| dc.contributor.author | Сітніков, І. В. | uk |
| dc.contributor.author | Лукічов, В. В. | uk |
| dc.contributor.author | Sitnikov, І. | en |
| dc.contributor.author | Lukichov, V. | en |
| dc.date.accessioned | 2026-03-30T08:29:09Z | |
| dc.date.available | 2026-03-30T08:29:09Z | |
| dc.date.issued | 2026 | |
| dc.identifier.citation | Сітніков І. В., Лукічов В. В. Метод контекстного виявлення секретів у програмному коді на основі мовної моделі // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28129. | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/51034 | |
| dc.description.abstract | A method for detecting confidential data in program code is proposed, which combines preliminary selection of
potentially dangerous values based on entropy and subsequent context analysis using a specialized language model. A
neural network adapted to the task of classifying code fragments was tested to demonstrate the effectiveness of the
method. | en |
| dc.description.abstract | Запропоновано метод виявлення конфіденційних даних у програмному коді, який поєднує попередній відбір
потенційно небезпечних значень за показником ентропії та подальший аналіз контексту за допомогою
спеціалізованої мовної моделі. Проведено тестування нейромережі, адаптованої до завдання класифікації
фрагментів коду, для демонстрації ефективності методу. | uk |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28129 | |
| dc.subject | конфіденційні дані | uk |
| dc.subject | мовна модель | uk |
| dc.subject | ентропія | uk |
| dc.subject | тренування нейромережі | uk |
| dc.subject | кероване донавчання | uk |
| dc.subject | confidential data | uk |
| dc.subject | language model | en |
| dc.subject | entropy | en |
| dc.subject | neural network training | en |
| dc.subject | supervised training | en |
| dc.title | Метод контекстного виявлення секретів у програмному коді на основі мовної моделі | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.056.5 | |
| dc.relation.references | McGowan V., Ventura M., Bell P. Engineering Encounters: Reverse Engineering. Science and Children. 2017. Т. 054, № 08.
URL: https://doi.org/10.2505/4/sc17_054_08_68 (дата звернення: 11.03.2026). | en |
| dc.relation.references | Segura T. The nightmare of hard-coded credentials. Network Security. 2023. Т. 2023, № 2.
URL: https://doi.org/10.12968/s1353-4858(23)70010-x (дата звернення: 11.03.2026). | en |
| dc.relation.references | Biringa C., Kul G. Detecting Hard-Coded Credentials in Software Repositories via LLMs. Digital Threats: Research and Practice. 2025. URL: https://doi.org/10.1145/3744756 (дата звернення: 11.03.2026). | en |
| dc.relation.references | CredData. Samsung Electronics Co.,Ltd. URL: https://github.com/Samsung/CredData (дата звернення: 11.03.2026). | en |
| dc.relation.references | QLoRA: Efficient Finetuning of Quantized LLMs / T. Dettmers та ін. Advances in Neural Information Processing Systems 36,
м. New Orleans, Louisiana, USA, 10–16 груд. 2023 р. San Diego, California, USA, 2023. С. 10088–10115. URL:
https://doi.org/10.52202/075280-0441 (дата звернення: 11.03.2026). | en |
| dc.relation.references | Dutta S., Ganapathy S. LLM supervised Pre-training for Multimodal Emotion Recognition in Conversations. ICASSP 2025 -
2025 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), м. Hyderabad, India, 6–11 квіт. 2025 р.
2025. С. 1–5. URL: https://doi.org/10.1109/icassp49660.2025.10889998 (дата звернення: 11.03.2026). | en |
