijane kolejno występujące po sobie kilkanaście znaków a, h i p w jednym wierszu oraz wybijane losowo znaki małych liter (rys.9). a) b) c) Rys.9. Wybijane znaki losowych liter jako źródła sygnałów analizowanych Uzyskane przebiegi zmienności wartości współczynnika korelacji R dla sygnałów akustycznych powstających podczas wybijania szeregów znaków oraz losowo wybijanych znaków (rys.9) przedstawiono na rys.10 i rys.11. Pokazują one, że akustyczne sygnały wzorcowe związane z uderzeniem dźwigni czcionkowej w kosz, posiadają cechy dystynktywne pozwalające na rozpoznanie poszukiwanych znaków w dokumencie tekstowym. a)

13 b) c) Rys.10. Przebiegi zmienności wartości współczynnika korelacji R dla sygnałów akustycznych powstających podczas wybijania szeregu znaków a, h i p i sygnału wzorcowego odpowiadającego znakowi: a) a, b) h i c) p Zauważmy, że każda z liter ciągu znaków a, h i p została rozpoznana, poprzez wyraźny wzrost wartości współczynnika korelacji R. W niemalże w każdym przypadku R osiąga wartości większe od 0,9 co świadczy o bardzo silnej zależności zgodnie z tablicą 1. Ten fakt jest bardzo istotny z punktu widzenia skuteczności procesu infiltracji akustycznej mechanicznych maszyn do pisania, co zostało potwierdzone na rys.11. Tablica 1. Wartości współczynnika korelacji R i przypisane im umowne stopnie podobieństwa Wartość współczynnika korelacji R Umowny stopień zależności 0,0 R < 0,2 brak związku 0,2 R < 0,4 słaba zależność 0,4 R < 0,7 umiarkowana zależność 0,7 R < 0,9 dość silna zależność

14 0,9 R 1,0 bardzo silna zależność a) b) c) Rys.11. Przebiegi zmienności wartości współczynnika korelacji R dla sygnałów akustycznych powstających podczas wybijania: a) szeregów znaków (rys.9a) i sygnału wzorca dla znaku a, b) szeregów znaków (rys.9b) i sygnału wzorca dla znaku h oraz c) szeregów znaków (rys.9c) i sygnału wzorca dla znaku p 4. PODSUMOWANIE W artykule przedstawiono wyniki analiz sygnałów akustycznych, powstających podczas wybijania znaków na papierze znajdującym się na wałku mechanicznej maszyny do

15 pisania typu Predom Łucznik Wyniki analiz miały pokazać, że sygnały akustyczne towarzyszące wybijaniu znaków mogą być wykorzystane w procesie infiltracji akustycznej. Przedstawiono podstawowe elementy budowy maszyny do pisania z uwzględnieniem ich wpływu na powstawanie akustycznych sygnałów wrażliwych. Przeanalizowano dwa źródła sygnałów. Jednym źródłem było uderzenie czcionki w wałek, drugim źródłem był moment uderzenia dźwigni czcionkowej w kosz, w momencie jej powrotu do położenia wyjściowego. Opierając się na analizie korelacyjnej wykazano, że sygnały akustyczne związane z uderzeniem czcionki w wałek maszyny nie posiadają cech dystynktywnych, umożliwiających rozpoznanie czcionki powiązanej z danym sygnałem. Zwrócono jednak uwagę na fakt, że procesowi wybijania znaku na wałku towarzyszą inne rejestrowane sygnały akustyczne. Nie zależą one od czynnika ludzkiego, jak np. siły naciśnięcia na klawisz klawiatury maszyny, jak miało to miejsce w przypadku głównego sygnału wybijania czcionki na wałku. Sygnały te wykazują jednak silną korelację z wybijanym znakiem. Zaobserwowane zjawisko zostało potwierdzone w trakcie badań weryfikacyjnych. W tym celu dokonano rejestracji sygnału akustycznego, powstającego podczas wybijania na wałku losowych znaków, wśród których znajdowały się poszukiwane znaki liter a, h i p. Analiza korelacyjna, bazująca na wcześniej określonych sygnałach wzorcowych, odpowiadających wspomnianym literom, pozwoliła wskazać dokładne miejsca występowania poszukiwanych znaków w ciągu losowo wybijanych znaków. Uzyskane wyniki wstępnych badań pokazały, że mechaniczne maszyny do pisania, mimo, że nie przetwarzają informacji występujących pod postacią sygnałów prądowych, nie mogą być uważane za w pełni bezpieczne. Przetwarzane na tego typu urządzeniach dane również mogą być pozyskiwane przez osoby trzecie metodą bezinwazyjną. Umożliwiają to sygnały akustyczne, które posiadając cechy skorelowane z wybijanymi znakami, mogą rozchodzić się niekontrolowanie analogicznie jak emisje elektromagnetyczne. Literatura [1] Kubiak I., Metody analizy i cyfrowego przetwarzania obrazów w procesie infiltracji elektromagnetycznej, Wydawnictwo Wojskowej Akademii Technicznej 2013, ISBN ;

16 [2] Kubiak I., Digital processing methods of images and signals in electromagnetic infiltration process, Image Processing and Communication, vol. 18, no. 1, pp. 5-16, DOI: /v , 2013, ISSN: X; [3] Zieliński Tomasz P., Cyfrowe przetwarzanie sygnałów. Od teorii do zastosowań, WKŁ, 2009; [4] Skorupski A., Podstawy techniki cyfrowej, WKŁ 2001; [5] Sztabin J., Przetwarzanie sygnałów, 2003; [6] Ciota Z., Metody przetwarzania sygnałów akustycznych w komputerowej analizie mowy, Akademicka Oficyna Wydawnicza EXIT 2010; [7] Basztura Cz., Źródła, sygnały i obrazy akustyczne, WKŁ Warszawa 1988; [8] Dufaux A., Besacier L., Ansorge M., Pellendini F., Automatic sound detection and recognition for noisy environment, Proceedings of European Signal Processing Conference, Finland, 4-8 September 2000; [9] Dustor A., Izydorczyk J., Rozpoznawanie mówców, Przegląd Telekomunikacyjny I Wiadomości Telekomunikacyjne, nr 2-3, 2003; [10] Głowacz A., Diagnostyka silnika indukcyjnego oparta na analizie sygnałów akustycznych z użyciem dyskretnej transformaty Falkowej Haara i klasyfikatora najbliższej średniej z metryką Euklidesa, XIV Konferencja elektryki górniczej, Zakopane, października 2012; [11] Lyons R. G., Wprowadzenie do cyfrowego przetwarzania sygnałów, WKŁ, Warszawa 1999; [12] Mitrovic D., Zeppelzauer M., Eidenberger H., Analysis of the data quality of audio features of environmental sounds, Journal of Universal Knowledge Management, Vol. 1, No. 1, 2006; [13] Pasko M., Walczak J., Teoria sygnałów, Wydawnictwo Politechniki Śląskiej, 2007; [14] Wiązania M., Analizator widma sygnału audio z wyświetlaczem graficznym, Elektronika Praktyczna, Nr 11, 2009; [15] Zieliński T. P., Od teorii do cyfrowego przetwarzania sygnałów, Akademia Górniczo- Hutnicza im. Stanisława Staszica, 2002; [16] Czarnecki K., Moszyński M., Rojewski M., Time-frequency analysis of acoustic signals using concentrated spectrogram, 58th Open Seminar on Acoustic, Gdańsk-Jurata, 2011; [17] Hermanowicz E., Rojewski M.,: A Nyquist filter of fractional delay, Signal Processing Conference, Poznań, Sept. 2013;

17