StriBob: аутентифицированное шифрование с помощью подстановки LPS из ГОСТ Р 34.11-2012

STRIBOB: Authenticated Encryption from GOST R 34.11-2012 LPS Permutation

Authenticated encryption algorithms protect both the confidentiality and integrity of messages in a single processing pass. In this note we show how to utilize the L◦P ◦S transform of the Russian GOST R 34.11-2012 standard hash “Streebog” to build an efficient, lightweight algorithm for Authenticated Encryption with Associated Data (AEAD) via the Sponge construction and BLNK padding. The propos...

STRIBOB / WHIRLBOB Security Analysis Addendum

This memo collects references to published cryptanalytic results which are directly relevant to the security evaluation of CAESAR first round algorithm STRIBOB and its second round tweaked variant, WHIRLBOB. During the first year after initial publication of STRIBOB and WHIRLBOB, no cryptanalytic breaks or other serious issues have emerged. The main difference in the security between the two va...

Оценка параметров хаотического процесса с помощью UKF-фильтра для построения прогноза (Parameter Estimation of Chaotic Process Using UKF and Time Series Forecasting)

Сокращение числа виртуальных экспериментов с помощью оценки корреляций параметров взаимодействующих гипотез (Reducing the Number of Virtual Experiments by Estimating the Correlation Parameters of Interacting Hypotheses)

В данной работе представлен подход, позволяющий исследователю сократить число виртуальных экспериментов, уменьшив количество наборов тестовых сценариев. Рассматриваемый подход основывается на вычислении корреляций между параметрами различных гипотез. Для решения данной задачи был выполнен обзор и сравнительный анализ существующих систем: Hephaestus, FCCE, ΥDB, реализующих схожий функционал. Дал...

Extraction of Russian Sentiment Lexicon for Product Meta-Domain

In this paper we consider a new approach for domain-specific sentiment lexicon extraction in Russian. We propose a set of statistical features and algorithm combination that can discriminate sentiment words in a specific domain. The extraction model is trained in the movie domain and then utilized to other domains. We evaluate the quality of obtained sentiment vocabularies intrinsically. Finall...