Lsb что это за единица измерения

Метод lsb (Least Significant Bit)

LSB – Least Significant Bit – наименее значимый бит (НЗБ).

– отдельный байт, то есть целое число от 0 до 255.

– LSB – наименее значимый бит, его изменение делает

— наиболее значащий бит, его изменение делает число

Рассмотрим изображение в формате BMP 24: изображение хранится в трёх матрицах. Это массивы яркостей красного, зеленого и синего цветов (RGB – растровые данные). В массивах хранятся байты, то есть числа 0…255 – значения яркостей цвета. Так (0,0,0) – черный цветы, а (255, 255, 255) – белый цвет.

Например, фотография размером 100100 содержит 10000 пикселей. Имеется три матрицы, а значит, фото имеет размер 30000 байт.

Метод LSB использует первое низкоуровневое свойство ЗСЧ (слабая чувствительность к незначительному изменению яркости).

Информационное сообщение встраивается побитно: один бит сообщения в один байт растровых данных посредством записи (замены) LSB.

Если изображение имеет размер 100100, то можно встроить 30000 информационных бит, потому что 1 пиксель – это 3 байта, но в 1 байте содержится только 1 LSB.

Под пропускной способностью стеганоканала будем понимать отношение максимального объема информационных данных, которые могут быть встроены в используемый контейнер, к объему этого контейнера.

Итак, пропускная способность равна , потому что в 1 байте 8 бит.

Достоинством метода LSB является:

1. высокая пропускная способность ( от объема контейнера);
2. высокая скорость встраивания и извлечения сообщения и простота реализации стеганосистемы;
3. метод LSB может быть расширением до использования двух, трех и более наименее значимых бит. Пропускная способность может быть соответственно Ведь изменение 3 последних битов изменяет число на , а это меньше 3% от 255, то есть для ЗСЧ это практически незаметно.

Недостатки метода LSB:

1. отсутствие секретных данных подразумевает возможность прочтения встроенного сообщения всеми пользователями;
2. возможность детектирования сообщения простейшими методами, например, посредством статистического анализа LSB контейнера (с помощью статистики).

LSB пустого контейнера распределены, как правило случайно, равновероятно и независимо друг от друга. LSB заполненного контейнера имеют статистику встроенного сообщения. Простейший тест статистики LSB выявит (детектирует) присутствие информационного сообщения.

Свободными от указанного недостатка являются методы псевдослучайной перестановки (ПСП) и псевдослучайного интервала (ПСИ).

Метод псевдослучайной перестановки (псп)

Метод ПСП является дальнейшим развитием метода LSB и использует тоже самое низкоуровневое свойство ЗСЧ.

В основе метода лежит использование простого перестановочного шифра (шифра древних спартанцев). Информационные данные разбиваются на блоки равной длины n. Над каждым блоком выполняется перестановочное преобразование, которое аналитически может быть записано в виде , где Р – перестановочная матрица размером n m.

В каждом столбце и каждой строке перестановочной матрицы Р содержится только одна единица, остальные элементы равны нулю. Место расположения единиц задает правила перестановки.

Например, n = 4, , .

Для выполнения обратного преобразования полученный вектор необходимо умножить на обратную матрицу.

, где  единичная матрица (ее диагональ состоит из единиц, а все остальные элементы равны 0).

Для перестановочной матрицы выполняется условие: .

Умножив вектор на , получаем вектор :

Существует возможных перестановок

для фиксированного n.

Если n = 1, то метод ПСП становится методом LSB.

После применение перестановочного преобразования над блоками информационных данных встраивание осуществляется методом LSB.

На приемной стороне после извлечения данных методом LSB осуществляется разбиение на блоки длиной n и обратное перестановочное преобразование посредством перемножения на транспонированную перестановочную матрицу.

Сама перестановочная матрица является секретным ключом, при больших n мощность множества ключей обеспечивает достаточную энтропию (неопределенность).

