Персона:
Куприяшин, Михаил Андреевич

Profile Picture
Email Address
Birth Date
Научные группы
Организационные подразделения
OrgUnit Logo
Организационная единица
Институт интеллектуальных кибернетических систем
Цель ИИКС и стратегия развития - это подготовка кадров, способных противостоять современным угрозам и вызовам, обладающих знаниями и компетенциями в области кибернетики, информационной и финансовой безопасности для решения задач разработки базового программного обеспечения, повышения защищенности критически важных информационных систем и противодействия отмыванию денег, полученных преступным путем, и финансированию терроризма.
Статус
Фамилия
Куприяшин
Имя
Михаил Андреевич
Имя

Фильтры

20202
2
2
Сброс фильтров

Настройки

Автор: Borzunov, G. I. ×

Результаты поиска

Теперь показываю 1 - 2 из 2
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Только метаданные
    Overview of Lattice-Based Methods in Cryptanalysis
    (2020) Kupriyashin, M. A.; Slonkina, I. S.; Borzunov, G. I.; Куприяшин, Михаил Андреевич; Борзунов, Георгий Иванович
    © 2020 IEEE.In this paper, we give a short introduction to the hard lattice problems and application of corresponding methods in cryptanalysis. We provide several examples of specialized lattices we may use to solve certain instances of the related tasks, such as the Knapsack Problem or the Learning with Errors Problem. In this study, we pay special attention to using lattice-based cryptanalysis with asymmetric Knapsack-based cipher systems.
  • Уменьшенное изображение
    Публикация
    Только метаданные
    Statistical Analysis of Binary Vector Enumeration Methods in Combinatorial Optimization
    (2020) Kupriyashina, N. A.; Kupriyashin, M. A.; Slonkina, I. S.; Borzunov, G. I.; Куприяшин, Михаил Андреевич; Борзунов, Георгий Иванович
    © 2020 IEEE.In this paper, we review and analyze the efficiency of several binary vector enumeration algorithms we have been using in our work on the Knapsack Problem. As we keep in mind the possibility of massively parallel computation, we are interested in algorithms that are able to start the search from any vector (identified by ordinal number). In this case, it is possible to implement static load balancing efficiently. Apart from the actual implementation performance, we study the load balancing diagrams for each of the algorithms. We assume that every bit of the binary vector is associated with some fixed amount of work a computer must do and examine the resulting complexity of subtasks obtained by splitting the vector sequences into subsequences.