Information security

Краткое содержание учебной дисциплины, модуля / Brief summary

Дисциплина посвящена изучению современных подходов к решению задач помехоустойчивого кодирования и других отраслей теории информации.  Обучение сопровождается выполнением лабораторных работ на базе Wolfram Mathematica.

Задачи учебной дисциплины:

1. формирование у магистрантов способностей разрабатывать алгоритмы решения задач и их анализировать;

2. приобретение способностей самостоятельно расширять математические знания и компьютерные навыки с дальнейшим их использованием при анализе математических моделей широкого круга прикладных задач.

The discipline is dedicated to studying modern approaches to solving problems of error-correcting coding and other areas of information theory. The training includes performing laboratory work using Wolfram Mathematica.

Objectives of the course:

1. Developing the ability of graduate students to design and analyze algorithms for problem-solving;
2. Acquiring the ability to independently expand mathematical knowledge and computer skills for further use in analyzing mathematical models of a wide range of applied problems.

Формируемые компетенции / The formed competences

Специализированные компетенции:

СК-5. Быть способным применять на практике алгоритмы криптографии и помехоустойчивого кодирования.

Specialized Competencies: 

SC-5. Be capable of practically applying cryptographic algorithms and error-correcting codes.

Результаты обучения (знать, уметь, владеть) / Learning outcomes (know, can, be able)

В результате изучения учебной дисциплины студент магистратуры должен:

знать:

• китайскую теорему об остатках и ее применение;
• свойства конечных полей;
• основы теории норм синдромов;
• основы классификации двоичных векторов и матриц.

уметь:

• корректно применять изученные в курсе алгоритмы;
• формировать поля Галуа заданного порядка и проводить вычисления в них;

владеть:

• методами вычислений в кольцах классов вычетов и в конечных полях;
• методами решения алгебраических уравнений над кольцами классов вычетов и над полями Галуа;
• алгоритмами групповой классификации векторов и матриц.

Upon completion of the course, a student should:

Know:

• The Chinese Remainder Theorem and its applications;
• Properties of finite fields;
• Basics of syndrome decoding theory;
• Basics of classification of binary vectors and matrices.

Be able to:

• Correctly apply the algorithms studied in the course;
• Form Galois fields of a given order and perform calculations within them.

Possess:

• Methods for calculations in residue class rings and finite fields;
• Methods for solving algebraic equations over residue class rings and Galois fields;
• Algorithms for group classification of vectors and matrices.

Семестр изучения учебной дисциплины, модуля / Semester of study

2

2

Пререквизиты / Prerequisites

–

–

Трудоемкость в зачетных единицах (кредитах) / Credit units

3

3

Количество аудиторных часов и часов самостоятельной работы / Academic hour of students’ class work, 

hours of self-directed learning

для очной формы получения высшего образования – 126 часов, в том числе 70 аудиторных часа, из них: 

• лекции – 34 часов, 
• лабораторные занятия –  36 часов,

для заочной формы получения высшего образования – 16 аудиторных часов, из них:

• лекции – 8 часов,
• лабораторные занятия – 8 часов.

For the full-time higher education program – 126 hours, including 70 classroom hours, of which:

• Lectures – 34 hours,
• Laboratory sessions – 36 hours,

For the part-time higher education program – 16 classroom hours, including:

• Lectures – 8 hours,
• Laboratory sessions – 8 hours.

Требования и формы текущей и промежуточной аттестации / Requirements and forms of current and interim certification

Экзамен

Exam