Достоинства метода ПСП:

1. Высокая пропускная способность (такая же, как и у метода LSB). ПСП является лишь предварительным кодированием перед реализацией встраивания данных. То есть сохраняет все достоинства метода-прототипа.
2. Для больших n (~1000) существенно возрастает устойчивость к детектированию, в первую очередь, статистическими методама. Однако повышение n ведет к резкому повышению сложности реализации.

Этот недостаток устранен в следующем методе – методе псевдослучайного интервала (ПСИ).

Применение скремблирования для усложнения обнаружения скрытой информации, записанной методом LSB Текст научной статьи по специальности «Компьютерные и информационные науки»

Аннотация научной статьи по компьютерным и информационным наукам, автор научной работы — Фримучков Андрей Николаевич

В статье анализируется возможность применения скремблирования для увеличения стойкости к обнаружению метода стеганографии LSB (последний значащий бит). Сам метод LSB является достаточно простым и легко обнаруживается, поэтому область его применения на данный момент очень невелика, однако, несмотря на это, при использовании скремблирования обнаружить присутствие информации в контейнере статистическими методами становится почти невозможно, что говорит о существенно недооценённом потенциале метода LSB.

i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Похожие темы научных работ по компьютерным и информационным наукам , автор научной работы — Фримучков Андрей Николаевич

Методы цифровой стеганографии на основе модификации цветовых параметров изображения
Исследование некоторых характеристик плёнок на основе оксидов и нитридов элементов нержавеющей стали
МЕТОД ПРИМЕНЕНИЯ $(t, n)$ — ПОРОГОВОЙ СХЕМЫ В СТЕГАНОГАФИИ
Стегоанализ метода сокрытия информации в изображении замены наименьшего значащего бита (LSB)

Повышение устойчивости передачи данных с использованием метода LSB в сочетании с генетическим алгоритмом для IoT

i Не можете найти то, что вам нужно? Попробуйте сервис подбора литературы.
i Надоели баннеры? Вы всегда можете отключить рекламу.

Текст научной работы на тему «Применение скремблирования для усложнения обнаружения скрытой информации, записанной методом LSB»

1. Дмитриев В. Д. Технология микросборок специального назначения. [Электронный ресурс]: Самара, 2012. Режим доступа: http://repo.ssau.ru/handle/Uchebnye-posobiya/Tehnologiya-mikrosborok-specialnogo-naznacheniya-Elektronnyi-resurs-elektron-ucheb-posobie-55016/ (дата обращения: 11.01.2017).

2. Берлин Е. В. Вакуумная технология и оборудование для нанесения и травления тонких пленок. М.: Техносфера, 2007. 176 с.

3. Сушенцов Н. И. Автоматизированная установка магнетронного распыления для получения наноструктурированных пленок // Сборник тезисов докладов научно-технологических секций «Международного форума по нанотехнологиям 09». М., 2009. С. 51-52.

ПРИМЕНЕНИЕ СКРЕМБЛИРОВАНИЯ ДЛЯ УСЛОЖНЕНИЯ ОБНАРУЖЕНИЯ СКРЫТОЙ ИНФОРМАЦИИ, ЗАПИСАННОЙ МЕТОДОМ LSB Фримучков А. Н.

Фримучков Андрей Николаевич /Frimuchkov Andrey Шко1аеугсЬ — студент, факультет кибернетики, Московский технологический университет, г. Москва

Аннотация: в статье анализируется возможность применения скремблирования для увеличения стойкости к обнаружению метода стеганографии — ЬББ (последний значащий бит). Сам метод ЬББ является достаточно простым и легко обнаруживается, поэтому область его применения на данный момент очень невелика, однако, несмотря на это, при использовании скремблирования обнаружить присутствие информации в контейнере статистическими методами становится почти невозможно, что говорит о существенно недооценённом потенциале метода ЬББ.

Ключевые слова: информационная безопасность, стеганография.

Стеганография (пер. с греч, «тайнопись») — наука о скрытой передаче информации путём сохранения в тайне самого факта передачи. Здесь важно отметить, что в отличие от криптографии, которая защищает информацию в передаваемом сообщении, стеганография скрывает само существование сообщения [1].

