|
|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru |
Цитирования |
|
2023 |
| 1. |
Г. Б. Маршалко, Р. А. Романенков, Ю. А. Труфанова, “Анализ безопасности проекта национального стандарта «Нейросетевые алгоритмы в защищенном исполнении. Автоматическое обучение нейросетевых моделей на малых выборках в задачах классификации»”, Труды ИСП РАН, 35:6 (2023), 179–188  |
|
2022 |
| 2. |
Г. Б. Маршалко, Ю. А. Труфанова, “Полиномиальные аппроксимации некоторых функций активации нейронных сетей”, Информатика и автоматизация, 21:1 (2022), 161–180 |
2
|
|
2020 |
| 3. |
G. B. Marshalko, V. I. Rudskoy, “Key distribution. Episode 1: Quantum menace”, Матем. вопр. криптогр., 11:2 (2020), 99–110 |
|
2015 |
| 4. |
D. M. Dygin, I. V. Lavrikov, G. B. Marshalko, V. I. Rudskoy, D. I. Trifonov, V. A. Shishkin, “On a new Russian Encryption Standard”, Матем. вопр. криптогр., 6:2 (2015), 29–34   |
9
|
|
2014 |
| 5. |
G. B. Marshalko, “On the security of a neural network-based biometric authentication scheme”, Матем. вопр. криптогр., 5:2 (2014), 87–98 |
1
|
| 6. |
A. A. Dmukh, D. M. Dygin, G. B. Marshalko, “A lightweight-friendly modification of GOST block cipher”, Матем. вопр. криптогр., 5:2 (2014), 47–55 |
7
|
|
2011 |
| 7. |
А. С. Кузьмин, Г. Б. Маршалко, “Восстановление линейной рекурренты над примарным кольцом вычетов по ее усложнению. II”, Матем. вопр. криптогр., 2:2 (2011), 81–93 |
1
|
|
2010 |
| 8. |
А. С. Кузьмин, Г. Б. Маршалко, А. А. Нечаев, “Восстановление линейной рекурренты над примарным кольцом вычетов по ее усложнению”, Матем. вопр. криптогр., 1:2 (2010), 31–56 |
13
|
|
Обратная связь: