Вероятностный анализ стойкости защиты информации методом целочисленного расщепления символов : специальность 05.13.17 "Теоретические основы информатики" : диссертация на соискание ученой степени кандидата физико-математических наук

В диссертации предложен новый метод, названный целочисленным расщеплением, как один из способов применения модульной арифметики в области защиты информации и приведены основные определения и понятия этого метода. Описаны математические функции возникающих преобразований, исследованы их свойства и доказаны основные теоремы, оправдывающие применимость метода расщепления в задачах обеспечения стойкости защиты информации. Определены математические функции, позволяющие использовать метод символьного расщепления для защиты и восстановления информации, и описана модель симметричной защиты символа, а также проведён вероятностный анализ стойкости защиты при использовании символьного расщепления. Приведено сравнение некоторых потоковых методов защиты с расщеплением, а также сравнение известных абсолютно стойких методов защиты с расщеплением. Проведено сравнение между методами замены, основанными на операциях модульной арифметики, и методом символьного расщепления. Сравнение между теоремой расщепления и китайской теоремой об остатках показано определенное преимущество использования расщепления. Кроме того, показаны, примеры иллюстрации работы теорий и метода расщепления в области защиты информации.

Academic degree
Кандидат физико-математических наук
Speciality
Теоретические основы информатики.
Supervisor
Стефанюк Вадим Львович
Location
Российский университет дружбы народов
Language
Russian
Page number
134
Year
2018
Organizations
  • 1 Peoples’ Friendship University of Russia
Keywords
диссертация; физико-математические науки; теоретические основы информатики; защита текстовой информации; целочисленное расщепление символов; задачи построения защиты информации; критерий Вальда-Вольфовица; Q-тест Льюнг-Бокса; коэффициент корреляции Пирсона
Date of creation
23.12.2021
Date of change
23.12.2021
Short link
https://repository.rudn.ru/en/records/dissertation/record/82483/
Share

Other dissertations

Алхуссайн Амани Хасн
2018. 19 p.
Барсегян Лусинэ Самвеловна
2018. 120 p.