Содержание к диссертации
Введение
ГЛАВА 1. Состояние изученности вопроса, цель и задачи исследований 10
1.1. Проблематика защиты объекта от перехвата информации по каналам побочного электромагнитного излучения 10
1.2. Особенности сигналов побочных электромагнитных излучений клавиатур ПЭВМ интерфейса USB 16
1.3. Модель сигнала ПЭМИ клавиатур интерфейса USB 21
1.4. Характеристики гауссовских и негауссовских помех 23
1.5. Анализ и обобщение опыта построения оптимальных приемников 27
1.6. Анализ существующих разработок 30
1.7. Цель, задачи и методы исследования 34
ГЛАВА 2. Синтез оптимального алгоритма восстановления usb сигнала клавиатуры 36
2.1. Обобщенное уравнение оптимального приемника 36
2.2. Упрощенное уравнение оптимального приемника 40
2.3. Реализация приемника для специфических условий 42
2.4. Алгоритм расчета качества оптимального приемника 45
2.5. Выводы по главе 2 53
ГЛАВА 3. Синтез алгоритмов нелинейной фильтрации сигнала пэми клавиатуры USB 54
3.1. Разработка алгоритма совместной нелинейной фильтрации непрерывных и дискретного марковских процессов 54
3.2. Разработка алгоритма нелинейной фильтрации двумерных непрерывных марковских процессов в нестационарном режиме 71
3.3. Выводы по главе 3 76
ГЛАВА 4. Экспериментальные исследования применения разработанных алгоритмов нелинейной фильтрации и оптимального приема для обнаружения и восстановления сигналов пэми USB клавиатур 77
4.1. Схема проведения эксперимента 77
4.2. Запись сигналов ПЭМИ клавиатур USB с данными о нажатии клавиш 80
4.3. Проведение цифрового эксперимента 1 по обнаружению спектра сигнала ПЭМИ в смеси с помехой с применением коррелятора 86
4.4. Расчет максимальной дальности обнаружения сигналов 91
4.5. Проведение цифрового эксперимента 2 по обнаружению сигнала ПЭМИ в смеси с помехой с применением коррелятора во временной области 98
4.6. Проведение цифрового эксперимента 3 по обнаружению сигнала ПЭМИ в смеси с помехой с применением нелинейной марковской фильтрации 109
4.7. Проведение цифрового эксперимента 4 по восстановлению сигнала ПЭМИ с применением оптимального приемника с известным временем прихода первого импульса 113
4.8. Проведение цифрового эксперимента 5 по восстановлению сигнала ПЭМИ с
применением оптимального приемника с системой синхронизации 121
ГЛАВА 5. Детерминированый факторный анализ параметров системы перехвата информации из пэми USB клавиатуры 127
Заключение 131
Список используемой литературы 134
- Особенности сигналов побочных электромагнитных излучений клавиатур ПЭВМ интерфейса USB
- Алгоритм расчета качества оптимального приемника
- Разработка алгоритма нелинейной фильтрации двумерных непрерывных марковских процессов в нестационарном режиме
- Расчет максимальной дальности обнаружения сигналов
Особенности сигналов побочных электромагнитных излучений клавиатур ПЭВМ интерфейса USB
Для того чтобы оценить степень защищенности объекта от перехвата побочного электромагнитного излучения, а главное, принять соответствующие меры для защиты объекта, необходимо исследовать потенциальную возможность перехвата информации в зависимости от различных параметров полезного сигнала и электромагнитных условий, в которых эксплуатируется объект защиты, а также от априорных сведений, которыми обладает перехватчик.
Нормативными документами ФСТЭК предусматриваются аттестационные исследования ПК. В нормативных документах [58] описаны методики аттестации ПК и их элементов на предмет опасности утечки информации по каналам ПЭМИ. Однако в документах не рассматриваются особенности характеристик ПЭМИ отдельных элементов персональных компьютеров, в частности клавиатур интерфейса USB, не конкретизируются методики их исследования. Эти обстоятельства требуют уточнения методик аттестационных исследований элементов ПК и указывают на необходимость исследования характеристик ПЭМИ.
