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 PDF
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
Read
Internet Authorized users SPbPU
Read
Internet Anonymous

Access count: 175 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics