Сборник трудов III международной научно практической конференции


Разработка  и  обоснование  требований  к  базе  аллофонов  на  казахском



жүктеу 7.09 Mb.
Pdf просмотр
бет26/35
Дата25.12.2016
өлшемі7.09 Mb.
түріСборник
1   ...   22   23   24   25   26   27   28   29   ...   35

 Разработка  и  обоснование  требований  к  базе  аллофонов  на  казахском 
языке 
Синтез речеподобных сигналов также как и синтез речи может быть выполнен 
двумя основными методами. Первый метод - это синтез речи с использованием 
фонемного  синтезатора,  суть  которого  заключается  в  генерации  фонем  и 
дальнейшей компиляции из них слов и фраз.  
Второй  метод  синтеза  речеподобных  сигналов  -  это  компиляционный  синтез, 
который основан на формировании речевого сигнала путем последовательного 
акустического 
воспроизведения 
единиц 
речевого 
сигнала, 
которые 
подготовлены заранее и сохраняются в памяти. К структурным единицам речи 
относятся аллофоны, дифоны, трифоны, полифонны, слоги, отдельные слова и 
словосочетания  из  которых  могут  формироваться  речеподобные  сигналы.. 
Выбор  структурной  единицы  речи  для  синтеза  речи,  с  одной  стороны,  более 
просто  вести  по  коротким  сегментам  с  общим  незначительным  объемом 
памяти.  Однако,  при  этом  имеет  место  большое  количество  переходов  от 
одного  фрагмента  речи  к  другому,  что  может  сказаться  на  качестве 
синтезируемой  речи,  если  не  применять  сплайны.  С  другой  стороны,  при 
выборе  в  качестве  структурных  единиц  речи  более  длинных  по  звучанию 
фрагментов, речь становится более естественной, однако необходимы при этом 
большие  объемы  памяти  и  большие  базы  структурных  единиц  речи,  создание 
которых  является  трудоемким  процессом.  Поэтому  для  синтеза  речеподобных 
сигналов предлагается использовать аллофоны в качестве структурной единицы 
речи,  а  по  речевой  базе  аллофонов  можно  будет  формировать  речеподобные 
сигналы  голосом  определенного  диктора.  Хотя  качественные  показатели 
речеподобных сигналов, сформированным таким методом, не совсем высокие, 
они  никаким  образом  не  могут  оказать  влияние  на  степень  защиты  речевой 
информации с помощью комбинированных маскирующих сигналов. 

298 
 
 
В  базу  аллофонов  были  включены  все  гласные  и  согласные  буквы  казахского 
алфавита,  кроме  Ь  и  Ъ.  Для  каждой  буквы  казахского  алфавита  было 
сформировано 8 аллофонов с учетом из окружения в тексте (в слове): 
- окружение слева отсутствует, а справа расположена гласная буква; 
- окружение слева отсутствует, а справа расположена согласная буква; 
- слева расположена гласная буква, а справа окружение отсутствует; 
- слева расположена согласная буква, а справа окружение отсутствует; 
- слева расположена гласная буква и справа расположена также гласная; 
- слева расположена согласная буква и справа расположена также согласная; 
- слева расположена согласная буква, а справа расположена гласная
- слева расположена гласная буква, а справа расположена согласная. 
Индексы  для  разделения  гласных  аллофонов  на  твердые  и  мягкие  как  это 
делается  для  русского  и  белорусского  языков,  в  казахском  языке  нет 
необходимости вводить. В казахском языке гласные А, О, Ұ, Ы всегда твердые, 
а гласные Ә, Ө, Ү, I, Е всегда мягкие.  
Кроме  того  в  базу  аллофонов  включены  наиболее  часто  встречающиеся 
сочетания  букв  с  мягким  и  твердым  знаком  характерных  для  типовых  форм 
слов  заимствованных  с  русского  языка,  что  часто  встречается  в  казахском 
языке. Это следующие сочетания БЬ, ЗЬ, ТЬ, ЛЬ, НЬ, СЬ, СЪ, ДЪ, БЪ
В  базе  аллофоны  имеют  обозначения  из  цифр.  Первая  цифра  обозначает 
окружение  аллофона  слева,  а  вторая  цифра  –  окружение  аллофона  справа. 
Цифра  0  означает,  что  в  данном  положении  окружение  отсутствует.  Цифра  
означает,  что  в  указанном  положении  находится  гласная  буква.  Цифра  
означает,  что  в  указанном  положении  находится  согласная  буква.  Так, 
например,  аллофон имеет обозначение  Б12.  Это обозначает,  что  сформирован 
звуковой  файл  взятый  из  слитного  текста  с  аллофоном  Б,  перед  которым 
расположена  гласная  буква,  а  после  указанного  аллофона  расположена 
согласная буква.  