Выбор программно-аппаратных средств для защиты объектов от перехвата по каналам побочного электромагнитного излучения может определяться исходя из следующих допущений: – тест-сигнал для определения напряженности поля в точках удаленных от источника излучения представляет меандр, последовательность видеоимпульсов чередующейся полярности; – измеряется уровень спектральной плотности мощности сигнала по отношению к мощности шума, для определения возможности перехвата; – полагается неизменной помеховая обстановка во все время эксплуатации объекта излучения. Следовательно, при оценке потенциальной возможности перехвата информации не учитываются следующие факторы: – априорные сведения о сигнале и помехе, которыми обладает перехватчик, влияющие на выбор алгоритма перехвата; – принятие решения об опасности излучения для перехвата, зачастую, определяется только уровнем спектральной плотности мощности сигнала, а не качеством восстановления полезного сигнала; – изменение характера помехи во времени, влияющее на качество выделения информации из сигнала ПЭМИ.
Таким образом, для получения более полной и качественной оценки возможности обнаружения и восстановления сигнала побочного электромагнитного излучения USB клавиатуры и выбора, более адекватных мер по защите объекта, необходимо провести исследование по оценке влияния различных факторов, действующих в системе излучающий объект – перехватчик. Рассмотрим все факторы, влияющие на систему излучающий объект – перехватчик: 1. Сигнал, излучаемый кабелем USB клавиатуры, представляет собой периодические пакеты последовательностей перепадов фронтов импульсов [102], имеющих определенную длительность, амплитуду, время прихода первого импульса, задержку между пачками импульсов. 2. Помеха характеризуется типом распределения её мгновенных значений – либо гауссовская помеха с параметрами: математическое ожидание и дисперсия, описывающая естественный шум; либо процесс с одним из трех распределений Джонсона с дополнительными параметрами и , описывающий широкий класс искусственных индустриальных шумов [38]. Помехи являются аддитивными, и существует возможность совместного воздействия естественных и искусственных шумов. Дополнительно следует учитывать внутренний гауссовский шум приемного устройства при обработке перехваченного сообщения. Необходимо учесть влияние корреляционных свойств помехи на качество приема сигнала. 3. Для синтеза оптимальных алгоритмов обнаружения и восстановления сигнала используются следующие методы [53]: – метод выделения максимума взаимной корреляционной функции принятой смеси полезного сигнала и помехи и опорного сигнала (коррелятор); – метод максимума правдоподобия (за критерий оптимальности принимается критерий минимума среднего риска при простой функции потерь); – метод марковской теории нелинейной фильтрации (частные случаи решения интегро-дифференциального уравнения Стратоновича для гауссовского приближения апостериорной плотности вероятности сигнала). При синтезе оптимальных приемников следует учитывать возможную нестационарность марковских процессов, описывающих помехи.
В качестве критерия возможности обнаружения информативной составляющей в побочном электромагнитном излучении USB клавиатуры определяется критическое отношение ВКФ опорного сигнала со смесью сигнала и помехи и ВКФ опорного сигнала с помехой без сигнала. Для оценки возможности восстановления конфиденциальной информации определяется критическая вероятность ошибки восстановления пакета при заданных параметрах чувствительности приемника.
Алгоритм расчета качества оптимального приемника
Затем полученная разница поступает в блок нелинейного преобразователя «Q». После чего, находиться разница между значениями преобразованного сигнала соседних отчетов в блоке «–». Для этого сигнал задерживается на один отсчет в блоке «–» и умножается на коэффициент корреляции R. Затем полученная разница возводиться в квадрат блоком « 2» и перемножается в «X» на коэффициент k. Полученные значения на каждой i-той итерации поступают и накапливаются в сумматоре «». Третий канал имеет аналогичную структуру с первым каналом, за исключением первого блока разницы входного и известного сигналов. Во втором канале происходит накопление (блок «») значений натуральных логарифмов (блок «ln») отношений (блок «/») производных от нелинейного преобразования (блок «Q\») разницы входного и известного сигналов и входного сигнала. Сигналы с выходов сумматоров каждого канала поступают на общий сумматор (блок «+»), а затем на решающее устройство (РУ), выдающее решение о значении принимаемого сообщения: “единица” при превышении lm порога ”ноль” при отсутствии превышения. Необходимо синхронизировать («синх.») работу решающего устройства с временем прихода каждого импульса, что бы значение на выходе сумматора точно соответствовало количеству отсчетов на один импульс [5].
