Әлімжан Еркебұлан

Менің атым — Әлімжан Еркебұлан. 2002 жылғы 19 наурызда Алматы қаласында дүниеге келдім. ХАТУ/КазҰУ-ды Data Science/Big Data мамандығы бойынша бітірдім. Қазіргі уақытта АЕТИ-де бағдарламашы болып жұмыс істеймін.

Докторантураны таңдаған себебім — үйреншікті шекараларды кеңейту және күрделі жүйелерді тереңірек түсіну ниеті. Ең қатты қызықтыратыны — қатаң формалдық модельдер мен тәжірибелік прототиптер арасындағы көпірді өз қолыммен құру мүмкіндігі. Сондықтан «Ақпараттық қауіпсіздік» бағытын таңдадым: мұнда математика, бағдарламалық инженерия және эксперименттерді жобалау тоғысады, ал нәтиже бірден өлшенетін метрикалармен бағаланады. Менің кәсіби негізім — машиналық оқыту және криптография. Python мен C тілдерінде зерттеу пайплайндарын құрып, тәжірибелерді толық қайталанатын етемін: деректерді жинаудан бастап есептеу сценарийлерін автоматтандыруға дейін. Хэш-функциялардағы лавиналық әсерді өлшеу, раундтар бойынша диффузияны талдау, қателік ықтималдығын бағалау міндеттері үшін өзім әзірлеген құралдар жиынтығын жасадым; енді оларды посткванттық криптожүйелерді тестілеуге бейімдегім келеді. Ғылымда мені дәлелдік қатаңдық пен инженерлік интуицияның үйлесімі қызықтырады: бір жағында — теоремалар мен метрикалар, екінші жағында — нақты деректер мен шуға төзімді алгоритмдер.

Осы мотивация мені үш ірі бағытқа алып келеді: посткванттық криптография, қауіпсіздік міндеттері үшін ML және сенімді бағдарламалық құралдар. Біріншісінде мақсатым — торлы схемаларды модельдеу, олардың дифференциалдық қасиеттерін сандық метрикалармен бағалау және жанама арналарға төзімділігін эксперименттік тексеру. Екіншісінде — бейімделмелі аутентификация және желі аномалияларын анықтау модельдерін жобалап, жалған дабылдарды азайтатын әдістемелер ұсыну. Үшіншісінде — зертханалық жұмыстарға арналған эталондық деректер жиынтықтарын және ашық бастапқы кодты кітапхананы жинақтау: алгоритмдер, тестілік сценарийлер мен бағалау метрикалары бір жерде сақталып, басқалардың оңай қайталап шығуына қолайлы түрде құрылымдалуы тиіс. Бұл бағыттар мені күн сайын жаңа идея іздеуге итермелейді: бірде дәлелдеуді күшейту үшін формальды верификацияға жүгінемін, бірде модель мінез-құлқын түсіну үшін визуалды талдаулар жасаймын, енді бірде төмен деңгейлі кодты оңтайландырамын.

Докторантурадағы басты мақсатым — өз ғылыми стилімді қалыптастыру: нақты сұрақ қоя білу, оны өлшенетін гипотезаларға айналдыру, нәтижені ұқыпты репликациялау және қысқа да анық баяндау. Үш жыл ішінде бірнеше сапалы жарияланым дайындап, кемінде екі жұмыс істейтін прототип құруды жоспарлаймын — посткванттық модуль және бейімделмелі аутентификация компоненті. Параллель түрде ашық репозиторий жүргізіп, бенчмарк деректерін, код пен есеп шаблондарын жүйелеп отырамын. Ұзақ мерзімде зерттеуімді шағын командаға айналдырып, қолданбалы криптоанализ бен ML қауіпсіздігі түйіскен жерде тұрақты эксперименттік мәдениет қалыптастырғым келеді. Мен үшін бұл жол сыртқы әсер үшін емес, өз дағдыларымды шын мәнінде шыңдау және жаңа білім алуды күнделікті тәжірибеге айналдыру үшін.