Meshcheryakov R. V., Shelupanov A.A. Conceptual issues of information security of the region and training. Abstract. The article discusses the conceptual issues that determine the state of information security of the state and region. An approach to building security features and functions of state security at the regional level. Describes the various requirements to ensure the required level of information security. Provides information on training in the field of information security in the Siberian and Far Eastern Federal Districts.

И.А. РАХМАНЕНКО, Р.В. МЕЩЕРЯКОВ АНАЛИЗ ИДЕНТИФИКАЦИОННЫХ ПРИЗНАКОВ В РЕЧЕВЫХ ДАННЫХ С ПОМОЩЬЮ GMM-UBM СИСТЕМЫ ВЕРИФИКАЦИИ ДИКТОРАРахманенко И.А., Мещеряков Р.В. Анализ идентификационных признаков в речевых данных с помощью GMM-UBM системы верификации диктора. Аннотация. Данная статья посвящена отбору и оценке речевых признаков, используемых в задаче автоматической текстонезависимой верификации диктора. Для решения поставленной задачи была использована система верификации диктора, основанная на модели Гауссовых смесей и универсальной фоновой модели (GMM-UBM система).Рассмотрены область применения и проблемы современных систем автоматической идентификации диктора. Произведен обзор современных методов идентификации диктора, основных речевых признаков, используемых при решении задачи идентификации диктора, а также рассмотрен процесс извлечения признаков, использованных далее. К рассмотренным признакам относятся мел-кепстральные коэффициенты (MFCC), пары линейного спектра (LSP), кепстральные коэффициенты перцептивного линейного предсказания (PLP), кратковременная энергия, формантные частоты, частота основного тона, вероятность вокализации (voicing probability), частота пересечения нуля (ZCR), джиттер и шиммер.Произведена экспериментальная оценка GMM-UBM системы с применением различных наборов речевых признаков на речевом корпусе, включающем в себя записи 50 дикторов. Признаки отобраны с помощью генетического алгоритма и алгоритма жадного добавления-удаления.Используя 256-компонентные Гауссовы смеси и полученный вектор из 28 признаков, была получена равная ошибка 1-го и 2-го рода (EER), составляющая 0,579 %. По сравнению со стандартным вектором, состоящим из 14 мел-кепстральных коэффициентов, ошибка EER была уменьшена на 42,1 %.Ключевые слова: распознавание диктора, верификация диктора, Гауссовы смеси, GMM-UBM система, мел-кепстральные коэффициенты, речевые признаки, отбор признаков, обработка речи, генетический алгоритм, жадный алгоритм.1. Введение. Задача автоматической идентификации диктора яв-ляется одной из наиболее сложных задач в области обработки речи. Ме-тоды, используемые в современных системах идентификации диктора далеко не идеальны, что накладывает на такие системы определенные ограничения. Некоторые системы отлично работают в хороших акусти-ческих условиях, при минимальном уровне шума, однако заметно теря-ют в точности распознавания в условиях малого соотношения сигнал-шум. Требования к точности идентификации говорящего для подобных систем задают определенную планку, которая повышается с каждым годом. Повышение точности идентификации позволяет расширить об-ласть применения таких систем, включая системы биометрической мно-гофакторной аутентификации, системы дистанционного банковского обслуживания, системы контроля доступа и многие другие. Таким обра-32

One of the main functions of an information security system is the identification of any access subject to be able to investigate information security incidents. During executing procedures of scanning and vulnerability exploitation, qualified adversaries regularly change identifying features. Such operations can not only obfuscate logging the data in subsystems, thus, complicating the restoring of events chronology for an information security expert but also call into question the irrefutability of the evidence of participation of particular adversary to particular illegal operations. In the paper analyses of application of modern approaches of adversary identification in web resources, which does not require authentification of main part of users, is given (fingerprinting, analysis of behavioral features). Along with widely used in web analytics “thermal maps”, user adapted profile and computer model of dynamics of “user-mouse” system, authors offer to identify the subjects of information security incident in readily available informational resources of the Internet. The main idea of the prospective approach consists of the following: when a thermal map is built, not only the density of data layout should be considered but also statistical parameters should be defined by an expert (the distance of intensity gradient, distance overlap, etc.). The authors also offer to consider the dynamics of user operations (e.g. calculation of the average duration of data entry into interactive elements). A description of each step of an appropriate technique and also information on its practical implementation are given. Robustness of the given approach is confirmed by a practical experiment. The offered technique is not a universal instrument of adversary identification . Only manual targeted attacks are considered, the cURL tools etc. used by adversaries are not taken into account. Therefore, it is recommended to use this technique exclusively in addition to working protective systems (WAF, IPS, IDS).

Модель и программная реализация сингулярного оценивания частоты основного тона речевого сигнала. Аннотация. В статье рассматривается сингулярная модель оценивания частоты основного тона речевого сигнала, а также ее программная реализация. Применение модели сингулярного оценивания частоты основного тона позволяет уменьшить вычислительную сложность алгоритмов анализа речевого сигнала путем аппроксимации края сингулярного спектра и обеспечить меньшее количество ошибок оценивания частоты основного тона за счет использования сингулярной модели вокализированного сегмента речи, учитывающей нестационарные параметры основного тона с помощью собственных чисел. Программная реализация модели используется в модуле расчетов комплекса программ речевой реабилитации онкологических больных после резекции гортани. Ключевые слова: оценивание частоты основного тона речевого сигнала, сингулярный спектральный анализ речи, модель, программная реализация.

и база данных программного обеспечения оценки качества и разборчивости речи в процессе реабилитации после операции при лечении рака полости рта и ротоглотки, челюстнолицевой области. Аннотация. В настоящей статье рассмотрены этапы исследования по оценке разборчивости и качества речи, проводимого совместно НИИ онкологии СО РАМН и Томским государственным университетом систем управления и радиоэлектроники. Рассмотрено программное обеспечение для сбора материала для исследования, база данных для хранения собранного материала, текущее состояние по заполнению базы данных и дальнейшие планы исследования. Ключевые слова: качество речи, разборчивость, речевая реабилитация, рак.