Великі мовні моделі як основа DLP-системи
Вантажиться...
Файли
Дата
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
У роботі розглядається застосування великих мовних моделей (LLM) як аналітичного ядра систем запобігання витоку даних (DLP). Охарактеризовано класичні DLP-системи та розкрито концепцію LLMорієнтованого підходу до захисту інформації. Розглянуто типологію LLM-орієнтованих DLP-систем за чотирма напрямками, визначено ключові переваги LLM-орієнтованих DLP порівняно з класичними системами, а також систематизовано їхні недоліки.
The paper considers the use of large language models (LLM) as the analytical core of data loss prevention (DLP) systems. Classical DLP systems are characterized and the concept of an LLM-oriented approach to information protection is revealed. The typology of LLM-oriented DLP systems in four areas is considered, the key advantages of
The paper considers the use of large language models (LLM) as the analytical core of data loss prevention (DLP) systems. Classical DLP systems are characterized and the concept of an LLM-oriented approach to information protection is revealed. The typology of LLM-oriented DLP systems in four areas is considered, the key advantages of
Опис
Ключові слова
DLP , LLM , захист даних , інформаційна безпека , семантичний аналіз , витік інформації , кібербезпека , промпт-ін’єкція , галюцинації , інсайдерські загрози , data protection , information security , semantic analysis , information leakage , cybersecurity , prompt injection , hallucination , insider threats
УДК
Тип документа
Мова
ISSN
Посилання на публікацію
Серія, номер
ISBN
ББК
Інші ідентифікатори
Пов’язані матеріали
Спонсорська підтримка
Правовласник
Бібліографічний опис
Горенський Б. А., Куперштейн Л. М. Великі мовні моделі як основа DLP-системи // Матеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026. Електрон. текст. дані. 2026. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28168.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (11)
- IBM. Cost of a Data Breach Report 2025. – URL: https://www.ibm.com/reports/data-breach (дата звернення: 17.03.2026).
- SAP. What is a Large Language Model (LLM)? – 2024. – URL: https://www.sap.com/ukraine/resources/what-is-large-languagemodel (дата звернення: 17.03.2026).
- Що таке DLP-системи: види, можливості, порівняння рішень. – URL: https://netwave.ua/blog/shho-take-dlp-systemy-vydymozhlyvosti-porivnyannya-rishen/ (дата звернення: 17.03.2026).
- Fried A. How LLMs are Revolutionizing Data Loss Prevention 2024. – URL: https://securityboulevard.com/2024/08/how-llms-arerevolutionizing-data-loss-prevention/ (дата звернення: 17.03.2026).
- Szen A. A., Ceylan O. Robustness Assessment of Data Loss Prevention (DLP) Software for Data Leakage against Different Data Types and Sources // International Journal of Education and Management Engineering. – 2025. – Vol. 15. – No. 2. – P. 1–10.
- Куперштейн Л. Інформаційна технологія моніторингу безпеки даних програмного забезпечення/Л.Куперштейн, Г.Луцишин, М.Кренцін// Кібербезпека: освіта, наука, техніка. –2024. –No 3 (23). –С. 71–84
- Syarova S., Toleva-Stoimenova S., Kirkov A., Petkov S., Traykov K. Data leakage prevention and detection in digital configurations: a survey // Environment. Technology. Resources. Proceedings of the 15th International Scientific and Practical Conference. – Rezekne Academy of Technologies, 2024. – Vol. 2. – P. 253–258.
- Gupta K., Kush A. A Learning oriented DLP System based on Classification Model // arXiv preprint. – 2023.
- Content Analysis Using Specific Natural Language Processing Methods for Big Data. – URL: https://www.mdpi.com/20799292/13/3/584 (дата звернення: 17.03.2026).
- Клиш В. М., Куперштейн Л. М. Аналіз атак типу Prompt Injection на великі мовні моделі // Матеріали науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ. – Вінниця, 2025. – URL: https://ir.lib.vntu.edu.ua/bitstream/handle/123456789/48606/24458.pdf (дата звернення: 17.03.2026).