Целью работы является исследование эффективности применения статистических тестов в задаче определения параметров скремблера, их реализация и сравнение. Данная работа посвящена исследованию, реализации и сравнению различных статистических методов для анализа скремблированных данных. Задачи, которые решались в ходе работы: 1. Анализ различных статистических тестов, основанных на оценке случайных свойств последовательности 2. Разработка и реализация алгоритмов соответствующих методов в программном коде и их применение для определения формирующего полинома скремблера 3. Проектирование и разработка программы автоматического тестирования методов В ходе работы различные тесты были исследованы с технической точки зрения. С помощью разработанной на языке С++ программы, осуществлялось тестирование методов и их последующее сравнение. Были применены различные способы оптимизации и улучшения скорости работы методов. В результате были определены наиболее эффективные методы, а также предложены различные варианты их комбинирования, которые могут стать предметом дальнейших исследований по улучшению эффективности применения этих методов для анализа скремблированных данных.

The purpose of the work is to study the effectiveness of using statistical tests in the problem of determining scrambler parameters, their implementation and comparison. This work is devoted to the study, implementation and comparison of various statistical methods for analyzing scrambled data. The main research tasks are: 1. Analysis of various statistical tests based on the assessment of random properties of the sequence 2. Development and implementation of algorithms for the corresponding methods in program code and their application to determine the scrambler generating polynomial 3. Design and development of a program for automatic testing of methods During the work, various tests were examined from a technical point of view. Using a program developed in C++, the methods were tested and then compared. Various methods have been applied to optimize and improve the performance. As a result, the most effective methods were identified, and various options for combining them were proposed, which may become the subject of further research to improve the effectiveness of these methods for analyzing scrambled data.

• ВВЕДЕНИЕ
• ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
  • Общие сведения о скремблировании
  • Основные виды скремблеров
  • Задача технического анализа скремблированных цифровых потоков
• ГЛАВА 2. ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ СТАТИСТИЧЕСКОГО ТЕСТИРОВАНИЯ СЛУЧАЙНЫХ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНОСТЕЙ
  • Определение случайной последовательности
  • Применение статистических тестов к числовой последовательности
  • Введение и тестирование нулевой и альтернативной гипотез
  • Процесс интерпретации результатов и принятия решения
• ГЛАВА 3. ТЕХНИЧЕСКОЕ ОПИСАНИЕ ПРИМЕНЯЕМЫХ СТАТИСТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
  • Частотный тест
  • Частотный тест внутри блока
  • Тест подстрок
  • Тест на наиболее длинную подстроку единиц в блоке
  • Тест со сравнением пересекающихся шаблонов
  • Тест подпоследовательностей
  • Тест приблизительной энтропии
  • Тест кумулятивных сумм
• ГЛАВА 4. АЛГОРИТМ И РЕЛИЗАЦИЯ ПРЕДЛОЖЕННЫХ МЕТОДОВ
  • Частотный тест
  • Частотный тест внутри блока
  • Тест подстрок
  • Тест на наиболее длинную подстроку единиц в блоке
  • Тест со сравнением пересекающихся шаблонов
  • Тест подпоследовательностей
  • Тест приблизительной энтропии
  • Тест кумулятивных сумм
• ГЛАВА 5. ПОЛУЧЕНИЕ И АНАЛИЗ РЕЗУЛЬТАТОВ
  • Входные данные
  • Получение результатов
  • Анализ результатов
• ЗАКЛЮЧЕНИЕ
• =СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
• ПРИЛОЖЕНИЕ