<link rel="stylesheet" href="styles.f3b1fba60ec7970c.css">

Метод контекстного виявлення секретів у програмному коді на основі мовної моделі

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorСітніков, І. В.uk
dc.contributor.authorЛукічов, В. В.uk
dc.contributor.authorSitnikov, I.en
dc.contributor.authorLukichov, V.en
dc.titleМетод контекстного виявлення секретів у програмному коді на основі мовної моделіuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationСітніков 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.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28129
dc.identifier.udc004.056.5
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/51034
dc.description.abstractA 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.abstractЗапропоновано 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.subjectконфіденційні даніuk
dc.subjectмовна модельuk
dc.subjectентропіяuk
dc.subjectтренування нейромережіuk
dc.subjectкероване донавчанняuk
dc.subjectconfidential dataen
dc.subjectlanguage modelen
dc.subjectentropyen
dc.subjectneural network trainingen
dc.subjectsupervised trainingen
dc.typeThesis
dc.language.isoukuk
dc.relation.referencesMcGowan 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.referencesSegura 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.referencesBiringa 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.referencesCredData. Samsung Electronics Co.,Ltd. URL: https://github.com/Samsung/CredData (дата звернення: 11.03.2026).en
dc.relation.referencesQLoRA: 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.referencesDutta 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.date.accessioned2026-03-30T08:29:09Z
dc.date.available2026-03-30T08:29:09Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
197795.pdf
Розмір:
324,77 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
license.txt
Розмір:
129 B
Формат:
Plain Text
Опис:
Завантажити

Зібрання

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