Быстрая оценка энтропии длинных кодов с зависимыми разрядами на микроконтроллерах с малым потреблением и низкой разрядностью (обзор литературы по снижению размерности задачи)

Быстрая оценка энтропии длинных кодов с зависимыми разрядами на микроконтроллерах с малым потреблением и низкой разрядностью (обзор литературы по снижению размерности задачи)

Автор: Иванов Александр Иванович, Банных Андрей Григорьевич

Журнал: Инженерные технологии и системы @vestnik-mrsu

Рубрика: Информатика, вычислительная техника и управление

Статья в выпуске: 2, 2020 года.

Бесплатный доступ

Введение. Целью работы является снижение требований к разрядности и производительности процессоров доверенной вычислительной среды при оценке энтропии длинных кодов с зависимыми разрядами. Материалы и методы. Используются процедуры тестирования, рекомендованные национальными стандартами России. Используется переход от анализа обычных длинных кодов к расстояниям Хэмминга между случайными кодами «Чужой» и кодом образа «Свой». Результаты исследования. Показано, что переход к представлению данных нормальным законом распределения в пространстве расстояний Хэмминга делает связь между математическим ожиданием и энтропией практически линейной. Построены низкоразрядные таблицы, связьшающие первые статистические моменты распределения расстояний Хэмминга с энтропией длинных кодов. При вычислениях показатель коррелированности разрядов исследуемых кодов может изменяться в широких пределах. Обсуждение и заключение. Вычисление математического ожидания и стандартного отклонения легковыполнимы на малоразрядных микроконтроллерах с низким потреблением. Пользуясь синтезированными таблицами, от младших статистических моментов расстояний Хэмминга удается легко переходить к энтропии длинных кодов. Задача вычисления энтропии многократно ускоряется в сравнении с процедурами Шеннона и становится реализуемой на дешевых малоразрядных процессорах.

Еще

Микроконтроллеры с малым потреблением, тестирование нейронных сетей, энтропия длинных кодов, зависимые разряды, код

Короткий адрес: https://sciup.org/147221960

IDR: 147221960   |   DOI: 10.15507/2658-4123.030.202002.300-312

Список литературы Быстрая оценка энтропии длинных кодов с зависимыми разрядами на микроконтроллерах с малым потреблением и низкой разрядностью (обзор литературы по снижению размерности задачи)