В конце 90-х годов было выделено 3 основных направления стеганографии:

Безусловно, стоит отметить, что в последнее время было зарегистрировано больше число патентов в этой сфере (есть даже патент на «Продовольственную стеганографию»), однако, перечисленные 3 направления до сих пор остаются основными.

В рамках этой статьи мы рассматриваем возможность скрытой передачи цифровой информации, поэтому нам будет интересен 3 -ее направление, а именно «Цифровая стеганография».

Цифровая стеганография — направление стеганографии, основанное на введении дополнительной информации в цифровые объекты, вызывая незначительные искажения этих объектов. Конечно же, в виде объектов могу выступать совершенно

любые объекты, однако, чаще всего это — мультимедиа объекты и допустимые искажения основаны на пороге чувствительности органов восприятия человека.

Все алгоритмы внедрения скрытой информации делятся на несколько подгрупп:

1. Работа напрямую с самим сигналом.

2. Наложение скрываемых данных поверх оригинала(часто используется при встраивании водяных знаков).

3. Использование особенностей контейнера, например, запись в метаданные.

Одним из наиболее простых в реализации методов является метод LSB.

Использование метода LSB

LSB (Least Significant Bit, наименьший значащий бит) — суть этого метода заключается в замене последних значащих битов в контейнере (изображения, аудио или видеозаписи) на биты скрываемого сообщения. Разница между пустым и заполненным контейнерами должна быть не ощутима для органов восприятия человека [2].

Для примера возьмем изображение размером 10 пикселей на 10 пикселей и заполним его белым цветом. Изображение использует палитру RGB, в этой палитре цвет получается в результате смешения красного, зелёного и синего цветов. Для белого цвета значения будут следующими: R=255, G=255, B=255.

В данном случае мы можем побитово записывать имеющуюся информацию в последний бит красного, синего, зелёного канала, можно даже брать два последних бита. Однако стоит учесть, что чем больше информации будет записано в один пиксель, тем сильнее будет искажено исходное изображение.

Итак, как уже было сказано, у нас имеется изображение 10×10 пикселей, используем разработанную программу для метода LSB и запишем в это изображение тестовую строку(запись производится в последний бит красного канала). На рисунке 1 в левой части представлен файл с записанной строкой, а на в правой выделены изменённые пиксели.

Рис. 1. Подсветка изменённых пикселей в изображении

Как можно увидеть, при отсутствии шумов в исходном файле, обнаружение факта передачи информации не составляет труда. В изображении на рисунке 2 обнаружить информацию так просто уже не получится, потому что файл представляет из себя случайный набор пикселей (т.е. шум).

Рис. 2. Пример зашумлённого изображения

Казалось бы, что присутствие шумов в файле будет являться гарантией сокрытия информации, но это не так.

Метод LSB, несмотря на свою простоту, имеет один существенный недостаток: информация, скрытая этим методом, легко обнаруживается.

Задача обнаружения обычно решается методами статистического анализа. Для примера, если необходимо спрятать некий фрагмент текстового сообщения, это сообщение будет содержать только символьную информацию: 52 знака латиницы, 66 знаков кириллицы, знаки препинания и некоторые служебные символы. Если сравнить статистические характеристики такого сообщения и статистические характеристики младших битов красного спектра, то будут видны существенные отличия. Это обусловлено тем, что последовательность последних битов красного спектра представляет из себя случайную двоичную последовательность, а наше сообщение такой последовательностью не является.

Возникает вопрос: как добиться того, чтобы спектральная характеристика нашей последовательности битов и последовательности последних битов красного канала (если записываем в красный канал) была одинакова? Для решения этой задачи нам понадобится решение, разработанное для сферы телекоммуникаций — скремблер.

Скремблер (англ. scramble — шифровать, перемешивать) — программное или аппаратное устройство (алгоритм), выполняющее скремблирование — обратимое преобразование цифрового потока без изменения скорости передачи с целью получения свойств случайной последовательности^] .

