brand

Защита диссертации - Качанов Владимир Владимирович


Новости

24 Ноября, 2025 Конкурс на замещение должности
19 Ноября, 2025 Конкурс на замещение должности
28 Октября, 2025 Конкурс на замещение должности

Качанов Владимир Владимирович

Методы и программные средства автоматического рецензирования исходного кода

Диссертация принята к защите

Искомая степень: Кандидат технических наук.

Специальность: 2.3.5 – Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей.

Дата размещения: 30 сентября 2025.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 11 декабря 2025.

Официальный оппонент: Кознов Дмитрий Владимирович, доктор технических наук (05.13.11).

Место работы, должность: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский государственный университет», профессор.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. CALCULATING SIMILARITY OF JAVADOC COMMENTS Koznov D.V., Ledeneva E.Yu., Luciv D.V., Braslavski P.I. Programming and Computer Software. 2024. Т. 50. № 1. С. 85-89.
  2. ОБОБЩЕННЫЙ АЛГОРИТМ СУММИРОВАНИЯ ПЕРЕЧИСЛИТЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ ДИСКРЕТНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ В КОНТЕКСТЕ УПРАВЛЕНИЯ МАСТЕР-ДАННЫМИ Кузнецов С.В., Кознов Д.В. Дифференциальные уравнения и процессы управления. 2024. № 1. С. 70-77.
  3. DEBUGGER FOR DECLARATIVE DSL FOR TELECOMMUNICATION Skazhenik T.M., Koznov D.V. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2023. Т. 35. № 3. С. 205-214.
  4. SYMCRETE” MEMORY MODEL WITH LAZY INITIALIZATION AND OBJECTS OF SYMBOLIC SIZES IN KLEE Morozov S.A., Misonizhnik A.V., Mordvinov D.A., Koznov D.V., Ivanov D.A. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2023. Т. 35. № 3. С. 91-108.
  5. АВТОМАТИЧЕСКОЕ ОПРЕДЕЛЕНИЕ СХОДСТВА JAVADOC-КОММЕНТАРИЕВ Кознов Д.В., Леденева Е.Ю., Луцив Д.В., Браславский П.И. Труды Института системного программирования РАН. 2023. Т. 35. № 4. С. 177-186.
  6. TRACESIM: AN ALIGNMENT METHOD FOR COMPUTING STACK TRACE SIMILARITY Rodrigues I.M., Aloise D., Khvorov A., Vasiliev R., Povarov N., Koznov D., Chernishev G., Luciv D., Fernandes E.R. Empirical Software Engineering. 2022. Т. 27. № 2.
  7. ОНТОЛОГИЧЕСКИ УПРАВЛЯЕМЫЕ СРЕДСТВА АВТОМАТИЗАЦИИ РАЗРАБОТКИ ПРИЛОЖЕНИЙ ВИЗУАЛЬНОЙ АНАЛИТИКИ Чуприна С.И., Рябинин К.В., Кознов Д.В., Маткин К.А. Программирование. 2022. № 3. С. 70-77.
  8. ФОРМАЛИЗАЦИЯ ЯЗЫКОВ ЧАСТИЧНО УПОРЯДОЧЕННЫХ МУЛЬТИМНОЖЕСТВ В СИСТЕМЕ COQ ДЛЯ СПЕЦИФИКАЦИИ СЛАБЫХ МОДЕЛЕЙ ПАМЯТИ Моисеенко Е.А., Гладштейн В.П., Подкопаев А.В., Кознов Д.В. Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики. 2022. Т. 22. № 3. С. 517-527.
  9. МОДЕЛИ ПАМЯТИ ЯЗЫКОВ ПРОГРАММИРОВАНИЯ: ОБЗОР И ТЕНДЕНЦИИ Моисеенко Е.А., Подкопаев А.В., Кознов Д.В. Программирование. 2021. № 6. С. 30-50.
  10. UNIDATA: ОТКРЫТАЯ КОМПОНЕНТНАЯ ПЛАТФОРМА ДЛЯ РАЗРАБОТКИ MDM-РЕШЕНИЙ Кузнецов С.В., Цырюльников А.В., Кознов Д.В. Труды Института системного программирования РАН. 2021. Т. 33. № 6. С. 149-160.
  11. УПРАВЛЕНИЕ МАСТЕР-ДАННЫМИ В РАМКАХ ИТЕРАТИВНОГО ПОДХОДА Кузнецов C.B., Кознов Д.B. Онтология проектирования. 2021. Т. 11. № 2 (40). С. 170-184.
  12. STATIC CHECKING CONSISTENCY OF TEMPORAL REQUIREMENTS FOR CONTROL SOFTWARE Garanina N., Koznov D. Communications in Computer and Information Science. 2021. Т. 1481. С. 189-203.
  13. VISUAL LANGUAGE FOR DEVICE MANAGEMENT IN TELECOMMUNICATION PRODUCT LINE Semenov E., Kai S., Gen C., Luciv D., Koznov D. Communications in Computer and Information Science. 2021. Т. 1481. С. 204-216.
  14. AN ONTOLOGY-BASED APPROACH TO SUPPORT FORMAL VERIFICATION OF CONCURRENT SYSTEMS. Garanina N., Anureev I., Sidorova E., Zyubin V., Koznov D., Gorlatch. Lecture Notes in Computer Science. 2020. Т. 12232 LNCS. С. 114-130.

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Маркин Дмитрий Олегович, кандидат технических наук (05.13.19).

