Необходимо зарегистрироваться, чтобы получить доступ к полным текстам статей и выпусков журналов!
- Название статьи
- Детекция конфиденциальной информации и автоматическая классификация документов и текстовых сообщений по уровню конфиденциальности (Обзор)
- Авторы
- Сулавко Алексей Евгеньевич sulavich@mail.ru, канд. техн. наук, доцент кафедры "Комплексная защита информации", ФГАОУ ВО "Омский государственный технический университет", г. Омск, Россия
Панфилова Ирина Евгеньевна panfilova_2015@bk.ru, аспирант, инженер, ФГБОУ ВО «Самарский государственный технический университет», г. Самара, Россия
Варкентин Юрий Андреевич varkentinyuri@gmail.com, инженер, ФГАОУ ВО «Омский государственный технический университет», г. Омск, Россия
- В разделе
- ТЕХНИЧЕСКАЯ ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ. Управление доступом
- Ключевые слова
- большие языковые модели / извлечение признаков / защита информации / многослойные нейронные сети / трансформеры / системы предотвращения утечек конфиденциальной информации
- Год
- 2024 номер журнала 4 Страницы 18 - 27
- Индекс УДК
- 004.89; 004.056.53
- Код EDN
- YTMIVD
- Код DOI
- 10.52190/2073-2600_2024_4_18
- Финансирование
- Тип статьи
- Обзорная статья
- Аннотация
- Проведен систематический обзор научной литературы в области детекции и классификации конфиденциальной информации в потоке текста. Рассмотрены проблемы классификации текстовых документов, коротких сообщений, а также просто распознавания факта наличия в текстовом документе или сообщении информации конфиденциального характера. Под конфиденциальностью понимается любая информация, которая не может быть отнесена к общедоступной в соответствии с законодательством или требованиями частных лиц или организаций. Показано, что на практике необходимо применять методы автоматического машинного обучения, чтобы настроить языковые модели с учетом специфики чувствительной информации на каждом предприятии. Извлечение признаков из текста является важным этапом построения любой системы классификации текстовой информации. Проведено тестирование 30 предварительно обученных библиотек в задаче бинарной классификации текстовых сообщений на русском языке.
- Полный текст статьи
- Для прочтения полного текста необходимо купить статью
- Список цитируемой литературы
-
Minaee S. et al. Deep learning--based text classification: a comprehensive review // ACM computing surveys (CSUR). 2021. V. 54. № 3. Р. 1-40.
Kingma D. P., Welling M. Auto-encoding variational bayes // arXiv preprint arXiv:1312.6114. 2013.
Goodfellow I. J., Shlens J., Szegedy C. Explaining and harnessing adversarial examples // arXiv preprint arXiv:1412.6572. 2014.
Sutton R. S., Barto A. G. Reinforcement learning: An introduction. - MIT press, 2018.
Mikolov T. et al. Efficient estimation of word representations in vector space // arXiv preprint arXiv:1301.3781. 2013.
Pennington J., Socher R., Manning C. D. Glove: Global vectors for word representation // Proceedings of the 2014 conference on empirical methods in natural language processing (EMNLP). 2014. Р. 1532-1543.
Le Q., Mikolov T. Distributed representations of sentences and documents // International conference on machine learning. - PMLR, 2014. Р. 1188-1196.
Tai K. S., Socher R., Manning C. D. Improved semantic representations from tree-structured long short-term memory networks // arXiv preprint arXiv:1503.00075. 2015.
Zhu X., Sobihani P., Guo H. Long short-term memory over recursive structures // International conference on machine learning. - PMLR, 2015. Р. 1604-1612.
Cheng J., Dong L., Lapata M. Long short-term memory-networks for machine reading // arXiv preprint arXiv:1601.06733. 2016.
Liu P. et al. Multi-timescale long short-term memory neural network for modelling sentences and documents // Proceedings of the 2015 conference on empirical methods in natural language processing. 2015. Р. 2326-2335.
Kalchbrenner N., Grefenstette E., Blunsom P. A convolutional neural network for modelling sentences // arXiv preprint arXiv:1404.2188. 2014.
Chen Y. Convolutional neural network for sentence classification : дис. - University of Waterloo, 2015.
Liu J. et al. Deep learning for extreme multi-label text classification // Proceedings of the 40th international ACM SIGIR conference on research and development in information retrieval. 2017. Р. 115-124.
Hinton G. E., Krizhevsky A., Wang S. D. Transforming auto-encoders // Artificial Neural Networks and Machine Learning-ICANN 2011: 21st International Conference on Artificial Neural Networks, Espoo, Finland, June 14-17, 2011, Proceedings, Part I 21. - Springer Berlin Heidelberg, 2011. Р. 44-51.
Sabour S., Frosst N., Hinton G. E. Dynamic routing between capsules // Advances in neural information processing systems. 2017. V. 30.
Kim J. et al. Text classification using capsules // Neurocomputing. 2020. V. 376. P. 214-221.
Aly R., Remus S., Biemann C. Hierarchical multi-label classification of text with capsule networks // Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics: Student Research Workshop. 2019. Р. 323-330.
Shen T. et al. Disan: Directional self-attention network for rnn/cnn-free language understanding // Proceedings of the AAAI conference on artificial intelligence. 2018. V. 32. № 1.
Huang G. et al. Densely connected convolutional networks // Proceedings of the IEEE conference on computer vision and pattern recognition. 2017. Р. 4700-4708.
Collobert R. et al. Natural language processing (almost) from scratch // Journal of machine learning research. 2011. V. 12. P. 2493-2537.
Ilić S., Marrese-Taylor E., Balazs J. A., Matsuo Y. Deep contextualized word representations for detecting sarcasm and irony // arXiv preprint arXiv:1809.09795. 2018.
Munkhdalai T., Yu H. Neural semantic encoders // Proceedings of the conference. Association for Computational Linguistics. Meeting. - NIH Public Access, 2017. V. 1. Р. 397.
Kumar A. et al. Ask me anything: Dynamic memory networks for natural language processing // International conference on machine learning. - PMLR, 2016. Р. 1378-1387.
Mihalcea R., Tarau P. Textrank: Bringing order into text // Proceedings of the 2004 conference on empirical methods in natural language processing. 2004. Р. 404-411.
Kipf T. N., Welling M. Semi-supervised classification with graph convolutional networks // arXiv preprint arXiv:1609.02907. 2016.
Bromley J. et al. Signature verification using a" siamese" time delay neural network // Advances in neural information processing systems. 1993. V. 6.
Yih W. et al. Learning discriminative projections for text similarity measures // Proceedings of the fifteenth conference on computational natural language learning. 2011. Р. 247-256.
Gao J., Galley M., Li L. Neural approaches to conversational AI // The 41st international ACM SIGIR conference on research & development in information retrieval. 2018. Р. 1371-1374.
Neerbek J. et al. A real-world data resource of complex sensitive sentences based on documents from the monsanto trial // Proceedings of the Twelfth Language Resources and Evaluation Conference. 2020. Р. 1258-1267.
Xu G., Qi C., Yu H., Xu Sh. Detecting sensitive information of unstructured text using convolutional neural network // 2019 International Conference on Cyber-Enabled Distributed Computing and Knowledge Discovery (CyberC). - IEEE, 2019. Р. 474-479.
Lin Y., Xu G., Xu Guoai, Chen Y. Sensitive information detection based on convolution neural network and bi-directional LSTM // 2020 IEEE 19th International Conference on Trust, Security and Privacy in Computing and Communications (TrustCom). - IEEE, 2020. Р. 1614-1621.
García-Pablos A., Perez N., Cuadros M. Sensitive data detection and classification in Spanish clinical text: Experiments with BERT // arXiv preprint arXiv:2003.03106. 2020.
Guo Y., Liu J., Tang W., Huang C. Exsense: Extract sensitive information from unstructured data // Computers & Security. 2021. V. 102. P. 102156.
Gambarelli G., Gangemi A., Tripodi R. Is your model sensitive? SPEDAC: A New resource for the automatic classification of sensitive personal data // IEEE Access. 2023. V. 11. P. 10864-10880.
Zu L. et al. UP-SDCG: A Method of Sensitive Data Classification for Collaborative Edge Computing in Financial Cloud Environment // Future Internet. 2024. V. 16. № 3. P. 102.
Silva P. et al. Using nlp and machine learning to detect data privacy violations // IEEE INFOCOM 2020-IEEE conference on computer communications workshops (INFOCOM WKSHPS). - IEEE, 2020. P. 972-977.
Park J., Kim G., Lee D. Sensitive data identification in structured data through GenNER model based on text generation and NER // Proceedings of the 2020 International Conference on Computing, Networks and Internet of Things. 2020. P. 36-40.
Timmer R. C. et al. Can pre-trained transformers be used in detecting complex sensitive sentences?-a monsanto case study // 2021 Third IEEE International Conference on Trust, Privacy and Security in Intelligent Systems and Applications (TPS-ISA). - IEEE, 2021. P. 90-97.
- Купить
- 500.00 руб