  • Juels, A. A Fuzzy Commitment Scheme / A. Juels, M. Wattenberg. - DOI 10.1145/319709.319714 // CCS'99: Proceedings of the 6th ACM Conference on Computer and Communications Security. - 1999. -Pp. 28-36. - URL: https://dl.acm.org/doi/10.1145/319709.319714 (дата обращения: 29.04.2020).
  • Ramirez-Ruiz, J. A. Cryptographic Keys Generation Using Finger Codes / J. A. Ramirez-Ruiz, C. F. Pfeiffer, J. Nolazco-Flores. - DOI 10.1007/11874850_22 // Advances in Artificial Intelligence - IB-ERAMIA-SBIA. - 2006. - Pp. 178-187. - URL: https://link.springer.com/chapter/10.1007/11874850_22 (дата обращения: 29.04.2020). 10 Гудфеллоу Я., Бенджио И., Курвиль А. Глубокое обучение. М.: ДМК Пресс, 2017. 652 с. Computer science, computer engineering and management 307
  • Ушмаев, О. В. Алгоритмы защищенной верификации на основе бинарного представления топологии отпечатка пальцев / О. В. Ушмаев, В. В. Кузнецов // Информатика и ее применения. -2012. - Т. 6, № 1. - С. 132-140. - URL: http://www.ipiran.ru/journal/issues/2012_01_eng/ (дата обращения: 29.04.2020). - Рез. англ.
  • Иванов, А. И. Протоколы биометрико-криптографического рукопожатия: защита распределенного искусственного интеллекта интернет-вещей нейросетевыми методами / A. И. Иванов, П. А. Чернов / Системы безопасности. - 2018. - № 6. - С. 50-59. - URL: http:// cs.groteck.ru/SS_6_2018/index.html?pn=&pageNumber= (дата обращения: 29.04.2020).
  • Ivanov, A. Statistical Description of Output States of the Neural Network "Biometrics-code" Transformers / A. Ivanov, B. Akhmetov, V. Funtikov [et al.] // Progress in Electromagnetics Research Symposium : PIERS Proceedings. - Moscow, 2012. - Pp. 62-65. - URL: https://piers.org/pierspublica-tions/PIERS2012MoscowFinalProgram.pdf (дата обращения: 29.04.2020).
  • Ахметов, Б. С. Дополнение нечетких биометрических данных морфинг-размножением примеров родителей в нескольких поколениях примеров потомков / Б. С. Ахметов, С. В. Качалин, А. И. Иванов // Вестник КазНТУ. - 2014. - № 4 (104). - С. 194-199. - URL: https://official.satbayev.university/ download/document/7138/ВЕСТНИК-2014 №4.pdf (дата обращения: 29.04.2020). - Рез. англ.
  • Малыгин, А. Ю. Требования к синтетическим базам биометрических образов и генераторам для их формирования / А. Ю. Малыгин, В. В. Федулаев, Д. Н. Надеев [и др.] // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2007. - № 12. - С. 60-64. - URL: http://www.radiotec.ru/article/3747 (дата обращения: 29.04.2020). - Рез. англ.
  • Akhmetov, B. Morph-Reproduction Examples of Parents in Several Generations of Examples Descen / B. Akhmetov, A. Ivanov, A. Malyghin [et al.] // International Conference on Global Trends in Academic Research. - Lumpur, 2014. - Pp. 188-190. - URL: https://globalilluminators.org/conferences/ icmrp-2014-kuala-lumpur-malaysia/icmrp-full-paper-proceeding-2014/ (дата обращения: 29.04.2020).
  • Волчихин, В. И. Регуляризация вычисления энтропии выходных состояний нейросетевого преобразователя биометрия-код, построенная на размножении малой выборки исходных данных / B. И. Волчихин, А. И. Иванов, А. Г. Банных. - DOI 10.21685/2072-3059-2017-4-2 // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2017. - № 4. - С. 14-23. - URL: https://izvuz_tn.pnzgu.ru/tn2417 (дата обращения: 29.04.2020).
  • Akhmetov, B. Solving the Inverse Task of Neural Network Biometrics without Mutations and Jenkins "Nightmare" in the Implementation of Genetic Algorithms / B. Akhmetov, S. Kachalin, A. Ivanov [et al.] // International Conference "Computational and Informational Technologies in Science, Engineering and Education". - 2015. - URL: http://conf.ict.nsc.ru/citech-2015/en/reportview/261166 (дата обращения: 29.04.2020).
  • Качалин, С. В. Алгоритм генетического обращения матриц нейросетевых функционалов без дефектов «кошмара» Дженкина / С. В. Качалин // Евразийский Союз Ученых. - 2015. - № 4 (13). - C. 59-62. - URL: https://euroasia-science.ru/tehnicheskie-nauki/алгоритм-генетического-обращения-ма/ (дата обращения: 29.04.2020).
  • Качалин, С. В. Направленное морфинг-размножение биометрических образов, исключающее эффект вырождения их популяции / С. В. Качалин, А. И. Иванов // Вопросы радиоэлектроники. - 2015. - № 1. - С. 76-85.
  • Надеев, Д. Н. Связь энтропии выходных состояний нейросетевых преобразователей биометрия-код с коэффициентами парной корреляции / Д. Н. Надеев, В. А. Фунтиков, А. И. Иванов // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2012. - № 3. - С. 74-77. - URL: http://www.radiotec.ru/ article/10426 (дата обращения: 29.04.2020). - Рез. англ.
  • Ахметов, Б. С. Моделирование длинных биометрических кодов, воспроизводящих корреляционные связи выходных данных нейросетевого преобразователя / Б. С. Ахметов, В. И. Волчи-хин, С. В. Куликов [и др.] // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. - 2012. - № 3. - С. 40-43. -URL: http://www.radiotec.ru/article/10418 (дата обращения: 29.04.2020). - Рез. англ.
  • Bezyaev, V. On the Issue of Modeling Long Biometric Codes with Dependent Bit States / V. Bezyaev, I. Serikov, A. Kruchinin [et al.] // Progress in Electromagnetics Research Symposium : PIERS Proceedings. - Moscow, 2012. - Pp. 62-65. - URL: https://piers.org/pierspublications/ PIERS2012MoscowAbstracts.pdf (дата обращения: 29.04.2020).
