Метод контекстного виявлення секретів у програмному коді на основі мовної моделі

Sitnikov, I.; Lukichov, V.

Метод контекстного виявлення секретів у програмному коді на основі мовної моделі

dc.contributor.author	Sitnikov, I.	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.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.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.udc	004.056.5
dc.identifier.uri	https://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/51034
dc.language.iso	uk_UA	uk_UA
dc.publisher	Вінницький національний технічний університет	uk
dc.relation.ispartof	Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р.	uk
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
dc.relation.uri	https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28129
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

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: 197795.pdf
Розмір:: 324,77 KB
Формат:: Adobe Portable Document Format

Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1

Назва:: license.txt
Розмір:: 129 B
Формат:: Plain Text
Опис:

Завантажити

Зібрання

НТКП ВНТУ. Факультет інформаційних технологій та комп'ютерної інженерії (2026)