Оптимальный приемник может быть реализован на основании полученного выражения 2.10, однако для проведения теоретических расчетов необходимо преобразовать полученное выражение для оптимального приемника в упрощенный вид: In Л = z Ш(у- J-Q(y.)R) 2-(Q(y. i s- J-Q(y.-s.)R) 2 ] + т 2a2 (\-R 2 )i = \ / + 1 l / + 1 / + 1 l l (2.11) m-\ + E In 7 = бЧ + і-5,чі Выражение 2.11 можно упростить линеаризацией слагаемых в правой части, путем разложения их в ряд Тейлора: a Ш) = /(а) + (Ъ - а); 1п(1" а) 1! і Q\y) Q(y.-s.) = Q(y.) + —(y.-s.-y.) = Q(y.)-Q (y.)s Q\y) Q (y. -s) = Q (y) + i (y -s -y.) = Q {y.)-Q"{y.)s. (2.12) (2.13) (2.14) чіІ!Н=-,+і(ч+і Si + lQ (y ) существуют на всем интервале In lnl-j. ЄЧ + 1- , + ! Q\y i + l) и Предполагается, что (У(у) ожидаемых значений у. Преобразуем первое слагаемое: +Є2 ) -Є2 ( +1- +1 )+2 /+1-,/+1 ) /-,/) Є2 -,/) = = Q\y i+l)-2Q(y i+l)Q(y i )R+Q 2 (y i )R 2-Q\y i+l)+2Q(yu -2Л(Є(у.)-Є 0 і) і)(Є0 і+1 )- і+1Є 0 і+1 ))-Є20 і)л2 +ЩЩ)я\ -&2 (ур21 = = Щу. ,)-Q(y.Ms. fib- s.Q iyM Таким образом, окончательное выражение примет вид: l m 1 a2 (1-R 2 ) m-1 m-1 r?1M Z Ш(у. 1 )-Q(y.)K][s. 1У. 1 )-s.Q(y.)K]+ Z 5. 1 (3;. )\ZA: ) 7 = 0 / = Рис 2.2 – Структурная схема упрощенного оптимального приемника.
Полученное выражение 2.15 определяет упрощенную схему приемника, изображенного на рисунке 2.2. На входе расположены три нелинейных преобразователя Q(y), Q/(y) и Ф(y). Для гауссовой помехи эти элементы исчезают (Q(y)=y, Q/(y)=1 и Ф(y)=0), и получается блок-схема, состоящая из декоррелятора, эквивалентная обеляющему фильтру при непрерывном наблюдении и линейного фильтра, согласованного с полезным сигналом на его входе [2]. 2.3. Реализация приемника для специфических условий
Подставляя в общее выражение (2.10) частные нелинейные преобразования получим выражения, определяющие модели оптимального приема для разных видов помех. Для нормально-распределённой помехи: Q(y)=y, Q (y)=i; Выражение 2.16 определяет структуру оптимального приемника для нормально-распределённой помехи: m r = l2a2{l-R 2 ) г = Х 2 2 (1-R 2 ) Для SL-распределённой помехи: Случайные величины, имеющие такое распределение можно представить как результат преобразования: У.=схрП \, (2.17) где Zf - случайные величины, имеющие нормальное распределение. Используя обратное преобразование Q = y + r/\nyi можно найти величину: o =-L=4- (2.18) 1 dy. у. Таким образом, выражение 2.19 определяет структуру оптимального приемника для -распределённой помехи:
Для сравнения помехоустойчивости восстановления информативного сигнала при действии негауссовских помех с помехоустойчивостью его восстановления при гауссовских помехах проводится теоретический анализ синтезированного оптимального способа приема. При решении поставленной задачи теоретическим путем определяется вероятность ошибки восстановления сообщения при рассматриваемых негауссовских помехах. Приравнивая её к вероятности ошибки восстановления сообщения при гауссовской помехе и сравнивая требуемые значения отношения мощностей сигнала и помехи для каждой ситуации корреляционного анализа, можно получить значение проигрыша помехи с негауссовским распределением по отношению к гауссовской помехе. Результат накопления на выходе приемника (2.15) можно представить в виде: (2.26) m / =14/. m . = 1 і Учитывая, что ковариация величин Alt равна нулю, а также имея ввиду, что при слабом сигнале его обнаружение и выделение требует большего объема выборки, можно плотность вероятности случайной величины / считать гауссовой, характеризуемой параметрами математического ожидания т10 и дисперсии JU20.
