безпека даних

У світлі зростаючих можливостей великих мовних моделей (ВММ) виникає нагальна потреба в ефективних методах захисту персональних даних у онлайн-текстах. Існуючі методи анонімізації часто виявляються неефективними проти складних алгоритмів аналізу ВММ, особливо при обробці чутливої інформації, такої як медичні дані. Це дослідження пропонує інноваційний підхід до анонімізації, який поєднує k-анонімність та адверсаріальні методи. Наш підхід спрямований на підвищення ефективності та швидкості анонімізації при збереженні високого рівня захисту даних.

Ця стаття присвячена дослідженню ролі бізнес-аналітики в епоху великих даних (Big Data) та її впливу на прийняття рішень у сучасних організаціях. Проаналізовано основні тенденції використання великих даних у бізнес-середовищі, включаючи розвиток штучного інтелекту, машинного навчання, предиктивної аналітики та реальночасової обробки даних. Автори досліджують переваги використання аналітики великих даних, які полягають у персоналізації клієнтських пропозицій, покращенні управлінських процесів та підвищенні конкурентоспроможності організацій.

У сучасному світі швидкого зростання обсягів інформації виникають виклики з її класифікації, зберігання, передання та захисту. Фахівці з кібербезпеки розробляють стандарти, як-от ISO 27001 та SOC 2, для контролю доступу та забезпечення конфі- денційності даних. Звіт SOC 2 Type 2, як стандарт оцінки контролів безпеки, підвищує довіру до організацій, надаючи підтвердження ефективності їхніх заходів безпеки від незалежних авдиторів.