  • Ivanov, A. I. Reducing the Size of a Sample Sufficient for Learning Due to the Symmetrization of Correlation Relationships Between Biometric Data / A. I. Ivanov, P. S. Lozhnikov, Yu. I. Serikova. - DOI 10.1007/s10559-016-9838-x // Cybernetics and Systems Analysis. - 2016. - Issue 52. - Pp. 379-385. -URL: https://link.springer.com/article/10.1007%2Fs10559-016-9838-x (дата обращения: 29.04.2020).
  • Волчихин, В. И. Быстрый алгоритм симметризации корреляционных связей биометрических данных высокой размерности / В. И. Волчихин, Б. Б. Ахметов, А. И. Иванов // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2016. - № 1. - С. 3-7. - URL: https://izvuz_tn.pnzgu.ru/tn1116 (дата обращения: 29.04.2020).
  • Ivanov, A. I. Simplification of Statistical Description of Quantum Entanglement of Multidimensional Biometric Data Using Simmetrization of Paired Correlation Matrices / A. I. Ivanov, A. V. Bezy-aev, A. I. Gazin // Journal of Computational and Engineering Mathematics. - 2017. - Vol. 4, Issue 2. -Pp. 3-13. - URL: https://jcem.susu.ru/jcem/article/view/110 (дата обращения: 29.04.2020).
  • Качалин, С. В. Оценка устойчивости алгоритмов обучения больших искусственных нейронных сетей биометрических приложений / С. В. Качалин // Вестник СибГАУ - 2014. - № 3 (55). -С. 68-72. - URL: https://vestnik.sibsau.ru/vestnik/897/ (дата обращения: 29.04.2020). - Рез. англ.
  • Иванов, А. И. Номограммы оценки погрешности, коэффициентов корреляции, вычисленных на малых выборках биометрических данных / А. И. Иванов, Ю. И. Серикова // Вопросы радиоэлектроники. - 2015. - № 12. - С. 123-130.
  • Волчихин, В. И. Компенсация методических погрешностей вычисления стандартных отклонений и коэффициентов корреляции, возникающих из-за малого объема выборок / В. И. Волчи-хин, А. И. Иванов, Ю. И. Серикова // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2016. - № 1. - С. 45-49. - URL: https://izvuz_tn.pnzgu.ru/tn9116 (дата обращения: 29.04.2020).
  • Иванов, А. И. Корректировка методической погрешности вычисления статистических моментов четвертого порядка для малых выборок биометрических данных / А. И. Иванов, Ю. И. Серикова, А. Г. Банных // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. - 2016. -№ 4 (20). - С. 108-114. - URL: https://mss.pnzgu.ru/mss416 (дата обращения: 29.04.2020).
  • Akhmetov, B. Evaluation of Multidimensional Entropy on Short Strings of Biometric Codes with Dependent Bits / B. Akhmetov, A. Ivanov, V. Funtikov // Progress in Electromagnetics Research Symposium : PIERS Proceedings. - Moscow, 2012. - Pp. 66-69. - URL: https://piers.org/pierspublications/ PIERS2012MoscowFinalProgram.pdf (дата обращения: 29.04.2020).
  • Иванов, А. И. Биометрическая аутентификация личности: обращение матриц нейросете-вых функционалов в пространстве метрики Хемминга / А. И. Иванов, Е. А. Малыгина // Вопросы защиты информации. - 2015. - № 1. - С. 23-29. - URL: http://izdat.ntckompas.ru/editions/magazine_ news/detail.php?ELEMENT_ID=20164&SECTI0N_ID=155&ID=184 (дата обращения: 29.04.2020).
  • Волчихин, В. И. Оценка эффекта ускорения вычислений, обусловленного поддержкой квантовой суперпозиции при корректировке выходных состояний нейросетевого преобразователя биометрии в код / В. И. Волчихин, А. И. Иванов, А. В. Безяев [и др.]. - DOI 10.21685/2072-30592017-1-4 // Известия высших учебных заведений. Поволжский регион. Технические науки. - 2017. -№ 1. - С. 43-55. - URL: https://izvuz_tn.pnzgu.ru/tn4117 (дата обращения: 29.04.2020).
  • Волчихин, В. И. Нейросетевая молекула: решение обратной задачи биометрии через программную поддержку квантовой суперпозиции на выходах сети искусственных нейронов / B. И. Волчихин, А. И. Иванов. - DOI 10.15507/0236-2910.027.201704.518-529 // Вестник Мордовского университета. - 2017. - Т. 27, № 4. - С. 518-529. - URL: http://vestnik.mrsu.ru/index.php/en/articles2-en/56-17-4/358-10-15507-0236-2910-027-201704-04 (дата обращения: 29.04.2020). - Рез. англ.
  • Гулов, В. П. Перспектива нейросетевой защиты облачных сервисов через биометрическое обезличивание персональной информации на примере медицинских электронных историй болезни (краткий обзор литературы) / В. П. Гулов, А. И. Иванов, Ю. К. Язов [и др.]. - DOI 10.12737/ article_5947d5509f0411.58967456 // Вестник новых медицинских технологий. - 2017. - Т. 24, № 2. - C. 220-225. - URL: https://naukaru.ru/en/nauka/article/17188/view (дата обращения: 29.04.2020). -Рез. англ.
  • Иванов, А. И. Оценка вероятности ошибок биометрической аутентификации на малых выборках, использующая гипотезу бета-распределения расстояний Хэмминга / А. И. Иванов, А. В. Бе-зяев, А. В. Елфимов [и др.] // Специальная техника. - 2017. - № 1. - С. 48-51.
  • Ivanov, A. I. A Simple Nomogram for Fast Computing the Code Entropy for 256-Bit Codes That Artificial Neural Networks Output / A. I. Ivanov, P. S. Lozhnikov, A. G. Bannykh // Journal of Physics: Conference Series. - 2019. - Vol. 1260, Issue 2. - URL: https://iopscience.iop.org/ar-ticle/10.1088/1742-6596/1260/2/022003/meta (дата обращения: 29.04.2020).
Еще
Статья научная
QR-код для установки приложения SciUp Наведите камеру и скачайте бесплатное приложение SciUp