Разработка алгоритма нелинейной фильтрации двумерных непрерывных марковских процессов в нестационарном режиме
Предполагается, что полезный сигнал s(t, X(t), 9(t)) принимается на фоне аддитивной помехи ф) и внутренних шумов приемника n{t)\ y(t) = s(t, X(t\в(і)) + g(t) + n(t) . (3.1) “В дополнение к непрерывным случайным процессам - параметрам k(t), от которых зависят одиночные импульсы, необходимо ввести дискретный информационный параметр 6(t), принимающий в каждый момент времени одно из возможных фиксированных значений vh v2 … vn. Данный параметр 6(t) подлежит фильтрации” [57]. “Вектор непрерывных параметров X(t) и дискретный параметр 6(t) статистически независимы, причем как 1(f), так и 6(f) принадлежат к классу Марковских процессов” [57]. “Относительно характера смены состояний параметра 6(t) во времени возможны два случая” [68]: 1. Переходы из одного состояния в другие могут осуществляться в произвольные моменты времени (6(f) - дискретный марковский процесс); 2. Смена состояний может происходить только через тактовый интервал времени фиксированной длительности ( 9() эквивалентно цепи Маркова).
В первом случае, который является общим случаем совместной фильтрации непрерывных и дискретных Марковских процессов [68], исходя из условия независимости случайных процессов X(f) и 6(f), совместную плотность вероятности определяется: Р (Aj) = P(Aj)p (t), і = 1,2,.../і, (3.2) J J где Р(Х ,f) - одномерная плотность вероятности процесса k(f), p(t) вероятность состояния 6(f) = Vj. Дифференцируя выражение 3.2. по времени, получаем: — РШ) = р (t) — PU,t) + PU,t) — p (t). (3.3) dt J J dt dt J Одномерная плотность вероятности марковского процесса удовлетворяет уравнению Фоккера - Планка - Колмогорова, следовательно: —P(AJ) = L РШ) = - — \аШ)РШ)\+- — \ЬШ)РШ)\ (3.4) dt рг дЛ 2дЛ2 д " -/ ,() = 2 ,()W), (3.5) dt І=1 2Х() = 0. (3.6) j=1 После подстановки 3.4 и 3.5 в 3.3, и получается система уравнений, которая при заданных начальных и граничных условиях описывает априорные сведения о процессах X{t) и 6{t)\ д " -R(A,t) = LpR(A,t) + 2Х (0 (40 С3-7) ut i=\ где Lpr - дифференциальный оператор уравнения Фоккера-Планка. Используя методику на основе теории условных марковских процессов, получается система интегро-дифференциальных уравнений для финальной апостериорной вероятности W/t, X(t))\ - Wj (t,At) = LWj (t, Л) + Z ац (t)W, (t, Л) + [FJ {t, kt) - {F(t, kt )}Wj (!, Л X (3.8) ut i=\ F(t,l) = -—[y(t,l)-s(t,At)] 2 . (3.9) J " N0 J J Система уравнений (3.8) определяет совместную фильтрацию взаимно независимых непрерывных и дискретного марковских процессов-параметров X{t) и ад-Уравнение (3.8) решается в гауссовском приближении. Следует отметить, что хотя по предположению случайные процессы-параметры X{t) и 6(f) приняты априорно независимыми, их текущие апостериорные значения оказываются статистически зависимыми: Wj (t, Л,) = о j (t)W(t, Л, vj.), (3.10) где C0j(t) - апостериорная плотность вероятности состояния 6{t)= и,-; W (t, t I Vj) - условная апостериорная плотность вероятности непрерывного вектора X(t), когда дискретный параметр имеет значение Vj. В данном случае гауссово приближение заключается в том, что условная плотность вероятности непрерывного вектора параметров X{t) при каждом значении дискретного параметра аппроксимируется своей гауссовской плотностью вероятности [52].
