Версия для слабовидящих: Вкл Выкл Изображения: Вкл Выкл Размер шрифта: A A A Цветовая схема: A A A A
Версия для слабовидящих
Закрыть
Авторизация

Нечта Иван Васильевич


Нечта Иван Васильевич
Сотрудник Модератор

Дата последнего входа: 13.09.2019 13:48:51
Подразделения: Кафедра прикладной математики и кибернетики (ПМ и К)
  • Доцент

Отдел подготовки кадров высшей квалификации (ОПКВК)
  • Начальник

Научно-методический совет
  • Член совета

Список делегатов конференции СибГУТИ
  • Делегат

Учёный совет
  • Член совета

Научно-исследовательская лаборатория № 95 (НИЛ-95)
  • Ведущий научный сотрудник

Контактная информация

Рабочий телефон: 269-83-59
Корпус: 1 корпус
Аудитория: 543
E-MAIL:
Общий стаж: 12 лет 3 месяца
Повышение квалификации: Институт социальных технологий и реабилитации, НГТУ: "Внедрение модели обучения и индивидуального социально-психологического сопровождения для обучающихся с нарушением слуха по программам бакалавриата по областям образования "Науки об обществе", "Образование и педагогические науки" и "Гуманитарные науки" (26.10.2016-10.11.2016)


Ученое звание: Доцент
Ученая степень: Кандидат технических наук
Стаж работы по специальности: 11 лет
Информация об образовании: Высшее, магистр техники и технологии, ГОУ ВПО "СибГУТИ" , Информатика и вычислительная техника.
Преподаваемые дисциплины: Преподаваемые дисциплины
Курсы повышения квалификации
  1. Внедрение модели обучения и индивидуального социально-психологического сопровождения для обучающихся с нарушением слуха по программам бакалавриата по областям образования "Науки об обществе", "Образование и педагогические науки" и "Гуманитарные науки" 26.10.2016-10.11.2016
  2. Современные информационные технологии в образовании 01.02.2016-15.04.2016
  3. Онлайн курсы "Вебинар на 100%" 16.02.2016г.
  4. Планирование учебного процесса в условиях оптимизации. 29.10.2015-30.10.2015
  5. Система дистанционного обучения (СДО) Moodle - основа работы в электронно-информационной образовательной среде. 13.11.2015-26.11.2015.
  6. Усовершенствование модели проведения аккредитационной экспертизы ... 19.11.2015-20.11.2015.
Публикации
  1. Нечта И.В. Стеганография в файлах формата Portable Executable // Вестник СибГУТИ. 2009. №1. С. 85–89.
  2. I.Nechta, B.Ryabko, A.Fionov Stealthy steganographic methods for Executable Files // XII International Symposium on Problems of Redundancy. St.-Petersburg, 26-30 May, 2009. P.191–195.
  3. B.Ryabko, A.Fionov, K.Eltisheva, I.Nechta, Y.Soldatova, M.Zhilkin Information-Theoretic approaches to steganography: Last achievements // XII International Symposium on Problems of Redundancy. St.-Petersburg,26-30 May, 2009. P. 196–199.
  4. Nechta I. Fionov A. Applying stat methods to text steganography // Applied Methods of Statistical Analysis. Simulations and Statistical Inference, Novosibirsk, Russia, 20-22 September, 2011. P. 278–284.
  5. Нечта И.В. Фионов А.Н. Цифровые водяные знаки в программах на С\С++ // Известия ЮФУ. Технические науки. 2010. № 11. С. 175–182.
  6. Нечта И.В. Эффективный метод стегоанализа, базирующийся на коде Хаффмана. // Вестник СибГУТИ. 2010. №4. С. 47–54.
  7. Нечта И.В. Метод внедрения скрытых сообщений в исполняемые файлы // Вестник СибГУТИ. 2011. №2. С. 3–10.
  8. Нечта И.В. Метод стегоанализа текстовых данных, основанный на использовании статистического анализа // Вестник СибГУТИ. 2011. №3. С. 27–34.
  9. Нечта И.В. Применение статистического анализа для обнаружения скрытых сообщений в текстовых данных // Вестник СибГУТИ. 2012. № 1 C. 29 – 36.


Автореферат
Диссертация Разработка методов обеспечения безопасности использования информационных технологий, базирующихся на идеях стеганографии

