Details
Title | Семантический анализ текстовых данных для DLP-систем: выпускная квалификационная работа специалиста: 10.05.03 - Информационная безопасность автоматизированных систем ; 10.05.03_08 - Анализ безопасности информационных систем |
---|---|
Creators | Третников Андрей Александрович |
Scientific adviser | Лаврова Дарья Сергеевна |
Other creators | Резединова Евгения Юрьевна |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт прикладной математики и механики |
Imprint | Санкт-Петербург, 2018 |
Collection | Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция |
Subjects | системы предотвращения утечек информации; утечки конфиденциальной информации; машинное обучение; рекуррентные нейронные сети; векторное представление текста; dlp; data leak prevention; data breach; machine learning; word embeddings; document embeddings; word2vec; doc2vec; lstm |
Document type | Specialist graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Specialist |
Speciality code (FGOS) | 10.05.03 |
Speciality group (FGOS) | 100000 - Информационная безопасность |
Links | Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2018/vr/vr18-198 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Record key | ru\spstu\vkr\112 |
Record create date | 11/9/2018 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
В работе предложен новый подход для предотвращения утечек конфиденциальной информации, основанный на применении технологии Word2Vec в связке с классификатором на основе нейронных LSTM-сетей. Его отличительной особенностью является учет семантики документов. Разработан прототип программы, внедрение которой позволит повысить качество классификации.
A new approach to prevent data leakage based on Word2Vec technology with LSTM-based classifier is proposed. Its distinctive feature is the accounting of document semantics. A prototype of the program was developed. Its implementation allows improving the quality of classification.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
Access count: 175
Last 30 days: 0