После упрощения системы уравнений (3.8) квазиоптимальной нелинейной фильтрации в нестационарном режиме для гауссовского приближения, получается система 3.11-3.13 [67, 69]: ik со. dXik г д a ijk J f ЛА ,t) + Z к m F (t,A )- Z dt 1 = 1 Jk J jkl дЛ J J /(/. ) ук а fk Л312 jkk (3.11) (A -A )exp (A -A ) 2j 2 M j r df(A.,t) Ji J jkf.(t) jkl V і г VV} JV.+ Z Jkl M = d2 F.(A.J) J м у = l dA . dA. к . Jt)+ Z df 2 jkl =l dA. J/Jl =l dA. r + z n ik CO. W a ijk + z /(і ;) «д + (3.12) л Г ш д/ л + Ж(2 _2 ) / ехр I (Я -А ) 21 J 2 ш Ґ П «- Л rffij п = а a... & .,— 9 . ,„ jjk jk [_ 2Л.М 2k 2 ikk Jk lk \ # (3.13) d2 F j (Aft) dA2 jk + Z i(i j) ехр F(t,A.) + -k F .(t,A.) f (А.л- ) + mjk ; { 2k kk І “Для принятия решения о значении дискретного параметра 6(f) можно пользоваться разными критериями, в частности, решение можно выносить по наибольшей вероятности coj. В приведенном случае фильтрации для многомерного непрерывного марковского процесса и одномерного дискретного марковского процесса ошибку в принятии решения о значении дискретного параметра в аналитическом виде найти не удается” [81]. Параметр 6(t) принимает три значения в случае 1 - и7=1, v2=0 и v3=-1; и два значения в случае 2 - и7=1 и v2=0. Решение задачи совместной фильтрации непрерывных процессов X(t) и ф) и дискретного параметра 6(f) для случая 1 определяется условием: y(t) = s(t,A(t)Mt)) + (t) + n(t), где (3.14) \Mt)At) = vx s(t, Mt), 6(t)) = 0,6(t) = vr 2 - A(t), 6(t) = L „ (3.15) Помеха Щ) определяется как безынерционное нелинейное преобразование q над нормальным марковским процессом z, (t) = q(z(t)), тогда у = s(t,Mf),e(t)) + q(z(t)) + n(t), где (3.16) n(t)- белый гауссовский шум,(n(tx)n(t2)) = -N0S(t2 j; -KM\(t) + nM(t); -KA2A2(t) + nA2(t); -KZ3A3(t) + nZ3(t), (3.17) (3.18) (3.19) X(t) - полезное сообщение, представляющее марковский процесс, задается априорными стохастическими дифференциальными уравнениями: d\(t) dt дЛ2(і) dt 8A3(t) dt nn(t),nX2(t),nX3(t) - формирующие белые шумы с дельтообразными корреляционными матрицами: (nXii(t1) J(t2)) = -NjavS(t2iy; (3.20) (3.21) {пл31(флз 2)) = лз 2- ). (3.22)
Коэффициенты КЛ1,КЛ2,КЛЗ обратно пропорциональны длительности одиночного импульса т„. Помеха z(t) задается априорными стохастическими дифференциальными уравнениями: = -KAz(t)+пл (0; (3-23) = -К z(t) + n At); (3.24) dt z2 z2 &з(0 =_ гз2(ґ) + „гз(ґ); (3.25) dt nzl(t\nz2(t\nz3(t)- формирующие белые шумы с дельтообразными корреляционными матрицами: (пЖ)п,и( 2)) = -N2llJS{t2 x); (3.26) (nz2i(tx)nz2j(t2)) = -Nz2ij8(t2 j; (3.27) (nz3i(ti)n j(t2j) = Nz3ijS(t2 j. (3.28) Коэффициенты Kzl,Kz2,Kz3 пропорциональны частоте дискретизации/). Исходные параметры 3.17-3.19, 3.23-3.25 подставляются в систему уравнений 3.11-3.13, расчеты приведены в приложении. Таким образом, для условий нестационарного режима схема оптимального приема сигнала ПЭМИ с тремя состояниями информационного параметра в, неизвестном времени прихода первого импульса Т0 и при совместной фильтрации с двумя трехмерными марковскими процессами, характеризующимися оценками векторов полезного сигнала и негауссовской помехи, их дисперсиями, а также апостериорными плотностями вероятности состояний, синтезируется из полученной системы 21-го нелинейного интегро-дифференциального уравнения второго порядка (3.29-3.49). После упрощения полученные уравнения принимают следующий вид:
Расчет максимальной дальности обнаружения сигналов
Во-первых, пакеты опроса и ответа излучаются с периодичностью 1 мс, а пакеты с данными не периодически с частотой нажатия клавиши (1-2 раза в секунду), то есть пакеты ответа без данных передаются в 1000 раз чаще, чем информационные пакеты. Во-вторых, спектр периодически передаваемых пакетов опроса и ответа без данных шире, чем спектр передаваемых пакетов опроса и ответа с данными.
Два эти фактора делают практически невозможным наблюдение спектральной составляющей информационного пакета ответа в режиме работы анализатора спектра R&S ESPI3 в реальном времени. Параметры анализатора спектра: полоса импульсного сигнала 1 МГц, (для сигнала ПЭМИ клавиатуры USB требуется не менее 20 МГц); отображаемый средний уровень шума (DANL): -137 дБм для 1 МГц (излучение с двух проводов USB -44 дБм, излучение с четырех проводов USB -50 дБм); скорость свипирования: от 1 мс (требуется не менее 1 мс).