Применим скремблирование на практике и будем записывать слово «Стеганография», в двоичном виде оно представляет из себя последовательность: «1101000010100001110100011000001011010000101101011101000010110011110100001 01100001101000010111101110100001011111011010000101100111101000110000000110 1000010110000110100011000010011010000101110001101000110001111». Проверку будем выполнять по 2-м первым постулатам Голомба:

1. Количество «1» в каждом периоде должно отличаться от количества «0» не более чем на единицу.

2. В каждом периоде половина серий (отрезков из одинаковых символов) должна иметь длину один, одна четверть должна иметь длину два, одна восьмая должна иметь длину три и т.д. Более того, для каждой из этих длин должно быть одинаковое количество серий из «1» и «0».

Здесь, вероятно, стоит немного пояснить эти два постулата. Первый постулат понятен без объяснений: количество нулей и единиц должно быть равно с точностью до единицы. Второй постулат говорит о том, что в нашей последовательности больше

всех должно быть подпоследовательностей вида 010 и 101, в два раза меньше 0110 и 1001 и т.д.

До скремблирования в последовательности 115 нулей и 93 единицы, распределение по подпоследовательностям представлено на схеме 1.

Рис. 3. Схема 1. Гистограмма до скремблирования

Из схемы 1 можно сделать вывод, что последовательность не является псевдослучайной. Проскремблируем её. Результат скремблирования:

«1101100001011111111100010010110011100110100101001111111110110100010100100 00110111100011000110001101100010101010100101010110010001111001000001010000 0001010000100001001100110111010011001000111001001001011101111»

После скремблирования в последовательности 107 нулей и 101 единица, распределение по подпоследовательностям представлено на схеме 2.

45 40 35 30 25 20 15 10

знамение I11..1 и 0..0 = 1. 1

Рис. 4. Схема 2. Гистограмма после скремблирования

Конечно же, результат не идеален, но он гораздо лучше приближен к идеальному, чем полученный ранее.

Из-за специфики метода LSB, информация очень неустойчива к внешнему воздействию и подвержена шумам в канале. Однако, в настоящее время мы имеем возможность передавать информацию без потерь, сетевые карты званого запрашивают ошибочные пакеты, каналы связи экранированы и т.д., поэтому этот

недостаток алгоритма не является столь существенным. А для сокрытия обнаружения информации можно успешно применять скремблирование, поэтому я считаю, что возможности алгоритма ещё не исчерпаны и при помощи этого него можно не только передавать скрытую информацию, но ещё и очень удачно скрывать факт её присутствия.

1. Грибунин В. Г., Оков И. Н., Туринцев И. В. Цифровая стеганография. М.: Солон-Пресс, 2002. 272 с. Ил.

2. Генне О. В. Основные положения стеганографии // Защита информации. Конфидент, 2000. № 3.

3. Кунегин С. В. Системы передачи информации. Курс лекций. М. в/ч 33965, 1997. 317 с., с ил.

Lsb что это за единица измерения

LSB (Least Significant Bit, наименьший значащий бит) — суть этого метода заключается в замене последних значащих битов в контейнере (изображения, аудио или видеозаписи) на биты скрываемого сообщения. Разница между пустым и заполненным контейнерами должна быть не ощутима для органов восприятия человека.

Цель: изучить принцип работы метода LSB, изучить работу программы OpenPuff, реализовать скрытие информации методом LSB.
Задачи:
1. Узнать структуру строения медиафайлов.
2. Изучить работу алгоритма замены младших битов.
3. Ознакомиться с интерфейсом и функционалом программы OpenPuff.
4. Сделать шифрование информации в разные типы файлов используя метод LSB.

В результате выполнения лабораторной работы студент поймет работу метода LSB и сможет реализовать с помощью программы данный метод.

Подготовка к работе

Перед началом работы Вам необходимо скачать материал для лабораторных работ из Справочника. Скопируйте содержимое папки «Лабораторная работа 5» в удобное для Вас место.

