• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • HSE University
  • Publications
  • Book chapter
  • Обзор реализаций ИНС TPM для задач криптографии
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Priority areas
  • business informatics
  • economics
  • engineering science
  • humanitarian
  • IT and mathematics
  • law
  • management
  • mathematics
  • sociology
  • state and public administration
by year
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • More
Subject
News
October 12, 2026
Road Injuries Leading Cause of Death Among Men Aged 10 to 39
Worldwide, road injuries are the leading cause of death among males aged 10–39. An international team of researchers reached this conclusion as part of the Global Burden of Disease Study 2023, analysing data from 204 countries between 1990 and 2023. Their findings have been published in The Lancet Public Health, with HSE University Professor Vasily Vlassov listed among the collaborators.
October 8, 2026
HSE Experts Take Part in 23rd Annual Meeting of Valdai Discussion Club
The 23rd Annual Meeting of the Valdai Discussion Club was held from September 28 to October 1, 2026 under the theme ‘Responsibility for the Future: Limits of the Possible, or Limitless Possibilities?’ The forum brought together 120 experts from 40 countries, including representatives of China, the United States, India, Brazil, the United Kingdom, Germany, Egypt, Iran, and Japan.
October 7, 2026
‘Our Team Consists of True Leaders in Their Respective Academic Disciplines
The HSE International Centre of Decision Choice and Analysis studies a wide range of methods for analysing decision-making and possible scenarios for the development of natural, socio-economic, and political phenomena using various mathematical models. The application of advanced mathematical methods to forecasting helps to prevent negative outcomes and avoid erroneous decisions. The HSE News Service spoke to the centre’s director, Prof. Fuad Aleskerov, about its work.

 

Have you spotted a typo?
Highlight it, click Ctrl+Enter and send us a message. Thank you for your help!

Publications
  • Books
  • Articles
  • Chapters of books
  • Working papers
  • Report a publication
  • Research at HSE

?

Обзор реализаций ИНС TPM для задач криптографии

С. 204–204.
Amerikanov A.
Language: Russian
Full text
Text on another site
Keywords: нейронные сетикриптография

