(Державний торговельно-економічний університет, 2025) Литвин Юрій Юрійович
Було проаналізовано сучасні підходи до захисту інформації, здійснено порівняльне дослідження методів класифікації конфіденційних даних, а також визначено недоліки існуючих DLP-рішень щодо точності розпізнавання інформації. Додатково досліджено можливість використання алгоритмів машинного навчання для покращення роботи систем запобігання витоку інформації. В результаті розроблено концепцію інтеграції моделі машинного навчання (зокрема алгоритму Наївного Байєса) в архітектуру DLP-системи з метою зменшення кількості хибнопозитивних спрацювань. Запропонований підхід забезпечує покращення точності класифікації документів, підвищення рівня інформаційної безпеки підприємства та оптимізацію процесів контролю даних.