brand

Защита диссертации - Малоян Нарек Гагикович


Новости

03 Августа, 2026 Защита диссертаций
11 Июля, 2026 Защита диссертаций
09 Июня, 2026 Информационное сообщение о проведении круглого стола на тему «Методики оценки степени защищенности операционных систем»

Малоян Нарек Гагикович

Разработка методов оценки и повышения устойчивости больших языковых моделей к вариациям входных последовательностей

Диссертация принята к защите

Искомая степень: Кандидат технических наук.

Специальность: 2.3.5 – Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей.

Дата размещения: 30 июня 2026.
Текст диссертации: Скачать

Решение совета о принятии диссертации к защите: Диссертация принята к защите.
Автореферат: Скачать
Отзыв научного руководителя: Скачать
Дата защиты: 29 сентября 2026.

Официальный оппонент: Никульчев Евгений Витальевич, доктор технических наук (05.13.01).

Место работы, должность: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования «МИРЭА - Российский технологический университет», профессор кафедры цифровых технологий обработки данных.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Тарасов А.В., Никульчев Е.В., Червяков А.А. Методика проблемно-ориентированной группировки временных рядов на основании симметричности фазовых портретов // Труды НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2025. № 3 (150). С. 59-66.
  2. Никульчев Е.В., Ильин Д.Ю., Духовенский С.Е., Газанова Н.Ш., Червяков А.А. Методика оценки влияния качества данных на результативность моделей машинного обучения для определения опозданий исполнения контрольных точек проектов // International Journal of Open Information Technologies. 2025. Т. 13. № 10. С. 90-95.
  3. Духовенский С.Е., Никульчев Е.В. Разработка программного и математического обеспечения оценки искажений результатов SQL-запросов в условиях снижения качества данных // ИТ-Стандарт. 2025. № 3 (44). С. 58-73.
  4. Духовенский С.Е., Пушкин П.Ю., Никульчев Е.В. Методика оценки качества данных реестра операторов персональных данных // International Journal of Open Information Technologies. 2024. Т. 12. № 1. С. 129-136.
  5. Белов В.А., Ильин Д.Ю., Никульчев Е.В. Оценка эффективности обработки больших объемов данных в реляционных и колоночных форматах // Вычислительные технологии. 2022. Т. 27. № 3. С. 46-65.
  6. Belov V., Nikulchev E., Tatarintsev A. Choosing a data storage format in the apache hadoop system based on experimental evaluation using apache spark // Symmetry. 2021. Т. 13. № 2. С. 1-20.
  7. Белов В.А., Никульчев Е.В. Экспериментальная оценка временной эффективности обработки больших данных в заданных форматах хранения // International Journal of Open Information Technologies. 2021. Т. 9. № 9. С. 95-102.
  8. Nikulchev E., Ilin D., Gusev A. Technology stack selection model for software design of digital platforms // Mathematics. 2021. Т. 9. № 4. С. 1-13.
  9. Magomedov S., Ilin D., Nikulchev E. Resource analysis of the log files storage based on simulation models in a virtual environment // Applied Sciences (Switzerland). 2021. Т. 11. № 11.

Отзыв оппонента: Скачать

Официальный оппонент: Иванов Владимир Владимирович, кандидат физико-математических наук (05.13.11).

Место работы, должность: Автономная некоммерческая организация высшего образования «Университет Иннополис», доцент института разработки ПО и программной инженерии.

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Andryushchenko G.S., Ivanov V.V. Evaluating Tokenizer Adaptation Methods for Large Language Models on Low-Resource Programming Languages // Proceedings of the 63rd Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics (ACL 2025), Vol. 4: Student Research Workshop. 2025. P. 823-833. DOI: 10.18653/v1/2025.acl-srw.57.
  2. Fedorov K., Zarubin B., Ivanov V. GRACG: Graph Retrieval Augmented Code Generation // Proceedings of the 40th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering Workshops (ASEW 2025), MAS-GAIN 2025. Seoul, 2025. P. 291-298. DOI: 10.1109/ASEW67777.2025.00060.
  3. Valeev A., Garaev R., Lomshakov V., Piontkovskaya I., Ivanov V., Adewuyi I. YABLoCo: Yet Another Benchmark for Long Context Code Generation // Proceedings of the 2nd International Workshop on Large Language Models for Code (LLM4Code 2025). 2025. P. 88-95. DOI: 10.1109/LLM4Code66737.2025.00016.
  4. Makharev V., Ivanov V. Code Summarization Beyond Function Level // Proceedings of the 2nd International Workshop on Large Language Models for Code (LLM4Code 2025). 2025. P. 153-160. DOI: 10.1109/LLM4Code66737.2025.00024.
  5. Andryushchenko G., Ivanov V., Makharev V., Tukhtina E., Valeev A. Leveraging Large Language Models in Code Question Answering: Baselines and Issues // Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2024), Supplementary Proceedings. CCIS. 2024. P. 3-17. DOI: 10.1007/978-3-031-97019-1_1.
  6. Loukachevitch N.V., Artemova E., Batura T., Braslavski P., Ivanov V. и др. NEREL: a Russian information extraction dataset with rich annotation for nested entities, relations, and wikidata entity links // Language Resources and Evaluation. 2024. Vol. 58. No. 2. P. 547-583. DOI: 10.1007/s10579-023-09674-z.
  7. Ivanov V., Elbayoumi M.G. Sentence Difficulty in Three Languages: Russian Dataset Compared to Italian and English // Analysis of Images, Social Networks and Texts (AIST 2023). CCIS. Vol. 1905. 2024. P. 18-28. DOI: 10.1007/978-3-031-67008-4_2.
  8. Loukachevitch N.V., Manandhar S., Baral E., Rozhkov I., Braslavski P., Ivanov V. и др. NEREL-BIO: a dataset of biomedical abstracts annotated with nested named entities // Bioinformatics. 2023. Vol. 39. No. 4. Article btad161. DOI: 10.1093/bioinformatics/btad161.
  9. Gogichaty M., Ivanov V., Kruglov A.V., Pedrycz W., Samatova A., Succi G., Valeev R. A Systemic Approach to Evaluating the Organizational Agility in Large-Scale Companies // IEEE Access. 2023. Vol. 11. P. 3307-3323. DOI: 10.1109/ACCESS.2023.3234424.
  10. Abramov A.V., Ivanov V., Solovyev V.D. Lexical Complexity Evaluation based on Context for Russian Language // Computación y Sistemas. 2023. Vol. 27. No. 1. DOI: 10.13053/cys-27-1-4528.

