УСЛОВИЯ КОРРЕКТНОГО ВЫЧИСЛЕНИЯ ЭНТРОПИИ ОСМЫСЛЕННЫХ ДЛИННЫХ ПАРОЛЕЙ В ПРОСТРАНСТВЕ
СВЕРТОК ХЭММИНГА С ЭТАЛОННЫМИ ТЕКСТАМИ НА РУССКОМ И АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКАХ 

Волчихин Владимир Иванович, доктор технических наук, профессор, президент Пензенского государственного университета (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: president@pnzgu.ru
Иванов Александр Иванович, доктор технических наук, профессор, начальник лаборатории, Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт (Россия, г. Пенза, ул. Советская, 9), E-mail: pniei@penza.ru
Карпов Артем Павлович, аспирант, Пензенский государственный университет (Россия, г. Пенза, ул. Красная, 40), E-mail: artem.karpei@mail.ru
Юнин Алексей Петрович, специалист, Пензенский научно-исследовательский электротехнический институт (Россия, г. Пенза, ул. Советская, 9), E-mail: pniei@penza.ru 

519.2, 004.622, 004.056.53 

DOI

10.21685/2307-5538-2019-3-4 

Актуальность и цели. Целью работы является повышение корректности вычисления энтропии длинных кодов с зависимыми разрядами, являющимися осмысленными легко запоминаемыми паролями на родном языке пользователя.
Материалы и методы. Классические процедуры Шеннона не могут быть использованы, так как требуют использования огромного статистического материала. Для сокращения затрат вычислительных ресурсов используется отображение кодов в нормированное пространство сверток Хэмминга.
Результаты. Показано, что результаты вычислений являются более корректными, если отказаться от побитного сложения по модулю 2 при вычислении сверток Хэмминга. Предложено использовать свертывание данных по модулю 8, так как кодирование паролей и эталонных текстов выполняется в 8-битной кодировке. Более того, корректное преобразование данных может быть выполнено только при использовании кода длинного пароля, свертываемого с эталонным текстом на родном языке пользователя.
Выводы. В пространстве сверток Хэмминга легко вычислим прирост стойкости длинных легко запоминаемых паролей со смыслом к атакам подбора, возникающего из-за периодической смены регистра ввода длинного пароля. 

Ключевые слова

энтропия длинных кодов с зависимыми разрядами, регуляризация вычислений, многообразие сверток Хэмминга, требования к перекодировке данных перед их свертыванием по Хэммингу 

 Скачать статью в формате PDF

1. Иванов, А. И. Оценка усиления стойкости коротких цифровых паролей (PIN кодов) при их рукописном воспроизведении / А. И. Иванов, О. В. Ефимов, В. А. Фунтиков // Защита информации. INSIDЕ. – 2006. – № 1. – С. 55–57.
2. Малыгин, А. Ю. Быстрые алгоритмы тестирования нейросетевых механизмов биометрико-криптографической защиты информации / А. Ю. Малыгин, В. И. Волчихин, А. И. Иванов, В. А. Фунтиков. – Пенза : Изд-во ПГУ, 2006. – 161 с.
3. ГОСТ Р 52633.3–2011. Защита информации. Техника защиты информации. Тестирование стойкости средств высоконадежной биометрической защиты к атакам подбора.
4. Юнин, А. П. Оценка энтропии легко запоминаемых, длинных паролей со смыслом в ASCII кодировке для русского и английского языков / А. П. Юнин, О. В. Корнеев // Тестирование стойкости средств высоконадежной биометрической защиты к атакам подбора : тр. науч.-техн. конф. кластера пензенских предприятий, обеспечивающих безопасность информационных технологий. – Пенза, 2016. – Т. 10. – С. 40–42. – URL: http://пниэи.рф/activity/science/BIT/T10-p40.pdf
5. Волчихин, В. И. Многомерный портрет цифровых последовательностей идеального «белого шума» в свертках Хэмминга / В. И. Волчихин, А. И. Иванов, А. П. Юнин, Е. А. Малыгина // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. – 2017. – № 4. – С. 4–13.
6. Иванов, А. И. Многомерная нейросетевая обработка биометрических данных с программным воспроизведением эффектов квантовой суперпозиции / А. И. Иванов. – Пенза : Изд-во АО «ПНИЭИ», 2016. – 133 с. – URL: http://пниэи.pф/activity/science/BOOK16.pdf