На рисунке 4.9 представлен спектр сигнала ПЭМИ клавиатуры, снятый токосъемником с одного информационного провода на анализатор спектра ESPI 3 Rohde&Swartz. Спектральный состав полностью совпадает с результатами цифрового моделирования в LabVIEW, представленными на рисунке 4.6 и 4.7.
На анализаторе не удалось выявить спектральные составляющие, характеризующие информативный сигнал. Таким образом, для исследования потенциальных возможностей обнаружения информативной составляющей сигнала ПЭМИ клавиатуры USB и её восстановления требуется проведение эксперимента в режиме широкополосного приема сигнала.
Однако, исследования в спектральной области позволяют оценить возможность обнаружения сигнала ПЭМИ клавиатуры интерфейса USB без учета наличия информационных пакетов данных в сигнале.
В ходе цифрового эксперимента 1 оценивается значение максимума взаимной корреляционной функции спектра сигнала ПЭМИ, снятого с двух информативных проводов, содержащего пакет опроса и ответа с данными, в зависимости от отношения С/Ш на входе приемного устройства для БГШ и одного из трех видов помех Джонсона с различными параметрами и .
На рисунке 4.10 представлена блок схема цифрового эксперимента, а на рисунках П.2.1 – П.2.9 в Приложении 2 представлены результаты экспериментов для различных условий.
В эксперименте 1 одновременно происходит расчет четырех взаимных корреляционных функций. Функция от спектральной маски сигнала ПЭМИ с пакетом запроса и ответа о нажатии клавиши «Q» клавиатуры RAPOO подается на один из входов каждого из четырех корреляторов. На второй вход первого коррелятора подается спектр сигнала с пакетом запроса и ответа о нажатии клавиши «Q» клавиатуры RAPOO (спектр идентичный маске), смешанный с шумом. На второй вход второго коррелятора подается спектр сигнала с пакетом запроса и ответа о нажатии клавиши «Q» клавиатуры RAPOO, снятый в другой момент времени, отличный от спектральной маски, смешанный с шумом. На второй вход третьего коррелятора подается спектр сигнала с пакетом запроса и ответа о нажатии клавиши «Q» клавиатуры Logitech K200, смешанный с шумом. На второй вход четвертого коррелятора подается спектр шума. На рисунках 4.20 – 4.23 представлены графики зависимости нормированных значений ВКФ от отношения С/Ш для различных помех. На рисунках 4.24 и 4.25 представлены графики зависимости нормированных значений ВКФ от значений параметров и для SL, SB и SU помех Джонсона. Рис. 4.10 – Блок схема эксперимента 1. параметра для SL помехи Джонсона. На основании полученных данных можно сделать следующие выводы: 1. Для БГШ и SU помехи Джонсона критическим значением является отношение мощности сигнала к мощности помехи, равное -5 дБ. При этом максимальные значения взаимных корреляционных функций спектра сигнала ПЭМИ и опорной спектральной маски, а также спектра шума без сигнала ПЭМИ и опорной спектральной маски принимают практически не различимые значения. 2. Наихудшим маскирующим эффектом обладает SB помеха Джонсона, для которой критическим значением является отношение мощности сигнала к мощности помехи, равное -10 дБ. При этом по максимальным значениям взаимных корреляционных функций спектра сигнала ПЭМИ и опорной спектральной маски, снятых с одной клавиатуры, а также спектра шума без сигнала ПЭМИ и опорной спектральной маски возможно обнаружение сигнала с высокой вероятностью даже при указанном отношении С/Ш -10 дБ.
Наилучшим маскирующим эффектом обладает SL помеха Джонсона, для которой критическим значением является отношение мощности сигнала к мощности помехи, равное 0 дБ. При этом по максимальным значениям взаимных корреляционных функций спектра сигнала ПЭМИ и опорной спектральной маски, снятых с разных клавиатур, а также спектра шума без сигнала ПЭМИ и опорной спектральной маски практически не возможно обнаружение сигнала даже при указанном отношении С/Ш 0 дБ.
Для всех трех видов распределений помех Джонсона увеличение параметра приводит к снижению маскирующих свойств помехи при заданном уровне мощности помехи. Так, например, для SL помехи Джонсона увеличение параметра от 1 до значения 4 приводит к проигрышу в маскирующем действии на 5 дБ.
Для всех трех видов распределений помех Джонсона увеличение параметра приводит к снижению маскирующих свойств помехи при заданном уровне мощности помехи. Так, например, для SL помехи Джонсона увеличение параметра от 0 до значения 2 приводит к проигрышу в маскирующем действии на 5 дБ.