Ассоциативная защита числовых сведений в текстовых документах с применением библиотеки Parallel Framework платформы .NET
- Авторы: Гибадуллин Р.Ф.1, Вершинин И.С.1
-
Учреждения:
- Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ
- Выпуск: Том 10, № 3 (2023)
- Страницы: 121-129
- Раздел: МЕТОДЫ И СИСТЕМЫ ЗАЩИТЫ ИНФОРМАЦИИ, ИНФОРМАЦИОННАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ
- URL: https://journals.eco-vector.com/2313-223X/article/view/623748
- DOI: https://doi.org/10.33693/2313-223X-2023-10-3-121-129
- EDN: https://elibrary.ru/STEVDR
- ID: 623748
Цитировать
Аннотация
В статье рассматривается разработка и анализ приложения, предназначенного для защиты числовых данных в текстовых файлах с использованием ассоциативного механизма защиты данных. Приложение, основанное на платформе .NET и использующее библиотеку Parallel Framework, было подробно протестировано для оценки эффективности многопоточной обработки данных и применения регулярных выражений для извлечения числовой информации из текста. Результаты показали, что применение параллельной обработки может значительно увеличить производительность, достигая двукратного ускорения на многоядерной аппаратной платформе. Вместе с тем, статья подчеркивает и анализирует некоторые сложности и ограничения, связанные с параллельной обработкой, включая блокировку пользовательского интерфейса, необходимость обеспечения потокобезопасности, а также особенности работы с регулярными выражениями в многопоточном режиме. Обсуждаются возможные направления для дальнейшего улучшения приложения. Проведенное исследование имеет практическую ценность для развития параллельных методов обработки данных в контексте защиты информации.
Полный текст
![Доступ закрыт](https://journals.eco-vector.com/lib/pkp/templates/images/icons/text_lock.png)
Об авторах
Руслан Фаршатович Гибадуллин
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ
Автор, ответственный за переписку.
Email: rfgibadullin@kai.ru
Scopus Author ID: 55978150900
кандидат технических наук; доцент кафедры компьютерных систем
Россия, г. Казань, республика ТатарстанИгорь Сергеевич Вершинин
Казанский национальный исследовательский технический университет им. А.Н. Туполева – КАИ
Email: isvershinin@kai.ru
Scopus Author ID: 55977774300
кандидат технических наук, доцент; заведующий кафедрой компьютерных систем
Россия, г. Казань, республика ТатарстанСписок литературы
- Raikhlin V.A., Vershinin I.S., Gibadullin R.F., Pystogov S.V. Reliable recognition of masked binary matrices. Connection to information security in map systems // Lobachevski Journal of Mathematics. 2013. Vol. 34. Pp. 319–325.
- Raikhlin V.A., Gibadullin R.F., Vershinin I.S., Pystogov S.V. Reliable recognition of masked cartographic scenes during transmission over the network: Materials of the International Siberian Conference on Control and Communications (SIBCON). 2016. Pp. 1–5.
- Anwar F., Rachmawanto E.H., Atika Sari C., Setiadi D.R.I.M. StegoCrypt Scheme using LSB-AES Base64: Materials of the International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT). 2019. Pp. 85–90.
- Garcia A.M., Griebler D., Fernandes L.G.L., Schepke C. ntroducing a stream processing framework for assessing parallel programming interfaces: Materials of the 29th Euromicro International Conference on Parallel, Distributed and Network-Based Processing (PDP). 2021. Pp. 84–88.
- Гибадуллин Р.Ф., Гашигуллин Д.А., Вершинин И.C. Разработка декоратора StegoStream для ассоциативной защиты байтового потока // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. 2023. Т. 11. № 2. URL: moitvivt.ru/ru/journal/pdf?id=1359
- Braude E. Incremental UML for agile development: Embedding UML class models in source code: Materials of the IEEE/ACM 3rd International Workshop on Rapid Continuous Software Engineering (RCoSE). 2017. Pp. 27–31.
- Sharmila L., Sakthi U., Geethanjali A., Sagadevan S. Regular expression based pattern matching for gene expression data to identify the abnormality gnome: Materials of the Second International Conference on Recent Trends and Challenges in Computational Models (ICRTCCM). 2017. Pp. 301–305.
Дополнительные файлы
![](/img/style/loading.gif)