Проект будет реализовываться с помощью следующего программного средства:
OpenPuff
Метод наименее значащих битов (Least Significant Bit, LSB)

Метод наименее значащих битов (Least Significant Bit, LSB) наиболее распространен в цифровой стеганографии. Он основан на ограниченных возможностях человеческих органов чувств, в силу чего люди не способны различать незначительные вариации цветов или звуков. Для простоты описания представлен принцип работы этого метода на примере 24-битного растрового RGB-изображения. Одна точка изображения в этом формате кодируется тремя байтами, каждый из которых отвечает за интенсивность одного из трех составляющих цветов (рисунок 5.1).

Рисунок 5.1

В результате смешения цветов из красного (R), зеленого (G) и синего (B) каналов пиксел получает нужный оттенок. Чтобы нагляднее увидеть принцип действия метода LSB, распишем каждый из трех байтов в битовом виде (рисунок 5.2). Младшие разряды (на рисунке они расположены справа) в меньшей степени влияют на итоговое изображение, чем старшие. Из этого можно сделать вывод, что замена одного или двух младших, наименее значащих битов, на другие произвольные биты настолько незначительно исказит оттенок пиксела, что человек просто не заметит изменения.

Рисунок 5.2

В результате мы получится новый оттенок, очень похожий на исходный. Эти цвета трудно различить даже на большой по площади заливке, хотя разница будет заметна по одной отдельной точке (рисунок 5.3). Как показывает практика, замена двух младших битов не воспринимается человеческим глазом. В случае необходимости можно занять и три разряда, что весьма незначительно скажется на качестве картинки.

Рисунок 5.3

Так как невозможно сохранить бесконечно количество информации в изображение, то необходимо высчитать полезный объем RGB-контейнера. Если занимается два бита из восьми на каждый канал, то имется возможность спрятать три байта полезной информации на каждые четыре пиксела изображения, что соответствует 25% объема картинки. Таким образом, имея файл изображения размером 200 Кбайт, можно скрыть в нем до 50 Кбайт произвольных данных так, что невооруженному глазу эти изменения не будут заметны.

Преимущества такого метода:
1. Можно без проблем отправить другу свою фотографию со скрытым сообщением. 2. Младшие биты оцифрованных изображений, звука или видео могут иметь различное распределение в зависимости от применявшихся параметров аналого-цифрового преобразования, от дополнительной компьютерной обработки и от прочих факторов. Эта особенность делает метод наименее значащих битов наиболее защищенным от обнаружения вложения.
3. Реализации LSB для большинства стандартов файлов-контейнеров не требуют значительных затрат времени и сил.

Байты и биты: что нужно знать об их порядке

В программировании и информатике все данные сохраняются в определенных единицах. Они будут обрабатываться операционной системой особым образом. Зная об измерении данных, а также о так называемом «порядке байт», разработчик сможет оптимизировать функционирование программного продукта.

Далее предстоит разобраться с тем, как обрабатывается информация. Необходимо выяснить возможные варианты и их особенности. Предложенная статья ориентирована на широкую публику. Представленные сведения будут одинаково полезны как программистам, так и системным администраторам. Они также могут показаться интересными «рядовым» пользователям ПК.

Единицы измерения

В компьютерах вся информация измеряется определенным образом. Исторически сложилось так, что минимальной единицей количества данных является бит. Этот термин произошел от английского сокращения bit или binary digit. Дословно соответствующее слово переводится как «двоичная цифра».

Бит – количество информации, которого достаточно для установки различий между двумя явлениями с одинаковой долей вероятности. Им можно интерпретировать одно из двух понятия:

• 0 – верно, включено, да;
• 1 – неверно, отключено, нет.

Бит – наименьшая единицы счисления данных. Чаще разработчики пользуются более «крупными» мерами. А именно – байтами. Один байт включает в себя 8 бит.

Выше можно увидеть таблицу, которая поможет понять, как переводить более крупные единицы измерения имеющиеся информационные единицы.

Об истоках появления байтового порядка

Порядок байтов (или «endian») – важный элемент, оказывающий влияние на работу IT-инженеров и программного обеспечения. Соответствующий компонент не является отдельным термином. Изучая порядок байтов, необходимо обратить внимание на такие определения как «прямой порядок» (big-endian) и «обратный порядок» (little-endian).