In book

Межвузовская научно-техническая конференция студентов, аспирантов и молодых специалистов им. Е.В. Арменского
МИЭМ НИУ ВШЭ, 2018.
Similar publications
XXV Международная конференция «Сибирская научная школа-семинар "Компьютерная безопасность и криптография" — SIBECRYPT'26» имени Г. П. Агибалова
Томск: Издательский дом ТГУ, 2026.
Added: September 18, 2026
Модель глубокого обучения для автоматизированной интерпретации медицинских электрофизиологических данных
Lebedev O. B., Шмелева А. Г., Гежа Н. С., Информатика и автоматизация (Труды СПИИРАН) 2026 Т. 25 № 3 С. 720–750
This paper describes the development of a neural network model for automated analysis of medical data in electrophysiology based on deep learning methods. The relevance of this work stems from the growing need to improve the objectivity, speed, and accuracy of processing complex spatiotemporal signals, such as ECG or EEG. Convolutional neural networks (CNNs), which ...
Added: September 10, 2026
Scalable machine learning approach to disordered 𝑠-wave superconductors
Vyacheslav D. Neverov, Lukyanov A., Andrey V. Krasavin et al., Physical Review B: Condensed Matter and Materials Physics 2026 Vol. 113 No. 2 Article 024515
We develop a neural network approach to solve the self-consistent Bogoliubov-de Gennes equations in strongly disordered s-wave superconductors. The method accurately reproduces inhomogeneous gap distributions and generalizes to system sizes far larger than those used in training. It reduces computational scaling from O(N6 ) to O(N2), enabling quantitative analysis of percolation phenomena and the superconductor-insulator ...
Added: September 5, 2026
A unified frequency-domain framework for tilted slice localization and ischemic stroke detection
Khodadoust J., Kulikova S., Khodadoust F., Biomedical Signal Processing and Control 2027 Vol. 129 Article 111284
Acute ischemic stroke (AIS) analysis from two-dimensional (2D) clinical imaging is hindered by uncontrolled slice tilt and geometric inconsistencies that violate the assumptions of pose-agnostic deep learning (DL) models. This paper proposes a unified geometry-aware, frequency-domain framework for tilted slice localization and ischemic stroke segmentation that explicitly decouples pose estimation from lesion analysis. The method ...
Added: September 2, 2026
Proceedings of the 43rd International Conference on Machine Learning (ICML 2026)
Seul: PMLR, 2026.
Added: June 4, 2026
Stable On-the-Fly Learning for Dynamic Neural Networks With Delayed Inputs
Chertopolokhov V., Mukhamedov A., Bugriy G. et al., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 14369–14392
This study presents on-the-fly identification and multi-step prediction of nonlinear systems with delayed inputs using a dynamic neural network combined with a smooth projection onto ellipsoids. The projection enforces parameter constraints that guarantee stability, while a Lyapunov–Krasovskii analysis yields computable ultimate error bounds. Riccati-type matrix inequalities are derived, providing an efficient vectorization–projection–devectorization implementation suitable for ...
Added: May 22, 2026
Аналитический обзор методов извлечения текстовых транскрипций из речевых высказываний
Ролинский С. О., Dvoynikova A., В кн.: Альманах научных работ молодых ученых Университета ИТМОТ. 2.: Университет ИТМО, 2022. С. 336–340.
В работе рассмотрены основные существующие подходы к автоматическому распознаванию речи, а также проводится сравнительный анализ открытых компьютерных систем распознавания речи. Для экспериментальных исследований эффективности работы рассматриваемых систем используется речевой корпус LibriSpeech. ...
Added: April 24, 2026
Влияние планировщика на обучение нейронных сетей в задаче верификации диктора
Dvoynikova A., Садикова А. А., В кн.: Сборник трудов X Конгресса молодых ученыхТ. 1.: Университет ИТМО, 2021.
В работе рассматривается применение различных планировщиков обучения (англ. scheduler) нейронных сетей для задачи текстонезависимой верификации дикторов. Для экспериментальных исследований использовалась база данных VoxCeleb1, которая содержит в себе различные речевые высказывания 1211 дикторов. В работе проводился анализ влияния различных планировщиков обучения нейронных сетей, представленных в библиотеке PyTorch языка программирования Python, а также 2 алгоритма планировщика, представленных ...
Added: April 24, 2026
Применение ML в целях повышения помехоустойчивости сигналов
Efremov A., Portnoy S., Волошин А. Д., Первая миля 2025 № 8 С. 20–28
Выполнен комплексный обзор методов машинного обучения (ML), применяемых для повышения устойчивости сигнала к помехам в каналах связи. Бурное развитие поколений беспроводной связи, активная разработка концепции 6G предъявляют высокие требования к задержке, скорости и надежности передачи данных. Традиционные подходы к защите от помех, основанные на строгих аналитических моделях, зачастую не справляются с хаотичной природой плотных гетерогенных ...
Added: April 4, 2026
Системы обеспечения информационной безопасности с помощью криптографических механизмов
Starodubov K., Елистратов А. А., Громов Ю. Ю. et al., М.: Издательский дом Академии Жуковского, 2025.
Пособие представляет собой всестороннее руководство по теоретическим основам и практическому применению криптографических методов для защиты информации. В издании подробно рассматриваются современные алгоритмы шифрования, методы аутентификации, электронные подписи, а также принципы построения и функционирования криптографических протоколов. Особое внимание уделено вопросам оценки стойкости криптографических систем, нормативно-правовой базе и актуальным угрозам информационной безопасности. Пособие проиллюстрировано рассмотрением практических примеров. Большое внимание уделено вопросам методологического характера. Учебное пособие представляет ...
Added: February 27, 2026
Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века
Пермь: Пермский государственный национальный исследовательский университет, 2024.
This collection presents the proceedings of the Ninth All-Russian Scientific and Practical Conference with International Participation, "Artificial Intelligence in Solving Current Social and Economic Problems of the 21st Century," which was held October 17–18, 2024, in Perm. The collection is intended for researchers and educators, lecturers, postgraduate and master's students, undergraduates, and anyone interested in ...