299 
 
 
Для  разделения  гласных  аллофонов  на  ударные  и  безударные  может 
использоваться их обозначение из трех цифр. При этом, если первая цифра 1, то 
гласный  аллофон  ударный.  Если  первая  цифра  0,  то  гласный  аллофон 
безударный. Таким образом должна формироваться база аллофонов для синтеза 
речеподобных сигналов на казахском языке. 
Перечень  аллофонов  для  формирования  речеподобных  сигналов  на  казахском 
языке приведен в таблице 4. 
Таблица 4 – Перечень аллофонов казахского языка 
а001  ғ12  и001  м12  р01  ү022  ш10  ю022 
а002  ғ20  и002  м21  р02  ү102  ш11  ю102 
а012  ғ21  и012  м22  р10  ү110  ш12  ю110 
а021  ғ22  и021  м20  р11  ү112  ш21  ю112 
а022  д01  и022  н01  р12  ү120  ш22  ю120 
а102  д02  и102  н02  р21  ү122  ш20  ю122 
а110  д10  и110  н10  р22  ф01  щ01  я001 
а112  д11  и112  н11  р20  ф02  щ02  я002 
а120  д12  и120  н12 
с01  ф10  щ10  я012 
а122  д20  и122  н21 
с02  ф11  щ11  я021 
ә001  д21  й001  н22 
с10  ф12  щ12  я022 
ә002  д22  й002  н20 
с11  ф21  щ21  я102 
ә012  е001  й012  ң01 
с12  ф22  щ22  я110 
ә021  е002  й021  ң02 
с21  ф20  щ20  я112 
ә022  е012  й022  ң10 
с22  х01  ы001  я120 
ә102  е021  й102  ң11 
с20  х02  ы002  я122 
ә110  е022  й110  ң12  т01  х10  ы012 
бь 
ә112  е102  й112  ң21  т02  х11  ы021 
зь 
ә120  е110  й120  ң22  т10  х12  ы022 
ть 
ә122  е112  й122  ң20  т11  х21  ы102  ль 
б01  е120  к01  о001  т12  х22  ы110  нь 

300 
 
 
б02  е122  к02  о002  т21  х20  ы112 
сь 
б10  ё001  к10  о012  т22  һ01  ы120 
съ 
б11  ё002  к11  о021  т20  һ02  ы122  дъ 
б12  ё012  к12  о022  у001  һ10  i001 
бъ 
б21  ё021  к21  о102  у002  һ11  i002 
 
б22  ё022  к22  о110  у012  һ12  i012 
 
б20  ё102  к20  о112  у021  һ21  i021 
 
в01  ё110  қ01  о120  у022  һ22  i022 
 
в02  ё112  қ02  о122  у102  һ20  i102 
 
в10  ё120  қ10  ө001  у110  ц01  i110 
 
в11  ё122  қ11  ө002  у112  ц02  i112 
 
в12  ж01  қ12  ө012  у120  ц10  i120 
 
в20  ж02  қ21  ө021  у122  ц11  i122 
 
в21  ж10  қ22  ө022  ұ001  ц12  э001 
 
в22  ж11  қ20  ө102  ұ002  ц21  э002 
 
г01  ж12  л01  ө110  ұ012  ц22  э012 
 
г02  ж20  л02  ө112  ұ021  ц20  э021 
 
г10  ж21  л10  ө120  ұ022  ч01  э022 
 
г11  ж22  л11  ө122  ұ102  ч02  э102 
 
г12  з01  л12  п01  ұ110  ч10  э110 
 
г20  з02  л21  п02  ұ112  ч11  э112 
 
г21  з10  л22  п10  ұ120  ч12  э120 
 
г22  з11  л20  п11  ұ122  ч21  э122 
 
ғ01  з12  м01  п12  ү001  ч22  ю001 
 
ғ02  з20  м02  п21  ү002  ч20  ю002 
 
ғ10  з21  м10  п22  ү012  ш01  ю012 
 
ғ11  з22  м11  п20  ү021  ш02  ю021 
 
 

301 
 
 
Буквы  В,  Ё,  Ф,  Х,  h,  Ц,  Ч,  Щ,  Ъ,  Ь,  Э  в  исконно  казахских  словах  не 
употребляются.  Из  них  буквы  Ё,  Ц,  Ч,  Щ,  Ъ,  Ь,  Э  используются  для 
произношения слов заимствованных из русского языка. Буква h используется в 
словах заимствованных с арабо-персидских языков, и произносится как глухая 
Х.  Общее  количество  аллофонов  казахского  языка  для  синтеза  речеподобных 
сигналов  составляет  361.  Аллофоны,  выделенные  в  таблице  цветом  не 
относятся  к  чисто  казахским  и  являются  заимствованными  из  других  языков, 
поэтому  их  количество  может  быть  сокращено,  как  редко  встречающиеся  в 
казахском языке. 
Список литературы
 
1.  Киселев,  В.В.  Система  синтеза  русской  речи  на  основе  компиляционного 
метода / В.В. Киселев, Б.М. Лобанов // Доклады БГУИР, 2004, №4, С.138 – 142. 
2. Давыдов Г.В. Защита речевой информации шумовым речеподобным сигналом / 
Г.В. Давыдов, В.А. Попов, А.В. Потапович // Известия Белорусской инженерной 
академии. – 2000. – №1 (9) 71. – С. 146–148. 
3. Хорев, А.А. Техническая защита информации: учеб. пособие для студ. вузов. 
В 3 т. Т. 1. Технические каналы утечки информации / А.А. Корев.  – М.: НПЦ 
«Аналитика», 2008. – 436 с. 
4. http://www.dialog-21.ru/digests/dialog2006/materials/html/Lobanov.htm, Лобанов 
Б.М.  Фонетико-акустическая  база  данных  для  многоязычного  синтеза  речи  по 
тексту на славянских языках / Б.М. Лобанов, Л.И. Цирульник, Б. Пьорковская, 
Я. Рафалко, Э. Шпилевский. 
5. Давыдов, Г.В. Аппаратный генератор случайных чисел / Г.В. Давыдов, А.И. 
Кухаренко,  В.А.  Попов,  А.А.  Тереня  //  Тезисы  докладов  X  Белорусско-
Российской  научно-технической  конференции  «Технические  средства  защиты 
информации», Минск, 29-30 мая 2012 г. – С.32. 
6.  Сучасная  беларуская  мова:  Уводзiны.  Фанетыка.  Фаналогiя.  Арфаэпiя. 
Графiка.  Арфаграфiя.  Лексiкалогiя.  Лексiкаграфiя.  Фразеалогiя.  Фразеаграфiя. 

302 
 
 
Вучэб. дапам. / Я.М. Камароускi, В.П. Красней, У.М. Лазоускi i iнш. – 2-е выд. 
дапрац. i дап. – Мн.: Выш. школа, 1995. – 334 с. 
7. Соломенник, А.И. Автоматизация процедуры подготовки нового голоса для 
систем  синтеза  русской  речи  /  А.И.  Соломенник,  П.Г.  Чистиков,  С.В.  Рыбин, 
А.О. Таланов, Н.А. Томашенко // Изв. вузов, Приборостроение, 2013, т. 56, №2, 
С. 29 – 32. 
8.Литературный энциклопедический словарь/Под общ. ред. В.М. Кожевникова, 
П.А. Николаева. – М.: Сов. энциклопедия, 1987. –752 с. –(С.96-97: ст. Диалог; 
Диалогическая и монологическая речь.). 
9.  Ястрежембский,  В.Р.  Методологические  аспекты  лингвистического  анализа 
диалога // Диалог. - М.: ИНИОН, 1991. - С. 82-110. 
10.
 
