Методи аналізу природної мови та застосування нейронних мереж в кібербезпеці

Iosifov, Ievgen та Sokolov, V. Y. (2024) Методи аналізу природної мови та застосування нейронних мереж в кібербезпеці Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 4 (24). с. 398-414. ISSN 2663-4023

Текст I_Iosifov_V_Sokolov_CEST_4_24.pdf Download (709kB)

Анотація

Робота підкреслює актуальність обробки природної мови (від англ. Natural Language Processing, NLP) у сучасному світі, зокрема через постійне зростання обсягів текстових даних у соціальних мережах, електронній комерції та онлайн-медіа. Автори зазначають, що ефективна обробка таких даних є критично важливою для бізнесу та державного управління, оскільки дозволяє генерувати нові знання, прогнозувати тренди та ухвалювати обґрунтовані рішення. NLP також робить вагомий внесок у підвищення ефективності роботи організацій за рахунок автоматизації обробки текстової інформації (наприклад, в системах підтримки клієнтів та аналізі відгуків). Крім цього, стаття наголошує на значних перспективах застосування NLP у сфері кібербезпеки. Зокрема, NLP використовується для автоматичного виявлення аномалій, моніторингу мережевого трафіку та виявлення фішингових атак. Для таких задач застосовуються глибинні моделі (наприклад, RNN, LSTM, CNN), а також новітні архітектури трансформерів, які здатні опрацьовувати великі обсяги інформації у реальному часі. Робота також порушує важливі питання, пов'язані з викликами сучасного NLP, серед яких — необхідність великих обчислювальних ресурсів, багатомовність, проблеми інтерпретації моделей та етичні аспекти, такі як упередженість та конфіденційність. На завершення, автори відзначають перспективи розвитку NLP, включно з дослідженням ефективніших алгоритмів для зменшення ресурсозатратності моделей, створенням більш інтерпретованих моделей, які зможуть пояснювати свої рішення, а також розробкою методів для підтримки низькоресурсних мов, що допоможе розширити використання NLP-технологій у глобальному масштабі. NLP є однією з найдинамічніших та найважливіших галузей штучного інтелекту, що дозволяє комп’ютерам розуміти, інтерпретувати та генерувати людську мову. У цій статті ми проводимо детальний огляд сучасних методів та технологій у сфері NLP, аналізуючи останні наукові статті та дослідження. Ми розглядаємо розвиток технологій, їх актуальність та новизну, а також глибоко аналізуємо проблематику та недоліки існуючих підходів. Окрім того, ми порівнюємо ефективність різних методів та надаємо рекомендації для майбутніх досліджень.

Тип елементу :	Стаття
Ключові слова:	обробка природної мови; глибинне навчання; трансформери; машинний переклад; аналіз емоцій; нейронні мережі; інтерпретованість; багатомовність; етичні аспекти; попередньо натреновані моделі; кібербезпека; інформаційна безпека
Типологія:	Статті у періодичних виданнях > Фахові (входять до переліку фахових, затверджений МОН)
Підрозділи:	Це архівні підрозділи Київського університету імені Бориса Грінченка > Факультет інформаційних технологій та математики > Кафедра інформаційної та кібернетичної безпеки імені професора Володимира Бурячка
Користувач, що депонує:	Volodymyr Sokolov
Дата внесення:	14 Лист 2024 09:31
Останні зміни:	14 Лист 2024 09:31
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/50203

Actions (login required)

Перегляд елементу