Место работы, должность: Федеральное государственное казённое военное образовательное учреждение высшего образования «Академия Федеральной службы охраны Российской Федерации», сотрудник.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Bubenov V. S., Kutsakin M. A., Markin D. O. Approaches to building systems for classifying audio data into categories of information prohibited for dissemination in the Russian Federation. Proceedings of the XXX-th International Open Science Conference (Yelm, WA, USA, January 2025). – 2025. – C. 27-32.
  2. Маркин Д. О., Саитов И. А. Моделирование встроенного программного обеспечения аппаратных платформ на основе процессоров с архитектурой ARM с учетом признаков потенциально опасных функциональных объектов // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. 2024. № 1. С. 121–133. DOI: 10.48612/jisp/96m2-be4v-mg7k
  3. Кривко Д. В., Маркин Д. О. Автоматизация тестирования на проникновение с учетом результатов ранжирования сведений об уязвимостях. Материалы XIII Международной научно-технической и научно-методической конференции «Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании» (Санкт-Петербург, 2024). – 2024. – С. 427-431.
  4. Маркин Д. О., Некрасов Д. О. Алгоритм идентификации автоматизированных средств, осуществляющих анализ информационной системы //Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022). – 2022. – С. 400-404.
  5. Маркин Д. О., Мищенко А. С., Хо Ч. Т. Исследование встроенного программного обеспечения для ЭВМ на основе процессоров с архитектурой ARM // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022). – 2022. – С. 390-395.
  6. Маркин Д. О. Анализ возможностей инструментальных средств, используемых для осуществления кибератак на информационные ресурсы Российской Федерации // Актуальные проблемы инфотелекоммуникаций в науке и образовании (АПИНО 2022). – 2022. – С. 384-389.
  7. Маркин Д. О., Макеев С. М., ХО Ч. Т. Оценка уровня защищенности недоверенного программного обеспечения на основе технологии TrustZone // Труды Института системного программирования РАН. – 2022. – Т. 34. – №. 1. – С. 35-48.
  8. Средство защиты информационной системы от несанкционированного использования на основе технологии HASP / Д. О. Маркин, С. М. Макеев, Е. А. Никифорова, Е. А. Надеждин // Известия ТулГУ. Технические науки. – 2022. – Вып. 7. – С. 35–45. DOI: 10.24412/2071-6168-2022-7-38-46
  9. Караев Д.В.,Маркин Д.О. Модель троянской программы Pegasus на основе эвристических признаков // Материалы XVIII Всероссийской научно-практической конференции «Информационная безопасность цифровой экономики» (Хабаровск, 2022 г.). – 2022. – С. 123-132.
  10. Маркин, Д. О. Технологическая карта по разработке программного обеспечения, реализующего сервисы безопасности на основе средства доверенной загрузки и технологии TrustZone / Д. О. Маркин, С. М. Макеев, Т. К. Умбетов // Ученые записки Орловского государственного университета. – 2021. – № 1(90). – С. 199–204.

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Северо-Кавказский федеральный университет».

Контактные данные: 355017, г.Ставрополь, ул. Пушкина, 1, 8 (8652) 95-68-08, info@ncfu.ru, ncfu.ru

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. М. А. Лапина, Д. А. Лукьянов, В. Г. Лапин, Н. Н. Кучеров. «Исследование методов машинного обучения для обнаружения сайтов-мошенников». // Известия ЮФУ. Технические науки, 2025, № 4 (246).
  2. М. А. Лапина, М. И. Ходаков, С. К. Гробова. «Выявление ошибок в программном модуле Pandas с помощью статического анализатора Svace». // Труды Института системного программирования РАН, 2024, т. 36, № 4, стр. 17–26.
  3. М. А. Лапина, В. В. Мовзалевская, М. Е. Токмакова, М. Г. Бабенко, М. Саджид. «Применение технологий машинного обучения для обнаружения веб-атак». // Вопросы кибербезопасности, 2024, № 4 (62), стр. 92–103.
  4. М. А. Лапина, Е. А. Максимова, В. Г. Лапин, Н. С. Бойков. «Аналитический обзор методов проектирования систем безопасности в телемедицинских системах». // Труды Института системного программирования РАН, 2024, т. 36, № 5, стр. 191–218.
  5. M. A. Lapina, E. M. Shiriaev, M. G. Babenko et al. High-Speed Convolution Core Architecture for Privacy-Preserving Neural Networks. // Programming and Computer Software, 2024, vol. 50, pp. 417–424.
  6. M. Rusanov, M. Babenko, M. Lapina, M. Sajid. Identification of Exploited Unreliable Account Passwords in the Information Infrastructure Using Machine Learning Methods. // Big Data and Cognitive Computing, 2024, vol. 8, no. 11, p. 159.
  7. Н. А. Вершков, М. Г. Бабенко, Н. Н. Кучукова, В. А. Кучуков, Н. Н. Кучеров. «Поперечнослойное разделение искусственных нейронных сетей для классификации изображений». // Компьютерная оптика, 2024, т. 48, № 2, стр. 312–320.
  8. Д. В. Котляров, Г. Д. Дюдюн, Н. В. Ржевская, М. А. Лапина, М. Г. Бабенко. «Исследование состязательных атак на нейронные сети распознавания образов». // Труды ИСП РАН, 2023, т. 35, № 2, стр. 35–48.
  9. N. Vershkov, M. Babenko, A. Tchernykh et al. Optimization of Artificial Neural Networks using Wavelet Transforms. // Programming and Computer Software, 2022, vol. 48, pp. 376–384.
  10. Н. А. Вершков, М. Г. Бабенко, В. А. Кучуков, Н. Н. Кучукова. «Обучение многослойного перцептрона с учителем в задаче распознавания с помощью корреляционного показателя». // Труды Института системного программирования РАН, 2021, т. 33, № 1, стр. 33–46.

Отзыв ведущей организации: Скачать