 Сорокин, В.Н. Сегментация и распознавание гласных / В.Н. Сорокин, 
А.И. Цыплихин   // Информационные процессы, 2004, т.4, №2, С. 202–220. 
11.
 
 Рылов, А.С.  Анализ  речи  в  распознающих  системах  /  А.С.  Рылов  – 
Мн.: Бестпринт, 2003. – 264 с. 
12.
 
 Дегтярев, Н.П. 
Параметрическое  и  информационное  описание 
речевых сигналов / Н.П. Дегтярев.  – Минск: Объединенный институт проблем 
информатики Национальной академии наук Беларуси, 2003. – 216 с. 
13.
 
Ермоленко Т.,  Шевчук В.  Алгоритмы  сегментации  с  применением 
быстрого вейвлет–преобразования. // Диалог’2003. www.dialog-21.ru 
14.
 
Медведев, М.С.  Фонемная  сегментация  речевого  сигнала  с 
использованием  вейвлет–преобразования.  //  V  Всероссийская  конференция 
молодых  ученых  по  математическому  моделированию  и  информационным 
технологиям  с  участием  иностранных  ученых  –  1-3  ноября,  г.  Новосибирск, 
Россия. 
15.
 
Лобанов,  Б.М.  Автоматизация  клонирования  персонального  голоса  и 
дикции  для  систем  синтеза  речи  по  тексту.  Б.М.  Лобанов,  В.В. Киселёв.  
// Труды Международной конференции Диалог-2003, Москва, 2003, С. 417-424. 

303 
 
 
16.
 
Bradley, J.S. ; Gover, B.N. Designing and Assessing the Architectural 
Speech Security of Meeting Rooms and Offices. Canada. 2006. 
 
Сейткулов Е.Н., Боранбаев С.Н., Давыдов Г.В. 
РАЗРАБОТКА АЛГОРИТМА СИНТЕЗА РЕЧЕПОДОБНЫХ СИГНАЛОВ 
НА КАЗАХСКОМ ЯЗЫКЕ 
Евразийский национальный университет им. Л.Н.Гумилева 
Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники 
 
Трудности синтеза речеподобных сигналов на казахском языке связаны 
с  особенностями  казахского  языка  в  отличие  от  русского  и  белорусского 
языков:  фонетический  закон  сингармонизма;  мягкость  и  твердость  слов; 
четкость  произношения  гласных  и  согласных,  отсутствие  смазывания;  более 
быстрый темп речи по сравнению с белорусским и русским языками; падение 
ударения  всегда  на  последний  слог  в  слове;  безударные  гласные  не 
подвергаются  редукции,  а  звучат  несколько  короче,  чем  ударные;  соединение 
нескольких слов в одно большое. 
Фонетические закономерности казахского языка: 
- звуки п, к, қ между гласными переходят в б, г, ғ
- звуки п, к, қ вначале слова переходят в б, г, ғ, если предыдущее слово 
окончилось на гласную букву; 
- звук с переходит в звук ш, если после с следовала согласная ш или ж
- звук а произносится мягко между ш-ш, ж-й, ш-й.  
На рисунке 4 представлен алгоритм синтеза речеподобных сигналов на 
казахском языке. 

304 
 
 
 
Рисунок  4  -  Алгоритм  синтеза  речеподобных  сигналов  на  казахском 
языке. 
Работа  алгоритма  синтеза  речеподобных  сигналов  на  казахском  языке  . 
Генератор  случайных  чисел  формирует  целое  случайное  число  в  заданном 
числовом  диапазоне.  По  значению  этого  случайного  числа,  согласно  таблице 
вероятностей  числа  фраз  в  фоноабзаце  и  соответствующего  им  делению 
диапазона  случайных  чисел  на  поддиапазоны,  определяется  поддиапазон  в 
который попадает это случайное число и соответствующее этому поддиапазону 

