• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Алгоритм построения матриц, уменьшающих расстояние кода
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 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
  • еще
Тематика
Новости
18 мая 2026 г.
В Вышке прошла XXX юбилейная научно-техническая конференция имени Е.В. Арменского
Организатором научного события выступает Московский институт электроники и математики им. А.Н. Тихонова ВШЭ. В этом году главный инженерный студенческий форум проходил 30-й раз и собрал рекордное число участников. Студенты, аспиранты и молодые специалисты из 50 вузов и организаций России представили научно-исследовательские доклады в ИТ-области. Отдельная секция была посвящена научно-исследовательским работам школьников.
15 мая 2026 г.
В НИУ ВШЭ разрабатывают нейросеть для сферы науки и инноваций
Исследователи НИУ ВШЭ учат большие языковые модели понимать русскоязычную научную терминологию, увеличивая при этом их энергоэффективность. Адаптированная модель работает в 2,7 раза быстрее и требует на 73% меньше памяти, чем исходная открытая модель, что позволяет запускать ее на более доступном оборудовании. Программа прошла государственную регистрацию.
15 мая 2026 г.
Стартовал совместный спецпроект бренд-медиа Вышки IQ Media и iFORA ИСИЭЗ
В мае 2026 года стартовал научно-популярный проект «Искусственный интеллект: технологии, данные и будущее», который стал результатом работы двух команд — проекта iFORA Института статистических исследований и экономики знаний НИУ ВШЭ и редакции бренд-медиа IQMedia. Медийно-аналитический спецпроект посвящен современному развитию искусственного интеллекта и аналитике больших данных.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Алгоритм построения матриц, уменьшающих расстояние кода

Информационно-управляющие системы. 2025. № 1. С. 23–28.
Воднев А. А.

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 итерационный алгоритм, который формирует ряд маскирующих матриц, успешно уменьшающих расстояние заданного кода. Для проверки изложенного подхода был выбран код Боуза — Чоудхури — Хоквингхема и криптографическая система Мак-Элиса. Проведен ряд экспериментов, показывающих эффективность разработанного алгоритма. Суть экспериментов заключалась в применении к коду Боуза — Чоудхури — Хоквингхема разработанного алгоритма, после чего полученный код внедрялся в систему Мак-Элиса. Полученная криптосистема подвергалась атакам на основе декодирования по информационным совокупностям. Результаты экспериментов показали, что к преобразованным кодам неприменима атака на основе декодирования по информационным совокупностям, а вес порождающей матрицы нового кода, которая является частью открытого ключа, стал меньше. Практическая значимость: невозможность применить декодирование по информационным совокупностям позволяет уменьшить объем открытого ключа в криптосистеме, что представляет значительный интерес для практики использования кодовых криптосистем. Обсуждение: приложение алгоритма не ограничивается только криптографией. Он может быть применен для преобразования каналов передачи данных, обладающих памятью. Отметим, что для полноценного внедрения матриц, уменьшающих расстояние кода, в криптографические системы необходима проверка декодируемости вектора ошибок после обратного преобразования, что является предметом дальнейших исследований.

Научное направление: Компьютерные науки
Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: криптографиякоды, исправляющие ошибки
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
Разработка научно-технологических принципов сетей связи нового поколения на базе методов квантовой и постквантовой криптографии (2025)
Похожие публикации
KMHCR: A Key-Controlled Signal-Domain Transformation for 5G IoT Security
Ronglin Z., Wei L., Jiahong C. и др., Journal of Signal Processing Systems 2026 Vol. 98 P. 1–15
Добавлено: 16 мая 2026 г.
DPN Verifier: Инструментарий для ускоренной верификации и исправления дефектных моделей процессов с данными
Суворов Н. М., Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS 2026 Vol. 38 No. 3(2) P. 49–66
Сети Петри с данными (DPN) являются расширением классических сетей Петри, позволяющим моделировать процессы, где данные влияют на поток управления, обеспечивая комплексное представление о поведении системы и возможность обнаружения точек отказа, которые в противном случае были бы скрыты. Одним из критериев корректности для моделей процессов является бездефектность. Модель процесса называется бездефектной, если она всегда корректно завершается ...
Добавлено: 16 мая 2026 г.
QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks QGKM: A Quantum Fidelity-Based Graph Clustering Framework for Robust Data Pattern Recognition in Education Social Networks
Neal N. X., Weiqing L., Dacheng H. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 5 P. 1–22
Добавлено: 13 мая 2026 г.
Proceedings of the 9th Student Research Workshop associated with the International Conference Recent Advances in Natural Language Processing
Velichkov B., Nikolova-Koleva I., Slavcheva M., Shumen: INCOMA Ltd, 2025.
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Интегрированная среда моделирования для верификации и валидации программ управления подключенными и высокоавтоматизированными транспортными средствами
Степанянц В. Г., Долгов И. М., Хорошилов Г. С. и др., Труды Института системного программирования РАН 2026 Т. 38 № 3 С. 95–110
На рынок постепенно выходят высокоавтоматизированные и подключенные транспортные средства (ТС). В настоящее время предлагаются решения, позволяющие использовать эти технологии для совместного управления дорожным движением, что может значительно повысить его безопасность. В статье анализируются требования к интегрированной среде моделирования подключенных и высокоавтоматизированных ТС и совместной автоматизации управления дорожным движением с высокодетализированным учетом влияния окружающих объектов. Проанализированы ...
Добавлено: 12 мая 2026 г.
Connected and Automated Vehicle Scenario Manager Graphical User Interface
Тихонов Р. А., Efendiev M. T., Fedotenkov A. A., 2026 International Russian Smart Industry Conference (SmartIndustryCon) 2026 P. 542–547
Добавлено: 11 мая 2026 г.
Proceedings 2026 IEEE 11th International Conference on Smart Cloud SmartCloud 2026 8-10 May 2026
Los Alamitos: IEEE Computer Society, 2026.
Добавлено: 10 мая 2026 г.
От неизвестности к прозрачности: обзор технологий объяснимого ИИ (XAI)
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Информационные технологии 2026 Т. 32 № 4 С. 185–194
С развитием ИИ, и в особенности глубокого обучения, появились модели, способные давать крайне точные прогнозы. Однако их внутренняя логика остается трудной для понимания — и это серьезная проблема, особенно в сферах, где от корректности алгоритма зависят критиче ски важные решения. Одним из перспективных путей ее решения считается направление Explainable Artificial Intelligence (XAI) — разработка подходов, позволяющих прояснять ...
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Explainable AI for Industry 5.0: Shedding light on the black box
Авдошин С. М., Песоцкая Е. Ю., Business Informatics 2026 Vol. 20 No. 1 P. 7–28
Добавлено: 8 мая 2026 г.
Comparative Analysis of Students’ Perceptions of Programming Puzzles: Parson’s and Wordle-Like
Варнавский А. Н., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 37487–37508
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Towards performance analysis of GPU-aware MPI over Angara interconnect
Ismagilov T., Mukosey A., Смирнов Ф. А. и др., International Journal of High Performance Computing Applications 2026 Vol. 40 No. 2 P. 240–253
Добавлено: 7 мая 2026 г.
Программные инструментальные средства для разработки мероприятий по снижению брака серийного производства
Ясницкий Л. Н., Голдобин М. А., Мезенцев А. С., Прикладная математика и вопросы управления 2025 № 2 С. 99–116
Представлен обзор современных методов и основанных на них программных инструментах, применяемых для математического моделирования серийных производственных процессов с целью снижения брака и повышения качества производимых изделий. Перечисляются группы работ, нацеленных на обнаружение и классификацию дефектов, работ, в которых решаются задачи прогнозирования образования дефектов и определения значимости параметров, работ направленных на поиск оптимального сочетания технологических параметров изготовления изделий, ...
Добавлено: 5 мая 2026 г.