ORCID 0000-0003-0361-2742

Нечта И.В. Метод стеганографического преобразования сообщения со свойством частичной неизвлекаемости // Вычислительные технологии. 2019. Т. 24. № 3. С. 75-87.
Подразделение: Кафедра прикладной математики и кибернетики (ПМ и К)
Авторы: Нечта Иван Васильевич
Год публикации: 2019
Тип публикации: Статья в журнале
Индексация: ВАК
Аннотация: Разработан новый метод стеганографического преобразования двоичного сообщения, который позволяет внедрять в него скрытые данные. Для минимизации искажений статистических свойств контейнера, вносимых при внедрении, предложено преобразовывать сообщение, взятое из пустого контейнера. Алгоритм используется непосредственно перед применением стеганографического метода внедрения. Преобразование позволяет противодействовать методам стегоанализа, базирующимся на изучении статистики извлеченных из контейнеров сообщений. При использовании указанного алгоритма стегоаналитик не может корректно извлечь до 32% бит сообщения из контейнера, и соответственно, реализовать эффективный стегоанализ. Объем внедрения скрытых данных составляет 19% от длины исходного сообщения. В работе рассмотрены различные алгоритмы стегоанализа текстовых данных, показана их низкая эффективность после применения нового метода.
Ссылка на публикацию: http://www.ict.nsc.ru/jct/annotation/1913
Нечта И.В. КРИПТОГРАФИЧЕСКАЯ СХЕМА РАССЫЛКИ ГРУППОВЫХ
ПАРОЛЕЙ ДЛЯ СТЕГАНОГРАФИЧЕСКИХ СИСТЕМ // Безопасность информационных технологий, 2019. С.
87-97. ISSN 2074-7136, doi:http://dx.doi.org/10.26583/bit.2019.1.09.
Подразделение: Кафедра прикладной математики и кибернетики (ПМ и К)
Авторы: Нечта Иван Васильевич
Год публикации: 2019
Тип публикации: Статья в журнале
Индексация: ВАК
Аннотация: В настоящей работе предложена новая схема передачи паролей для групп пользователей по скрытому каналу связи. Известные ранее модели в явном виде демонстрировали наличие паролей и не могут быть использованы в тайном канале связи. Рассматриваемая модель обмена сообщениями предполагает наличие координатора, регулирующего состав групп и являющегося источником подавляющей доли сообщений. Состав групп заранее не известен и может меняться в процессе передачи сообщений. Предполагается, что передаваемые в контейнере данные будут состоять из двух частей: служебной части, в которой передаются сведения о составах групп и паролях, и полезной части, в которой находится целевое сообщение, зашифрованное групповым паролем. Схема базируется на теореме Кронекера-Капелли. Для нахождения группового пароля абонент-приемник, входящий в группу, находит произведение корней совместной системы линейных алгебраических уравнений. Указанная система состоит из n уравнений и содержит n+1 неизвестную. Для стороннего абонента, не входящего в группу, система уравнений не имеет единственного решения. Абонент, входящий в группу, способен вычислить одну неизвестную по заранее определенной формуле. Следовательно, система уравнений для такого абонента имеет единственное решение. В статье описан процесс изменения состава групп абонентов: создание, добавление участника, удаление. Удаление пользователей из группы реализовано через переобъединение старых участников группы. Схема предусматривает возможность объединения созданных ранее подгрупп в большие группы без существенных накладных расходов. Предлагаемая схема может быть использована на практике некоторой организацией для управления своими филиалами при связи по скрытым каналам передачи данных.
Ссылка на публикацию: http://dx.doi.org/10.26583/bit.2019.1.09.">https://bit.mephi.ru/index.php/bit/article/view/1184/1135
Разработка и использование эффективных методов машинного обучения для проектирования защищённых
высокопроизводительных систем и сетей : отчет по НИР (заключ.) / Сиб. гос. ун-т телекоммуникаций и информатики ; рук. И. В. Нечта, исполн.: А. А. Ракитский, П. А. Приставка, К. С. Чирихин .  Новосибирск, 2019. 54 с. Библиогр.: 31. № ГР АААА-Б19-219020490005-8.
Подразделение: Кафедра прикладной математики и кибернетики (ПМ и К)
Авторы: Нечта Иван Васильевич
Год публикации: 2019
Тип публикации: Иные публикации
Аннотация: Первая часть исследования посвящена разработке метода оценки эффективности P2P систем для онлайн трансляции видео контента на основе древовидной архитектуры. На моделях сети с параметрами, соответствующими зафиксированным при функционировании реальных систем, производится оценка алгоритмов централизованного построения деревьев и анализируются результаты, демонстрирующие успешность применения разработанного метода. Одним из наиболее перспективных направлений повышения эффективности работы сетей передачи данных и вычислительных систем является применение методов машинного обучения для оценки текущих параметров системы с целью качественного прогнозирования её следующего состояния и динамического внесения необходимых изменений в конфигурацию и структуру системы, затрагивающих, в том числе, ресурсы и алгоритмы управления. Разработка эффективных и производительных алгоритмов прогнозирования на базе алгоритмов машинного обучения позволит своевременно определить следующее состояние системы, например, конфигурацию данных, которые будут запрошены в ближайшее время, и которые стоило бы сохранить в кэш-памяти. Второе направление исследований, выполненных в рамках работы направлено на разработку базирующихся на теории информации методов прогнозирования. В результате исследования был разработан метод прогнозирования на основе универсальных кодов, являющийся асимптотически оптимальным, линейная трудоемкость которого делает возможным его применение в онлайн-сервисах дистрибуции данных различных типов, включая мультимедиа. Третья часть работ в рамках НИР направлена на разработку методов для обеспечения конфиденциальности и целостности данных в процессе передачи и хранения в системе. В этой части были исследованы шифры Шеннона, для которых в 2016 году были изучены свойства и строго математически доказана их криптостойкость. На основе этих шифров становится возможной разработка множества методов для защищённой передачи и хранения данных, которые отличаются как высокой скоростью работы, так и высокой надёжностью. Кроме того, в рамках третьей части были предложены и исследованы новые методы встраивания информации в интерфейсы приложений, а также эффективные методы стегоанализа на основе положений теории информации.
Все публикации пользователя (49)