305 
 
 
значение  числа  фраз  для  заданного  фоноабзаца.  Далее  для  каждой  фразы 
необходимо  определить  число  синтагм  из  которых  она  состоит.  Для  этого 
формируется  генератором  случайных  чисел  новое  случайное  число.  По 
значению  случайного  числа  в  соответствии  с  таблицей  вероятностей  числа 
синтагм во фразе  и соответствующего им делению диапазона случайных чисел 
на поддиапазоны, определяется поддиапазон в который попадает это случайное 
число  и  соответствующее  этому  поддиапазону  значение  число  синтагм  во 
фразе. По значению следующего случайного числа определяется аналогичным 
образом  число  синтагм  во  второй  фразе.  Процесс  продлается  пока  не  будет 
определено число синтагм для каждой фразы фоноабзаца.  
После этого формируется новое случайное число, по значению которого 
определяется  число  слов  в  первой  синтагме  согласно  таблицы  вероятностей 
числа  слов  в  синтагме  и  соответствующего  им  делению  диапазона  случайных 
чисел  на  поддиапазоны.  Так  определяется  число  слов  в  первой  синтагме. 
Аналогично определяется число слов для каждой синтагмы. 
После  этого  генератором  случайных  чисел  формируется  следующее  
случайное  число,  по  значению  которого  определяется  число  букв  в  первом 
слове согласно таблицы вероятностей числа букв в слове и соответствующего 
им  делению  диапазона  случайных  чисел  на  поддиапазоны.  Аналогично 
определяется число букв для каждого слова всех синтагм. 
После  этого  генератором  случайных  чисел  формируется  следующее  
случайное  число,  по  значению  которого  определяется  первая  букв  в  первом 
слове  согласно  таблицы  вероятностей  букв  в  слове  и  соответствующего  им 
делению  диапазона  случайных  чисел  на  поддиапазоны.  Аналогично 
определяются  последующие  буквы  для  каждого  слова.  При  этом  необходимо 
учитывать  особенности  казахского  языка  указанные  выше.  Если  выбранная 
буква  в  слове  противоречит  особенностям  казахского  языка,  то  формируется 
генератором случайных чисел новое случайное число для выбора другой буквы 
не вступающей в противоречие с особенностями казахского языка.  

306 
 
 
 Особенности 
казахского  языка  учтены  в  алгоритме  синтеза 
речеподобных сигналов на казахском языке. В блоке "Формирование слогов с 
учетом предыдущего" происходит выбор гласных в слове по первой гласной в 
этом слове. Если первая гласная в слове мягкая, то и остальные гласные в слове 
должны быть мягкими. 
Таким 
образом, 
формируется 
текст 
речеподобных 
сигналов. 
Акустическое  воспроизведение  текста  выполняется  по  базе  аллофонов  путем 
последовательного воспроизведения аллофона в виде wav файла, записанного в 
базе аллофонов. 
 
Список литературы 
1. 
Киселев,  В.В.  Система  синтеза  русской  речи  на  основе 
компиляционного  метода  /  В.В.  Киселев,  Б.М.  Лобанов  //  Доклады  БГУИР, 
2004, №4, С.138 – 142. 
2.  Давыдов  Г.В.  Защита  речевой  информации  шумовым  речеподобным 
сигналом  /  Г.В.  Давыдов,  В.А.  Попов,  А.В.  Потапович  //  Известия  Белорусской 
инженерной академии. – 2000. – №1 (9) 71. – С. 146–148. 
3. Хорев, А.А. Техническая защита информации: учеб. пособие для студ. 
вузов. В 3 т. Т. 1. Технические каналы утечки информации / А.А. Корев. – М.: 
НПЦ «Аналитика», 2008. – 436 с. 
4. 
http://www.dialog-21.ru/digests/dialog2006/materials/html/Lobanov.htm, 
Лобанов Б.М. Фонетико-акустическая база данных для многоязычного синтеза 
речи  по  тексту  на  славянских  языках  /  Б.М.  Лобанов,  Л.И.  Цирульник,  Б. 
Пьорковская, Я. Рафалко, Э. Шпилевский. 
5. Давыдов, Г.В. Аппаратный генератор случайных чисел / Г.В. Давыдов, 
А.И.  Кухаренко,  В.А.  Попов,  А.А.  Тереня  //  Тезисы  докладов  X  Белорусско-
Российской  научно-технической  конференции  «Технические  средства  защиты 
информации», Минск, 29-30 мая 2012 г. – С.32. 