Подобные понятия были взяты из книги «Путешествия Гулливера». В ней начинается гражданская война между теми, кто предпочитает разбивать вареные яйца на большом конце (big endians), а также теми, кто предпочитает делать это на маленьком конце (little endians).

В 1980 году некий Денни Коэн, специалист по компьютерам из Израиля, написал статью, в которой он раскрыл вопрос относительно правильного порядка байтов в сообщениях. В своем творении автор связал тематику с «войной», описанной в «Гулливере».

Для описания дискуссий о байтовом порядке (endianness) использовались термины «big endian» и «little endian».

Определение

Современная вычислительная техника и цифровые системы связи представляют чаще всего информацию в виде последовательности. Она формируется из байтов. Если число не может быть реализовано в качестве одного байта, имеет смысл, в каком порядке они записываются на устройстве, а затем передаются по линиям связи. Данный момент сказывается на скорости и качестве обработки материалов.

Обычно выбор порядка записи байтов является произвольным. Он определяется исключительно действующими соглашениями. Порядок байтов – это последовательность, в которой информация будет сохраняться и размещаться в памяти задействованного оборудования.

Актуальность и важность

Сатирическая трактовка в сравнении с произведением «Путешествия Гулливера» big endians (прямой порядок, от старшего к младшему) против little endians (обратного порядка, от младшего к старшему), рассматриваемый вопрос имеет важность для работы с информацией и документами.

Здесь рекомендуется запомнить следующие значимые аспекты:

1. Блок цифровой информации представляет собой последовательность из нулей и единиц.
2. Соответствующие единицы и нули начинаются с наименьшего значащего бита (least significant bit, LSb). Заканчиваются они на наибольшем значащем бите (most significant bit, MSb).
3. 32-разрядный процессор передает 32 бита информации в 32 блока памяти. 64-разрядный – в 64 соответственно.

Чтобы лучше понять, в чем заключается смысл порядка байтов, рекомендуется изучить простейший пример. В нем дан 32-разрядный процессор. Он будет передавать информацию в 32 информационных блока памяти. Им совместно назначается тот или иной адрес. Пример – 0x01. Шина данных в системе создана так, что смешивать LSb и MSb нельзя. Все операции устройства будут использовать 32-битные данные, даже если соответствующие числа могут быть с легкостью реализованы в 16 или 8 битами.

Каждый раз, когда процессор должен получить доступ к сохраненной информации, он просто считает 32 бита из адреса памяти 0x01. Соответствующая концепция является надежной. В порядке байтов нет необходимости.

Рассматриваемый процесс был основан на работе битов. «Байт» не упоминалось. Процессы базируются на 32-битных данных. Делить их на байты не требуется. Реальные цифровые системы, работающие с 32-битными и 64-битными материалами, обычно используют 8-битный сегмент данных. Он известен в информационных технологиях как «байт».

Как на устройстве распределяются байты памяти

Удобное средство демонстрации порядка байтов в действии – это процесс хранения цифровой информации. Пример – используется 8-разрядный микроконтроллер. Все аппаратное обеспечение на устройстве, включая ячейки памяти, предназначаются для работы с 8-битными данными. Адрес 0x00 может включать в себя всего один байт, адрес 0x01 – тоже один и так далее.

Схема, представленная выше, демонстрирует 11 байтов памяти. Каждая из них хранит всего по 8 бит информации.

Для программирования микроконтроллера, пользуясь компилятором C, порядок байтов будет иметь особую роль. Компилятор должен определить 32-разрядные переменные и хранить их в смежных ячейках памяти. В самом младшем адресе памяти должен хранить наибольший значащий байт (MSB) или наименьший значащий байт (LSB).

Это приводит к тому, что системы могут работать по двум принципам:

• соблюдая порядок имеющихся байтов big endian – распределение байтов от старшего к младшему;
• по принципу little endian – от младшего к старшему.

Какой именно вариант правильно использовать, ответить проблематично. Связано это с тем, что любая договоренность может быть одинаково эффективной. Решения между прямым и обратным порядком байтов может базироваться на различных факторах. Пример – на поддержке совместимости с предыдущими версиями процессора.

