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

Гібридний підхід до автоматизованого виявлення конфіденційної інформації у файлах

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorКордонський, Я.uk
dc.contributor.authorKordonskyy, Y. V.en
dc.titleГібридний підхід до автоматизованого виявлення конфіденційної інформації у файлахuk
dc.date.issued2026
dc.publisherВінницький національний технічний університетuk
dc.identifier.citationКордонський Я. Гібридний підхід до автоматизованого виявлення конфіденційної інформації у файлах // 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/28191.uk
dc.relation.ispartofМатеріали LV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2026 р. Електрон. текст. дані. 2026.uk
dc.relation.urihttps://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fitki/all-fitki-2026/paper/view/28191
dc.identifier.udc004.056:004.8
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54170
dc.description.abstractЗапропоновано гібридний підхід до побудови та впровадження засобу автоматизованого аналізу файлових масивів щодо конфіденційної інформації, що дозволяє виявити приховані внутрішні загрози та запобігти критичним втратам даних, які виникають через неуважність або низьку цифрову гігієну працівників.uk
dc.description.abstractA hybrid approach is proposed for the development and implementation of an automated tool for analyzing file arrays for confidential information, which enables the detection of hidden insider threats and prevents critical data loss resulting from employee negligence or poor digital hygiene.en
dc.subjectавтоматизований аналізuk
dc.subjectконфіденційна інформаціяuk
dc.subjectзагрозиuk
dc.subjectданіuk
dc.subjectцифрова гігієнаuk
dc.subjectautomated analysisen
dc.subjectconfidential informationen
dc.subjectthreatsen
dc.subjectdataen
dc.subjectdigital hygieneen
dc.typeThesis
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.relation.referencesEgho-Promise E. I., Sitti M. Big Data Security Management in Digital Environment. American Journal of Multidisciplinary Research & Development (AJMRD). 2024. URL: https://www.researchgate.net/publication/385411123_Big_Data_Security_Management_in_Digital_Environment.en
dc.relation.referencesSarah Mathew B., Lasekan O. A., Godoy Pena M. Behavioural Determinants of Cyber Hygiene: Rethinking the Role of Education in Digital Trust and Usability. International Research Journal of Multidisciplinary Scope. 2025. URL: https://doi.org/10.47857/irjms.2025.v06i04.07251.en
dc.relation.referencesA comparative performance analysis of regular expressions and a large language model-based approach to extract the BI-RADS score from radiological reports / F. Dennstdt et al. JAMIA Open. 2025. Vol. 8, no. 6. URL: https://doi.org/10.1093/jamiaopen/ooaf128.en
dc.relation.referencesLuo Q., Zhang G., Sun Y. A Novel Method for Named Entity Recognition in Long-Text Safety Accident Reports of Prefabricated Construction. Buildings. 2025. URL: https://doi.org/10.3390/buildings15173063.en
dc.relation.referencesBERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding / J. Devlin et al. arXiv. 2019. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.1810.04805.en
dc.relation.referencesMelnyk S. Safe Observability: A Framework for Automated PII Redaction from LLM Prompts in OpenTelemetry Pipelines. International Journal of Computer (IJC). 2025. URL: https://ijcjournal.org/InternationalJournalOfComputer/article/view/2458.en
dc.relation.referencesLarge Language Models For Text Classification: Case Study And Comprehensive Review / A. Kostina et al. arXiv. 2025. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.08457.en
dc.relation.referencesAn Evaluation Study of Hybrid Methods for Multilingual PII Detection / H. Rajgarhia et al. arXiv. 2025. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2510.07551.en
dc.relation.referencesKoli L., Kalra S., Singh K. Decoding Complexity: Intelligent Pattern Exploration with CHPDA (Context Aware Hybrid Pattern Detection Algorithm). arXiv. 2025. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2502.07815. 10.A Survey on Zero Trust Architecture: Challenges and Future Trends / Y. He et al. Wireless Communications and Mobile Computing. 2022. Vol. 2022. P. 1–13. URL: https://doi.org/10.1155/2022/6476274. 11.Adaptive PII Mitigation Framework for Large Language Models / S. Asthana et al. arXiv. 2025. URL: https://doi.org/10.48550/arXiv.2501.12465.en
dc.date.accessioned2026-09-11T11:58:26Z
dc.date.available2026-09-11T11:58:26Z

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
28191.pdf
Розмір:
222,85 KB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Ліцензійна угода

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

Зібрання

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