Системная информатика, 2025, № 28

Доказано, что использование более чем одного способа распознавания делает системы биометрического распознавания более надежными и повышает точность распознавания. Целью данной статьи является разработка стратегической платформы для будущих исследователей в области разработки мультимодальных систем биометрического распознавания. Исследователи из этого сообщества смогли бы разработать свою собственную процедурную стратегию, используя обобщенный шаблон рабочего процесса, описанный в этом обзоре. В этой статье целенаправленно описывается выбор надлежащих визуально интерпретируемых биометрических идентификаторов и модальностей, различные стратегии слияния, выбор показателей производительности, формирование обучающих и тестовых наборов из баз данных и возможные проблемы при разработке рабочего процесса.

Обеспечение доверия к реализациям криптостойких алгоритмов является актуальной задачей современного программирования. К правильности работы таких программных систем предъявляются повышенные требования, поэтому для доказательства корректности таких программ относительно спецификаций применяют дедуктивную верификацию. В данной статье описана работа в прогрессе по доказательству корректности реализации хэш-функции «Стрибог» из ядра Linux относительно ГОСТ Р 34.11-2012. Данная работа стартовала на проекте «Формальная верификация реализации хэш-функции «Стрибог» с «Группой Астра»» на Большой Математической Мастерской 2025 года. В качестве результатов работы мы презентуем формализацию ГОСТ Р 34.11-2012 в системе интерактивного доказательства Rocq. Данная формализация является функциональной спецификацией любой реализации хэш-функции «Стрибог». Также мы презентуем задание спецификаций для базовых функций реализации хэш-функции «Стрибог» из ядра Linux и методы упрощения доказательства таких функций с помощью задания набора лемм о связи структур данных из функциональной спецификации и из данной реализации.