Прогнозування інсайдерських загроз на основі алгоритмів обробки природної мови

Abstract

Запропоновано підхід до прогнозування інсайдерських загроз за допомогою алгоритмів обробки природної мови. Розглянуто методологію збору, обробки та аналізу текстових даних для виявлення прихованих індикаторів ризику. Основна увага приділена застосуванню глибоких нейронних мереж та їх ефективності у прогнозуванні загроз.

The approach to predicting insider threats using natural language processing (NLP) algorithms is proposed. The methodology for collecting, processing, and analyzing textual data to identify hidden risk indicators is considered. The main focus is on the application of deep neural networks and their effectiveness in threat prediction.