АСА МАҢЫЗДЫ ИНФРАҚҰРЫЛЫМДАРДАҒЫ ДЕРЕКТЕРДІ ҚОРҒАУҒА АРНАЛҒАН ИНТЕЛЛЕКТУАЛДЫ DLP ЖҮЙЕСІНІҢ АРХИТЕКТУРАСЫ МЕН ТИІМДІЛІГІН БАҒАЛАУ

Abstract

Мақалада энергетика, көлік және телекоммуникация сияқты аса маңызды ақпараттық инфрақұрылымдардағы (АМАИ) құпия деректердің ағып кетуін болдырмауға арналған жаңа буын Data Loss Prevention (DLP) жүйесін әзірлеу мәселелері қарастырылады. Дәстүрлі DLP жүйелерінің негізгі шектеуі – контекстік талдаудың төмендігі және жалған позитивті (False Positive) іске қосылулардың жоғары деңгейі. Зерттеу барысында дәстүрлі тұрақты өрнектер (Regex) мен заманауи машиналық оқыту (ML), соның ішінде табиғи тілді өңдеу (NLP) алгоритмдерін біріктіретін гибридті модель ұсынылды. Эксперименттік тестілеу нәтижелері ұсынылған модельдің анықтау дәлдігін 76.0%-дан 94.5%-ға дейін арттырып, жалған дабылдар санын 4 есеге азайтқанын көрсетті. Аталмыш шешім қауіпсіздік операциялық орталықтарындағы (SOC) аналитиктердің жүктемесін азайтуға және нақты уақыт режиміндегі қорғанысты күшейтуге мүмкіндік береді