307 
 
 
6. Сучасная беларуская мова: Уводзiны. Фанетыка. Фаналогiя. Арфаэпiя. 
Графiка.  Арфаграфiя.  Лексiкалогiя.  Лексiкаграфiя.  Фразеалогiя.  Фразеаграфiя. 
Вучэб. дапам. / Я.М. Камароускi, В.П. Красней, У.М. Лазоускi i iнш. – 2-е выд. 
дапрац. i дап. – Мн.: Выш. школа, 1995. – 334 с. 
7.  Соломенник,  А.И.  Автоматизация  процедуры  подготовки  нового 
голоса для систем синтеза русской речи / А.И. Соломенник, П.Г. Чистиков, С.В. 
Рыбин, А.О. Таланов, Н.А. Томашенко // Изв. вузов, Приборостроение, 2013, т. 
56, №2, С. 29 – 32. 
8.Литературный 
энциклопедический 
словарь/Под 
общ. 
ред. 
В.М. Кожевникова,  П.А.  Николаева.  –  М.:  Сов.  энциклопедия,  1987.  –752  с.  –
(С.96-97: ст. Диалог; Диалогическая и монологическая речь.). 
9.  Ястрежембский,  В.Р.  Методологические  аспекты  лингвистического 
анализа диалога // Диалог. - М.: ИНИОН, 1991. - С. 82-110. 
10.
 
 Сорокин, В.Н. 
Сегментация 
и 
распознавание 
гласных 

В.Н. Сорокин,  А.И.  Цыплихин     //  Информационные  процессы,  2004,  т.4, 
№2, С. 202–220. 
11.
 
 Рылов, А.С.  Анализ  речи  в  распознающих  системах  /  А.С. 
Рылов – Мн.: Бестпринт, 2003. – 264 с. 
12.
 
 Дегтярев, Н.П. 
Параметрическое 
и 
информационное 
описание  речевых  сигналов  /  Н.П.  Дегтярев.    –  Минск:  Объединенный 
институт  проблем  информатики  Национальной  академии  наук  Беларуси, 
2003. – 216 с. 
13.
 
Ермоленко Т., 
Шевчук В.  Алгоритмы 
сегментации 
с 
применением 
быстрого 
вейвлет–преобразования. 
// 
Диалог’2003. 
www.dialog-21.ru 
14.
 
Медведев, М.С.  Фонемная  сегментация  речевого  сигнала  с 
использованием вейвлет–преобразования. // V Всероссийская конференция 
молодых ученых по математическому моделированию и информационным 

308 
 
 
технологиям  с  участием  иностранных  ученых  –  1-3  ноября,  г. 
Новосибирск, Россия. 
15.
 
Лобанов,  Б.М.  Автоматизация  клонирования  персонального 
голоса  и  дикции  для  систем  синтеза  речи  по  тексту.  Б.М.  Лобанов, 
В.В. Киселёв.    // Труды  Международной  конференции  Диалог-2003, 
Москва, 2003, С. 417-424. 
16.
 
Bradley, J.S. ; Gover, B.N. Designing and Assessing the Architectural 
Speech Security of Meeting Rooms and Offices. Canada. 2006. 
 
Сейткулов Е.Н., Оспанов Р.М., Майманов Е.М.
 
СЕРВИС ШИФРОВАНИЯ ДАННЫХ НА ЗАДАННОЕ ВРЕМЯ
 
Факультет информационных технологий ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 
 
НИИ информационной безопасности и криптологии ЕНУ им. Л.Н. Гумилева, 
 
ТОО «Information Services Group», 
 
Астана, Республика Казахстан
 
 
 
Введение.  В 1994 году в [1, chapter 14.5] Тимоти Мэй (Timothy C. May) 
впервые  предложил  рассмотреть  задачу  отправки  секретного  сообщения  в 
будущее,  т.е.  задачу  зашифрования  сообщений,  расшифрование  которых 
возможно только лишь по истечении заданного времени в будущем. 
 
