Бабенко Михаил Григорьевич

Заведующий кафедрой вычислительной математики и кибернетики Факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова

Сфера научных интересов

Алгебраические структуры в полях Галуа, модулярная арифметика, нейрокомпьютерные технологии, цифровая обработка сигналов, криптографические методы защиты информации

Достижения, публикации (WoS, Scopus, РИНЦ, монографии и др. за все время)

Руководитель 2 проектов РНФ

• № 19-71-10033 (2019-2022)
• № 19-71-10033-П (2022-2024)

Руководитель 2 проектов РФФИ:

• № 20-37-51004 (Научное наставничество) (2020-2022)
• № 20-37-70023 (Стабильность) (2019-2021)

Руководитель гранта Президента Российской Федерации:

• МК-341.2019.9 (2019-2022)

Стипендия Президента Российской Федерации:

• СП-1215.2016.5 (2016-2018)

Руководитель гранта в форме субсидии 075-15-2021-1010 на реализацию проекта: «Фундаментальные алгоритмы, технологии глубокого обучения и безопасности для облачного хранения и обработки данных» (2021)

Является автором 93 статей

WOS/Scopus, РИНЦ – 184

2 Монографии

58 Патентов

Награды

1. Премия Губернатора Ставропольского края в области науки и инноваций молодым ученым и специалистам за 2017 год за результаты научных исследований, внесших значительный вклад в развитие естественных, технических, общественных и гуманитарных наук. Постановление Губернатора Ставропольского края № 96 от 23 марта 2018 года.

Уникальный научный результат

Выбрана теоретическая и технологическая концепция, разработана, практически реализована и исследована новая надежная и безопасная схема распределенного хранения данных.

Разработаны и проверены ключевые элементы технологии и методы динамической многоцелевой оптимизации в облачной нестационарной среде с повышенным риском конфиденциальности и надежности.

Разработаны теоретические основы конфигурируемой адаптивной системы с настраиваемой вероятностью потери информации, избыточностью данных, скоростью кодирования и декодирования в зависимости от изменений параметров среды и целей пользователя.

Для апробации новых подходов и теоретических результатов на основе избыточной системы остаточных классов, кодов исправления ошибок и схем разделения секрета (СРС) создана распределенная система хранения данных, использующая тринадцать открытых облачных хранилищ типа Dropbox и Google drive.

Введено и теоретически обосновано понятие приближенного ранга числа, которое позволяет ускорить операции по кодированию и декодированию данных, а также сократить объем используемой памяти.

Исследована проблема защиты информации от возможного сговора облачных провайдеров, обнаруженного международными экспертами в области облачной безопасности.

Проведен критический анализ всех компонентов системы, выявлены узкие места и намечены пути их улучшения. Обосновано использование элементов искусственного интеллекта, систем машинного обучения и глубоких нейронных сетей для автоматического распознавания изменения параметров среды, атак и других проявлений не стационарности для динамической адаптации облачных хранилищ.