Отзыв оппонента: Скачать

Ведущая организация: Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики».

Контактные данные: 101000, г. Москва, ул. Мясницкая, д. 20, +7 (495) 531-00-00, hse@hse.ru, hse.ru

Основные публикации за последние 5 лет:

  1. Evsutin O. O., Yaroslavsky A. V., Meshcheryakov R. V. (2026). Investigation of the Robustness of Digital Watermarks to Neural Network-Based Removal Attacks. Proceedings of Southwest State University. https://doi.org/10.21869/2223-1560-2026-30-1-136-149
  2. Emelyanov A., Kudriashov S., Fenogenova A. (2026). FiMMIA: scaling semantic perturbation-based membership inference across modalities. EACL 2026 (System Demonstrations), 139–153. https://doi.org/10.18653/v1/2026.eacl-demo.11
  3. Kharlamova D., Yakuboy A., Vasilev K., Budennaya E. (2026). Can AI Agents Do Diachronic Linguistics? LLMs Meet the Russian National Corpus. Computational Linguistics and Intellectual Technologies (Dialogue 2026). https://doi.org/10.29003/2075-7182-2026-24-181-190
  4. Krayko N., Sidorov I., Laputin F., Panchenko A., Galimzianova D., Konovalov V. (2025). RURAGE: Robust Universal RAG Evaluator for Fast and Affordable QA Performance Testing. LNCS (ECIR 2025). https://doi.org/10.1007/978-3-031-88720-8_23
  5. Budnikov M., Bykova A., Yamshchikov I. P. (2025). Generalization potential of large language models. Neural Computing and Applications, 37, 1973–1997. https://doi.org/10.1007/s00521-024-10827-6
  6. Morozov K., Chubarova L., Piontkovskaya I. (2025). Fast Thinking with Structured Prompts: Enabling LLM Reasoning Without Chain-of-Thought Generation. RANLP 2025, 758–766. https://doi.org/10.26615/978-954-452-098-4-087
  7. Fedorov S. V. (2025). AI-Driven Multi-Agent System for Real-Time Security Analysis of Software Releases. ICICR 2025 (IEEE), 1195–1199. https://doi.org/10.1109/icicr65456.2025.00212
  8. Melman A., Evsutin O. (2024). Methods for countering attacks on image watermarking schemes: Overview. Journal of Visual Communication and Image Representation, 99, 104073. https://doi.org/10.1016/j.jvcir.2024.104073
  9. Marshalko G., Koreshkova S. (2024). Protection against adversarial attacks with randomization of recognition algorithm. Journal of Computer Virology and Hacking Techniques, 20, 127–133. https://doi.org/10.1007/s11416-023-00503-z
  10. Kuznetsov K., Tulchinskii E., Kushnareva L., Magai G., Barannikov S., Nikolenko S., Piontkovskaya I. (2024). Robust AI-Generated Text Detection by Restricted Embeddings. Findings of EMNLP 2024, 17036–17055. https://doi.org/10.18653/v1/2024.findings-emnlp.992
  11. Galitsky B., Chernyavskiy A., Ilvovsky D. (2024). Truth-O-Meter: Handling Multiple Inconsistent Sources Repairing LLM Hallucinations. SIGIR ’24. https://doi.org/10.1145/3626772.3657679
  12. Baranov A., Kniazhevsky V., Braslavski P. (2023). You Told Me That Joke Twice: A Systematic Investigation of Transferability and Robustness of Humor Detection Models. EMNLP 2023, 13701–13715. https://doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-main.845
  13. Fadeeva E., Vashurin R., Tsvigun A., Vazhentsev A., Petrakov S., Fedyanin K., Vasilev D., Goncharova E. et al. (2023). LM-Polygraph: Uncertainty Estimation for Language Models. EMNLP 2023 (System Demonstrations), 446–461. https://doi.org/10.18653/v1/2023.emnlp-demo.41
  14. Fursov I., Zaytsev A., Burnyshev P., Dmitrieva E., Klyuchnikov N., Kravchenko A., Artemova E., Komleva E., Burnaev E. (2022). A Differentiable Language Model Adversarial Attack on Text Classifiers. IEEE Access, 10, 17966–17976. https://doi.org/10.1109/access.2022.3148413
  15. Sokolova A. D., Savchenko A. (2022). Open-Set Face Identification with Sequential Analysis and Out-of-Distribution Data Detection. IJCNN 2022. https://doi.org/10.1109/ijcnn55064.2022.9892508

Отзыв ведущей организации: Скачать