 
Решение  этой  задачи  имеет  ряд  интересных  практических  приложений, 
например:
 
1)
 
“запечатывание”  дневников  и  записей  на  определенный  срок, 
причем  таким  образом,  что  даже  их  автор  не  мог  бы  их 
“распечатать” раньше срока,
 
2)
 
защита  данных,  полученных  в  результате  научных  исследований 
или экспериментов, до момента их завершения и опубликования с 

309 
 
 
целью  предотвращения  утечки  информации  или  давления  со 
стороны заинтересованных лиц,
 
3)
 
сокрытие  предложения  цены  участниками  торгов  до  завершения 
торговой сессии,
 
4)
 
защита  промежуточных  данных  голосования  до  их  завершения  с 
целью исключения влияния на ход голосования.
 
 
Область  применения  может  быть  весьма  обширна  и  включает  в  себя  не 
только  аукционы  и  голосование,  а  также  финансовые  рынки  и  их 
регулирование, электронная коммерция, право.
 
 
Необходимость  в  таком  криптографическом  приложении  имеется  и  в 
Республике  Казахстан.  В  частности,  в  2015  году 
Веб-портал  государственных 
закупок  Республики  Казахстан  выразил  свою  потребность  в  средстве, 
обеспечивающем шифрование данных пользователей портала (поставщиков), с 
возможностью расшифрования не ранее заданного времени. 
 
 
С 1994 года исследователи описали ряд интересных подходов к решению 
задачи шифрования в будущее. В 1996 году в [2] Ривест, Шамир и Вагнер (R. L. 
Rivest,  A.  Shamir,  D.  A.  Wagner)  применили  “шарады”  с  временным  замком 
(“time-lock  puzzles”).  В  1997  году  в  [3]  Беллар  и  Голдвассер  (M.  Bellare,  S. 
Goldwasser) 
описали 
схему 
шифрования 
с 
частичным 
условным 
депонированием ключей (partial key escrow protocol). В 2005 году в [4] Блейк и 
Чан (I. F. Blake, A. C.-F. Chan) использовали билинейные отображения на GDH 
группах  (Gap  Diffie-Hellman  groups).  Существует  ряд  других  работ  в  этом 
направлении. 
 
 
Отдельного внимания заслуживает следующий подход. В 2006 году в [5] 
Рабин  и  Торп  (M.O.  Rabin  and  C.  Thorpe)  построили  криптографический 
протокол,  обеспечивающий  зашифрование  сообщений,  расшифрование 
которых будет гарантированно не ранее заданного точного времени, даже если 

310 
 
 
это  расшифрование  окажется  нежелательным  для  отправителя.  Свое  решение 
авторы  назвали  Time-Lapse  Cryptography  (TLC),  отмечая  различие  между 
протоколами,  подобным  их,  в  которых  время  с  момента  зашифрования  до 
момента  расшифрования  фиксировано,  и  другими  протоколами,  в  которых 
дается  лишь  оценка  этого  времени  или  находится  нижний  предел  оценки.  На 
свое  изобретение  авторы  получили  патент  [6].  В  2009  году  в  [7]  была 
представлена  реализация  TLC  на  языке  Erlang  5.6.5  на  серверах  под 
управлением Debian 4.0 Linux на четырехъядерных процессорах Intel Xeon, 2.0 
ГГц.  
 
 
В  2015  году  нами  была  разработана  на  языке  Java  программная 
реализация  протокола  на  основе  TLC  с  целью  создания  программного 
комплекса,  обеспечивающего  шифрование  данных  пользователей  портала 
государственных 
закупок 
Республики 
Казахстан

с 
возможностью 
расшифрования не ранее заданного времени. В данной работе мы представляем 
новый  протокол,  основанный  на  TLC,  с  применением  криптографии  на 
эллиптических кривых над конечными полями.
 
 


Поделитесь с Вашими друзьями:
1   ...   22   23   24   25   26   27   28   29   ...   35


©emirsaba.org 2019
әкімшілігінің қараңыз

    Басты бет