Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

1 Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

1 2025

Znaleziono wyników: 1

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Detection confidential informationby large language models

Deineka Oleh, Harasymchuk Oleh, Partyka Andrii, Dreis Yurii, Khokhlachova Yuliia, Pepa Yuriy

Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska

2025

T. 15, nr 3

91--99

In today's digital age, the protection of personal and confidential customer data is paramount. With the increasing volume of data being generated and processed, organizations face significant challenges in ensuring that sensitive information is adequately protected. One of the critical steps in safeguarding this data is the detection and classification of personal and confidential information within text documents. This process involves identifying sensitive data, classifying it appropriately, and storing the results in a semi-structured format such for further analysis and action. The need for detecting and classifying sensitive data is driven by regulatory compliance, data security, risk management, and operational efficiency. Various methodologies, including rule-based systems, machine learning models, natural language processing (NLP), and hybrid approaches, are employed to detect and classify sensitive data. Large Language Models (LLMs) like GPT-3 and BERT, trained on extensive text data, are transforming data management and governance, areas crucial for SOC 2 Type 2 compliance. LLMs respond to prompts, guiding their output generation, and can automate tasks like data cataloging, enhancing data quality, ensuring data privacy, and assisting in data integration. These capabilities can support a robust data classification policy, a key requirement for SOC 2 Type 2.

W dzisiejszej erze cyfrowej ochrona danych osobowych i poufnych informacji klientów jest niezwykle ważna. Wraz ze wzrostem ilości generowanych i przetwarzanych danych, organizacje stają przed znacznymi wyzwaniami w zapewnieniu odpowiedniej ochrony wrażliwych informacji. Jednym z kluczowych kroków w zabezpieczaniu tych danych jest wykrywanie i klasyfikacja danych osobowych i poufnych w dokumentach tekstowych. Proces ten obejmuje identyfikację wrażliwych danych, odpowiednią ich klasyfikację oraz przechowywanie wyników w ustrukturyzowanym formacie, takim jak JSON, w celu dalszej analizy i działań. Potrzeba wykrywania i klasyfikacji wrażliwych danych wynika z wymogów regulacyjnych, bezpieczeństwa danych, zarządzania ryzykiem i efektywności operacyjnej. Do wykrywania i klasyfikacji wrażliwych danych stosuje się różne metody, w tym systemy oparte na regułach, modele uczenia maszynowego, przetwarzanie języka naturalnego (NLP) oraz podejścia hybrydowe. Duże modele językowe (LLM), takie jak GPT-3 i BERT, szkolone na dużych zbiorach danych tekstowych, przekształcają zarządzanie danymi i ich nadzór, co jest kluczowe dla zgodności z SOC 2 Type 2. LLM odpowiadają na zapytania, kierując generowaniem ich wyników, i mogą automatyzować zadania, takie jak katalogowanie danych, poprawa jakości danych, zapewnienie prywatności danych i wspieranie integracji danych. Te możliwości mogą wspierać solidną politykę klasyfikacji danych, która jest kluczowym wymogiem dla SOC 2 Type 2.