Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/28962
Название: Использование машинного обучения в DLP-системах для защиты от утечек информации в финансовом секторе
Другие названия: Using machine learning in DLP systems to protect against information leaks in the financial sector
Авторы: Каимов, А. М.
Таран, К. В.
Паюсова, Т. И.
Kaimov, A. M.
Taran, K. V.
Payusova, T. I.
Ключевые слова: конференция
DLP-системы
машинное обучение
утечка информации
конфиденциальная информация
Дата публикации: 2023
Издатель: ТюмГУ-Press
Библиографическое описание: Каимов, А. М. Использование машинного обучения в DLP-системах для защиты от утечек информации в финансовом секторе / А. М. Каимов, К. В. Таран, Т. И. Паюсова. — Текст : электронный // Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых (Тюмень, 18–20 мая 2023 г.) / Министерство науки и высшего образования РФ, Тюменский государственный университет, Институт математики и компьютерных наук ; редакционная коллегия : Е. П. Вдовин [и др.]. — Тюмень : ТюмГУ-Press, 2023. — Вып. 21. — С. 275–280.
Аннотация (реферат): В данной статье рассматривается ситуация с утечками из финансового сектора. Была подобрана статистика по утечкам, методам защиты информации, а также рассмотрены будущие исследования в этой области.
This article examines the situation with leaks from the financial sector. Statistics on leaks, methods of information protection were selected, and future research in this area was considered.
Конференция: Всероссийская конференция молодых ученых «Математическое и информационное моделирование»
Дата конференции: 18.05.2023-20.05.2023
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): https://elib.utmn.ru/jspui/handle/ru-tsu/28962
ISBN: 978-5-400-01722-3
Источник: Математическое и информационное моделирование : материалы Всероссийской конференции молодых ученых. Вып. 21. – Тюмень, 2023
Располагается в коллекциях:Материалы конференций, форумов, семинаров

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
miim_2023_275_280.pdf771.3 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.