Аналіз сучасних моделей машинного навчання для застосування в DLP-системах
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
В даній статті розглянуто аналіз сучасних моделей машинного навчання для застосування в dlp-системах.
Здійснено порівняння проаналізованих моделей.
This article discusses the analysis of modern machine learning models for use in DLP systems. The analyzed models are compared.
This article discusses the analysis of modern machine learning models for use in DLP systems. The analyzed models are compared.
Опис
Ключові слова
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
978-617-8163-57-0
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Шевиркін В. Ю., Грицак А. В. Аналіз сучасних моделей машинного навчання для застосування в DLP-системах // Матеріали Всеукраїнської науково-практичної інтернет-конференції «Молодь в науці: дослідження, проблеми, перспективи (МН-2025)», Вінниця, 15-16 червня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/mn/mn2025/paper/view/22836.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (4)
- TANAKA K. Transformer-based Models in Data Loss Prevention Systems [ ] / K. TANAKA. 2023. : https://www.cyberdatascience.com/transformers-dlp/.
- Behavioral Clustering for User Activity Monitoring: K-Means and Beyond [ ]. 2022. : https://www.behavioralanalytics.org/k-means-user-monitoring/.
- NLP for Information Security: BERT and GPT Applications [ ]. 2023. : https://www.nlpsecuritytech.com/nlp-for-dlp/.
- IMAGE-BASED DATA LEAK PREVENTION. Applying CNN and OCR in Cybersecurity Systems [ ]. 2022. : https://www.cyberimagingjournal.com/cnnocr-dlp/.