No abstract

Для решения ряда задач анализа текстов, особенно криптографических, необходимы из-вестные значения определенных частотных характеристик текстов на естественном языке. В статье приведены результаты измерений в зависимости от объемов для русскоязычных тек-стов полноты использования букв алфавита, частоты и места в частотном упорядочивании пробела и двух следующих за ним букв, индекса совпадения. Измерения проведены на двух представительных выборках для научно-популярных и художественных текстов и текстов учебных пособий для вузов. Показано, что единственным знаком в русскоязычных текстах, который может быть идентифицирован по частоте встречаемости в тексте, является знак про-бела. Получена оценка случаев, когда пробел находится не на первом месте в частотном упо-рядочивании знаков текста. Показано, что измерение частоты встречаемости не позволяет от-ветить на вопрос о наличии или отсутствии знака пробела в тексте.Показано, что даже при малых объемах русскоязычных текстов в них используются практически все буквы алфавита. Наряду с индексом совпадения и другими характеристиками полученные значения использования букв языка в текстах различного объема могут быть ис-пользованы для отделения русскоязычных текстов от текстов на других языках. Определено среднее значение индекса совпадения для текстов, в которых используется только 31 буква русского алфавита в одном регистре, а также доверительные интервалы для различных объе-мов текстов, для которых не менее 95 % значений индекса для русскоязычных текстов будут находиться внутри данных интервалов.Ключевые слова: выборка, тексты, буквы, частота встречаемости, аппроксимация, идентификация, индекс совпадения, стандартное отклонение.

Аннотация -Для прогнозирования количества инцидентов в системе информационной безопасности (ИБ) предприятия предлагается использовать линейную дискретную стохастическую модель в форме пространства состояний (ПС). Описывается алгоритм построения данной модели. Согласно построенной модели и с учетом уравнений фильтра Калмана осуществляется расчет оценок предсказания и фильтрации относительно количества инцидентов ИБ.Ключевые слова -Инцидент информационной безопасности, уровень «зрелости» предприятия, модель в форме пространства состояний, фильтр Калмана.

No abstract

No abstract