Моделирование и оценка ресурсных затрат алгоритмов маршрутизации в сетях на кристалле с двумерной циркулянтной топологией
Монахова Э. А., Монахов О. Г., Рзаев Э. Р. и др., Прикладная дискретная математика 2026 Т. 71 С. 112–127
В настоящей работе исследовано совместное конструирование топологий семейств оптимальных по диаметру циркулянтных сетей $C(N; \pm 1, \pm s_2)$ и реализуемых для них оптимальных алгоритмов маршрутизации сложности $O(1)$. Предлагаемый алгоритм маршрутизации основан на использовании масштабируемых параметров $L$-образных шаблонов плотной укладки графов на плоскости для семейств оптимальных сетей. Определены аналитические формулы зависимости этих параметров от диаметра графов семейств ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
AlphaDent: A dataset for automated tooth pathology detection
Sosnin E. I., Vasil’ev Y. L., Solovyev R. A. и др., Computer Optics 2025 Vol. 49 No. 6 P. 1129–1137
Добавлено: 4 мая 2026 г.
Мультимодальные модели в медицинской диагностике как универсальный инструмент
Назаренко А. Г., Федоров М. В., Мошкин А. С. и др., Вестник Росздравнадзора 2026 № 1 С. 14–29
Мультимодальные фундаментальные модели и медицинские мультимодальные большие языковые модели формируют новый класс диагностических систем поддержки принятия решений, способных работать с разнородными источниками данных: медицинскими изображениями (рентген, КТ, МРТ, УЗИ, гистология), сигналами (ЭКГ, ЭЭГ), текстом (история болезни, протоколы, выписки), лабораторными показателями, данными молекулярного профилирования и др. В статье систематизированы архитектуры и стратегии обучения, обеспечивающие переносимость между ...
Добавлено: 4 мая 2026 г.
2025 IEEE/CVF International Conference on Computer Vision Workshops (ICCVW)
Honolulu: IEEE, 2025.
Добавлено: 3 мая 2026 г.
MinMAE calibration method for convolutional neural network quantization
Vasilev A., Kapitanov A., Solovyev Roman A. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article 3724
Добавлено: 3 мая 2026 г.
Machine Learning Methods for Fast Evaluation of Static IR Drop Effect
Solovyev Roman A., Telpukhov Dmitry, Shafeev I. и др., Technologies 2026 Vol. 14 No. 3 Article 169
Добавлено: 3 мая 2026 г.
On the minimum number of maximal distance-k independent sets in trees
Талецкий Д. С., / Series arXiv "math". 2026.
Добавлено: 1 мая 2026 г.
Proceedings of the 2026 8th International Youth Conference on Radio Electronics, Electrical and Power Engineering (REEPE)
Даюб А., Сулейман Э., IEEE, 2026.
Добавлено: 30 апреля 2026 г.
Интеллектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли
М.: ООО «Геомодель Развитие», 2024.
Интелшектуальный анализ данных в нефтегазовой отрасли, Калининград, Россия, 2024, ООО «Геомодель Развитие» ...
Добавлено: 29 апреля 2026 г.
Системы обеспечения информационной безопасности с помощью криптографических механизмов
Стародубов К. В., Елистратов А. А., Громов Ю. Ю. и др., 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 ...
Добавлено: 27 февраля 2026 г.
The discrete Fourier transform over the binary finite field
Sergei Valentinovich Fedorenko, IEEE Access 2023 Vol. 11 P. 62771–62779
Добавлено: 19 июля 2023 г.
Музей криптографии. Коллекция
Ашаева А., Большаков Н. В., Дюльденко А. и др., Музей криптографии, 2023.
Музей криптографии, открытый 21 декабря 2021 года, стал первым в России научно-технологическим музеем, посвященным одному из самых сложных и закрытых разделов математики. Традиционно в основе создания музея лежит коллекция. Однако в нашем случае отправной точкой стало место — Александро-Мариинский детский приют, Марфинская шарашка, в которой разрабатывались первые алгоритмы шифрования звука в России. История места стала стимулом для ...
Добавлено: 10 мая 2023 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • http://www.edu.ru
    Федеральный портал «Российское образование»
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика конфиденциальности
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору