DSA Faculty
API
← к списку преподавателей

Николенко Сергей Игоревич

Факультет компьютерных наук

Профиль на hse.ru ↗ тел.: 61561
Публикаций
89
Языков
2
Наград
3
Конференций
0
Профиль Публикации (89) Курсы (3)

Профессиональные интересы

20.00.00 Информатика27.00.00 Математика

Должности

  • Профессор — Факультет компьютерных наук, Департамент анализа данных и искусственного интеллекта

Био

  • · Начал работать в НИУ ВШЭ в 2023 году.

Образование

  • 2009 · Кандидат физико-математических наук: Санкт-Петербургский государственный университет, специальность 01.01.06 «Математическая логика, алгебра и теория чисел», тема диссертации: Новые конструкции криптографических примитивов, основанные на полугруппах, группах и линейной алгебре
  • 2005 · Специалитет: Санкт-Петербургский государственный университет, специальность «Математика», квалификация «Математик»

Опыт работы

  • · 2005-2008: : аспирант, лаборатория математической логики ПОМИ РАН, Санкт-Петербург
  • · 2006-2010: : ассистент, СПбГУ ИТМО, Санкт-Петербург
  • · 2008-2010: : старший научный сотрудник, Центр речевых технологий, Санкт-Петербург
  • · 2011-2012: : старший научный сотрудник, Лаборатория алгоритмической биологии, СПбАУ РАН, Санкт-Петербург
  • · 2011-2014: : директор по разработкам, Surfingbird, Москва. 2008-...: доцент, СПбАУ РАН, Санкт-Петербург. 2008-...: научный сотрудник, лаборатория математической логики ПОМИ РАН, Санкт-Петербург

Награды и поощрения

  • · Надбавка за публикацию в международном рецензируемом научном издании (2021–2022, 2020–2022, 2018–2020)
  • · Надбавка за статью в зарубежном рецензируемом журнале (2015–2017, 2013–2015)
  • · Лучший преподаватель — 2020–2021, 2017

Гранты и проекты

  • — · на соискание учёной степени кандидата наук

Идентификаторы исследователя

Публикации (89)

Continuous Hard-to-Invert Functions and Biometric Authentication

2012 · ARTICLE · en

We consider the problem of constructing continuous cryptographic primitives. We present several candidates for continuous hard-to-invert functions. To formulate these candidates, we introduce constructions based on tropical and supertropical circuits.

PDF ↗

Байесовские рейтинг-системы с учётом дополнительной информации о результатах

2012 · ARTICLE · ru

Мы рассматриваем задачу построения байесовской рейтинг-системы, в которой из результатов отдельных матчей/турниров (упорядочиваний на небольшом множестве) обучается единая ранжирующая функция. Расширяя результаты [9], мы строим рейтинг-систему, которая может учитывать дополнительную численную информацию о результатах турниров. Статья содержит подробные описания моделей байесовских рейтинг-систем, алгоритмы вывода и результаты экспериментов.

PDF ↗

Обзор моделей поведения пользователей для задачи ранжирования результатов поиска

2012 · ARTICLE · ru

Модели поведения пользователей – одно из основных направлений исследований в области улучшения интернет-поиска; это обычно вероятностные модели, обучающиеся из данных о пользовательских действиях (click logs). Мы представляем обзор современных моделей поведения пользователей, а также рассказываем о том, как модели поведения комбинируются с другими признаками в функции ранжирования.

PDF ↗

Метод сегментации результатов MALDI-спектрометрии на основе графических вероятностных моделей

2012 · ARTICLE · ru

В работе рассматривается задача сегментации масс-спектрометрических изображений, полученных методом MALDI. Предлагается подход, основанный на применении графических моделей (модели LDA и марковских сетей) для решения задачи. Рассматриваются несколько модификаций подхода и проводится сравнение с известными решениями; выделяются преимущества предлагаемого подхода.

PDF ↗

SCM: новая вероятностная модель поведения пользователей интернет-поиска

2012 · ARTICLE · ru

Модели поведения пользователей – одно из основных направлений исследований в области улучшения интернет-поиска; такие модели обычно основаны на графических вероятностных моделях и обучаются из логов поль зовательских действий (click logs). В работе вводится новая модель поведения пользователей – SCM (session click model, клик-модель сессии). Мы показываем, что новая модель проще для вывода, но в практических приложениях даёт результаты лучше, чем существующие модели.

PDF ↗

Provably Secure Cryptographic Constructions

2012 · CHAPTER · en

This chapter presents a comprehensive survey of recent work on feebly secure cryptographic primitives.

PDF ↗

History of the Leningrad (St. Petersburg) School of Constructive Mathematics and Proof Theory

2012 · CHAPTER · en

In this paper, we consider the history of the St. Petersburg school of constructive mathematics and proof theory. We review (very briefly) the major achievements of the Markov school of constructive mathematics in the Soviet period.

PDF ↗

The Markov School in the 21st Century

2012 · CHAPTER · en

The Markov School is the school of mathematics (mostly mathematical logic) arisen in St.Petersburg in the 20th century. Historically, the Markov School has been largely connected with the Steklov Mathematical Institute in St. Petersburg. Today, many Markov School mathematicians have taken up positions in different countries; of course, we do not attempt to restrict this survey only to those who have stayed in St. Petersburg. However, all mathematicians whose work we describe studied in St. Petersburg and, at least for several years and often for decades, worked at the Steklov Mathematical Institute. In this paper, we primarily discuss what has happened over the last two decades, so a certain bias to computational complexity is to be expected.

PDF ↗

Feebly secure cryptographic primitives

2012 · ARTICLE · en

In 1992, A. Hiltgen provided first constructions of provably (slightly) secure cryptographic primitives, namely feebly one-way functions. These functions are provably harder to invert than to compute, but the complexity (viewed as the circuit complexity over circuits with arbitrary binary gates) is amplified only by a constant factor (in Hiltgen’s works, the factor approaches 2). In traditional cryptography, one-way functions are the basic primitive of private-key schemes, while public-key schemes are constructed using trapdoor functions. We continue Hiltgen’s work by providing examples of feebly secure trapdoor functions where the adversary is guaranteed to spend more time than honest participants (also by a constant factor). We give both a (simpler) linear and a (better) non-linear construction.

PDF ↗

Курсы (3)