Прогнозування інсайдерських загроз на основі алгоритмів обробки природної мови
Вантажиться...
Файли
Дата
Автори
Науковий керівник
Редактор
Інші учасники
Відповідальний
ORCID
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
DOI
Альтернативна назва
Анотація
Запропоновано підхід до прогнозування інсайдерських загроз за допомогою алгоритмів обробки природної мови. Розглянуто методологію збору, обробки та аналізу текстових даних для виявлення прихованих індикаторів ризику. Основна увага приділена застосуванню глибоких нейронних мереж та їх ефективності у прогнозуванні загроз.
The approach to predicting insider threats using natural language processing (NLP) algorithms is proposed. The methodology for collecting, processing, and analyzing textual data to identify hidden risk indicators is considered. The main focus is on the application of deep neural networks and their effectiveness in threat prediction.
The approach to predicting insider threats using natural language processing (NLP) algorithms is proposed. The methodology for collecting, processing, and analyzing textual data to identify hidden risk indicators is considered. The main focus is on the application of deep neural networks and their effectiveness in threat prediction.
Опис
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
Пантєлєєв В. О. Прогнозування інсайдерських загроз на основі алгоритмів обробки природної мови // 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/22998.
Схвалення
Рецензія
Доповнено
Цитується в
Список використаної літератури (9)
- Цвєткова Н.М. Теоретичні основи інформаційної безпеки : монографія. Київ : Освіта України, 2020. 215 с.
- Бондаренко В.О. Сучасні технології кібербезпеки. Харків : Технологічний центр, 2021. 342 с.
- Kim J., Park H. Advanced Natural Language Processing in Cybersecurity. New York : Springer, 2019. 256 p.
- Chen X. Machine Learning Approaches to Insider Threat Detection. London : Academic Press, 2020. 412 p.
- Мельник Р.А. Алгоритми штучного інтелекту в інформаційній безпеці. Львів : Видавництво Львівської політехніки, 2022. 187 с.
- Johnson M. Ethical Considerations in AI-driven Security Systems. Cambridge : MIT Press, 2021. 189 p.
- Петренко С.А. Системи управління інформаційною безпекою. Київ : Кондор, 2020. 276 с.
- Brown L. Natural Language Processing in Enterprise Security. San Francisco : O'Reilly Media, 2019. 203 p.
- Литвиненко О.В. Інтелектуальні системи кібербезпеки. Дніпро : Науковий світ, 2021. 265 с.