Added: November 19, 2025
Машинное обучение и представление информации: новые возможности цифровых архивов (рецензия на книгу: Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and Its Referent. Edinburgh: University of Edinburgh, 2025
Penskaja E., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 380–389
The book Artificial Intelligence, Archives and Manuscripts. New Relationships between the Virtual Archive and Its Referent (2025) is presented. This collective monograph discusses both technological and legal, intellectual issues that researchers and archivists face in automated work with manuscript heritage, artificial intelligence and neural networks. ...
Added: October 30, 2025
Free energy of neural network can predict accuracy after pruning
Surkov A., Sergei Koltcov, Ignatenko V. et al., Physica A: Statistical Mechanics and its Applications 2025 Vol. 681 Article 131085
Neural networks are powerful tools capable of achieving state-of-the-art performance across a wide range of tasks; however, their effectiveness often comes at the cost of extremely large numbers of parameters, which can hinder their deployment in resource-constrained environments. To address this issue, various pruning techniques have been proposed to reduce model size and complexity while ...
Added: October 30, 2025
Аппаратно-программный комплекс искусственного интеллекта на основе отечественных процессоров
Рожин А. К., Бабинцев Л. В., Nefedov S. et al., Наноиндустрия 2024 Т. 17 № S10-2(128) С. 752–755
Распространение систем искусственного интеллекта ведет к повышенному спросу на вычислительные ресурсы, импорт которых стал затруднен. В статье приводится результат исследования отечественной элементной базы, разработан аппаратно-программный комплекс на ее основе. Протестирована скорость вывода и эффективность адаптированных современных нейросетевых алгоритмов. ...
Added: June 20, 2025
Распознавание рукописного текста и интеллектуальный анализ: возможности нейронных технологий (на примере работы с «Дневником» Ф.П. Литке)
Boltunova E., Laptev A., Имагология и компаративистика 2025 № 23 С. 358–379
Added: June 16, 2025
Алгоритм построения матриц, уменьшающих расстояние кода
Воднев А. А., Информационно-управляющие системы 2025 № 1 С. 23–28
Введение: уменьшение кодового расстояния представляет собой важный инструмент для решения некоторых задач в теории информации и криптографии. Например, в криптографических кодовых системах, таких как система Мак-Элиса, снижение кодового расстояния напрямую влияет на уменьшение длины открытого ключа, что является критически важным фактором для повышения эффективности и применимости кодовых криптосистем. Цель: разработать алгоритм построения матриц, способный эффективно уменьшать расстояние кода. Результаты: предложен ...
Added: April 4, 2025
Роль искусственного интеллекта в управлении кризисными ситуациями в экономике
Pshichenko D., Тенденции развития науки и образования 2024 № 112(3) С. 117–122
The article examines the role of artificial intelligence (AI) in managing crisis situations in the economy. Various AI technologies for forecasting economic shocks and minimizing their consequences are analyzed. Examples of successful AI applications in various sectors are studied. It is emphasized that the use of AI significantly enhances the resilience and adaptability of economic ...
Added: March 10, 2025
Интеллектуальные информационные системы: теория и практика. Сборник научных статей по материалам V Международной конференции (Курск, 19–21 ноября 2024 года)
Курск: Курский государственный университет, 2024.
The collection publishes scientific articles based on the materials of the V International Scientific and Technical Conference "Intelligent Information Systems: Theory and Practice". The publication is addressed to students, postgraduates, university professors, candidates and doctors of science, practicing specialists, and anyone interested in the design and development of intelligent information systems, their practical applications, as ...
Added: February 17, 2025
Astronomical Data Approximation Based on Neural Network Models
Derkach D., Hushchyn M., Samorodova E. et al., Astronomical Society of the Pacific: Conference Series 2024 Vol. 535
In this study, we apply shallow neural networks, bayesian neural networks, and normalizing flows to approximate light curves of astronomical objects. The study shows that the approximation quality of the proposed methods outperform the existing ap- proaches based on Gaussian processes. We assess the quality of solution using two physics-motivated analyses: supernovae type Ia classification ...
Added: January 8, 2025
Advancing Neural Networks: Innovations and Impacts on Energy Consumption
Fedorova A., Jovišić N., Vallverdù J. et al., Advanced Electronic Materials 2024 Vol. 10 No. 12 Article 2400258
The energy efficiency of Artificial Intelligence (AI) systems is a crucial and actual issue that may have an important impact on an ecological, economic and technological level. Spiking Neural Networks (SNNs) are strongly suggested as valid candidates able to overcome Artificial Neural Networks (ANNs) in this specific contest. In this study, the proposal involves the ...
Added: December 12, 2024
  • About
  • About
  • Key Figures & Facts
  • Sustainability at HSE University
  • Faculties & Departments
  • International Partnerships
  • Faculty & Staff
  • HSE Buildings
  • HSE University for Persons with Disabilities
  • Public Enquiries
  • Studies
  • Admissions
  • Programme Catalogue
  • Undergraduate
  • Graduate
  • Exchange Programmes
  • Summer University
  • Summer Schools
  • Semester in Moscow
  • Business Internship
  • Research
  • International Laboratories
  • Research Centres
  • Research Projects
  • Monitoring Studies
  • Conferences & Seminars
  • Academic Jobs
  • Yasin (April) International Academic Conference on Economic and Social Development
  • Media & Resources
  • Publications by staff
  • HSE Journals
  • Publishing House
  • iq.hse.ru: commentary by HSE experts
  • Library
  • Economic & Social Data Archive
  • Video
  • HSE Repository of Socio-Economic Information
  • HSE1993–2026
  • Contacts
  • Copyright
  • Privacy Policy
  • Site Map
Edit