| dc.contributor.author | Пантєлєєв, В. О. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-08-13T09:30:19Z | |
| dc.date.available | 2025-08-13T09:30:19Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | | uk |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/47818 | |
| dc.description.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. | uk |
| dc.description.abstract | 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. | en |
| dc.language.iso | uk_UA | uk_UA |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», 15-16 червня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22998 | |
| dc.subject | інсайдерські загрози | uk |
| dc.subject | обробка природної мови | uk |
| dc.subject | штучний інтелект | uk |
| dc.subject | кібербезпека | uk |
| dc.subject | аналізтекстових даних | uk |
| dc.subject | insider threats | uk |
| dc.subject | natural language processing | uk |
| dc.subject | artificial intelligence | uk |
| dc.subject | cybersecurity | uk |
| dc.subject | text data analysis | uk |
| dc.title | Прогнозування інсайдерських загроз на основі алгоритмів обробки природної мови | uk |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.056 | |
| dc.relation.references | .. : . : , 2020. 215 . | |
| dc.relation.references | .. . : , 2021. 342 . | |
| dc.relation.references | Kim J., Park H. Advanced Natural Language Processing in Cybersecurity. New York : Springer, 2019. 256 p. | |
| dc.relation.references | Chen X. Machine Learning Approaches to Insider Threat Detection. London : Academic Press, 2020. 412 p. | |
| dc.relation.references | .. . : , 2022. 187 . | |
| dc.relation.references | Johnson M. Ethical Considerations in AI-driven Security Systems. Cambridge : MIT Press, 2021. 189 p. | |
| dc.relation.references | .. . : , 2020. 276 . | |
| dc.relation.references | Brown L. Natural Language Processing in Enterprise Security. San Francisco : O'Reilly Media, 2019. 203 p. | |
| dc.relation.references | .. . : , 2021. 265 . | |