Кроме прямого и обратного порядка распределения информации есть еще «гибридный» подход. Он не так распространен, но встречается на практике в современных технологиях.

Обратный порядок

Обратный порядок информационных байтов – это принцип «от младшего к старшему». Он называется little endian. Это порядок, обратный «привычному» порядку записи чисел арабскими цифрами. Пример – число 123 было бы записано как 321. Принцип распределения и записи информации здесь будет производиться по правилу «справа–налево».

Обратный порядок информационных байтов является стандартом компьютеров с процессорами архитектуры x86 (Intel и других). Из-за этой особенности концепция иногда называется «интеловским порядком). Современные процессоры x86 дают возможность работать с операндами, рассчитанными на bites:

Соответствующий порядок удобен тем, что при увеличении размера (количества байтов) операнда, значение первого байта остается неизменным.

Кроме архитектуры x86 от Intel соответствующий принцип распределения информации активно используется в VAX-архитектурах (VAX byte order), а также в DEC Alpha и многих других.

Принцип обратного порядка байтов (little endian) применяется в PCI, USB, таблице разделов GUID. Он является рекомендованным принципом FidoNet. Данное соглашение поддерживает меньше кроссплатформенных протоколов и форматов данных, чем прямой порядок байт.

Прямой порядок

Следующий вариант распределения информации в битовых системах – «напрямую». Он называется прямым порядком байтов, big Indian. Он называется «от старшего к младшему». Является классической формой записи. Порядок следования – «слева–направо». Пример – число «сто двадцать пять» будет записано как 125. В этом же ключе необходимо осуществлять запись битов (байтов) в технической и учебной литературе, если иные особенности операций не указаны.

Принцип записи «всегда вперед» или «от большего к меньшему» – стандарт, который используется в Сети. Он иногда называется «network byte order». Встречается в:

• протоколах TCP/IP;
• заголовках пакетов данных;
• в большинстве протоколов более высокого уровня, которые необходимо использовать поверх TCP/IP.

Такая последовательность байтов в основном задействована в процессорах IBM 360/370/390, SPARC, Motorola 68000. Из-за соответствующей особенности есть второй способ обозначения соглашения – «Motorola byte order).

Правильный принцип использования порядка распределения байтов big endian – сравнение строк (пример – с целыми числами и целочисленными полями-частями большей разрядности, каждое из которых поддерживает сразу несколько символов.

Данное соглашение используется в различных файловых форматах. Примеры – JPEG, FLV, PNG.

Переключаемый

Какой порядок байт в Intel, понятно. Обе рассмотренные концепции примерно равны между собой. Поэтому иногда бывает трудно указать, какой стандарт правильный для поставленной в разработке задачи.

Некоторые процессоры могут функционировать сразу по обеим концепциям. Сюда относят:

• ARM;
• PowerPC;
• DEC Alpha;
• IA-64;
• PA-RISC;
• MIPS.

Последовательность байтов будет выбираться программно во время установки операционной системы. Иногда он настраивается за счет перемычек на материнских платах. Иногда данную концепцию называют big-endian.

Смешанный

Следующий вариант – гибридный или смешанный порядок байтов. Называется middle endian. Он используется при работе с числами, длина которых больше машинного слова. Число будет представлено некоторой последовательностью машинных слов. Они записываются в формате, естественном для выбранной архитектуры. Сами машинные слова следуют в обратном порядке.

Смешанный порядок байтов встречается в процессорах VAX и ARM. В основном концепция задействована при работе с длинными вещественными числами.

Пример

Чтобы лучше понять рассматриваемые процессы, рекомендуется обратить внимание на наглядный пример:

Здесь описано размещение 4-байтового числа в памяти устройства, доступ к которому поддерживается побайтно и по 32-разрядному слову. Все числа представлены в 16-ричной системе счисления.

Хотите освоить современную IT-специальность? Огромный выбор курсов по востребованным IT-направлениям есть в Otus !