МЕТОД КЛАСИФІКАЦІЇ КОНФІДЕНЦІЙНОЇ ІНФОРМАЦІЇ ІЗ ЗАСТОСУВАННЯМ МАШИННОГО НАВЧАННЯ - ПАЛІЙЧУК, БОГДАН; МАНЗЮК, ЕДУАРД; СКРИПНИК, ТЕТЯНА; ПАСІЧНИК, ОЛЕКСАНД (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2025)
У статті запропоновано метод класифікації конфіденційної інформації на основі текстового аналізу з використанням машинного навчання. Для моделювання застосовано наївний Баєс із згладжуванням Лапласа та SVM для порівняння. Метод працює з різнорідними даними (реальні, публічні, синтетичні) і досягає високої точності (92%), повноти (90%) та F1-міри (91%), перевершуючи традиційні підходи. Згладжування Лапласа підвищує стійкість моделі, особливо для рідкісних класів. Описано підготовку даних і порівняння алгоритмів за ключовими метриками. Результати підтверджують ефективність методу для автоматизованого захисту чутливої інформації та мають потенціал для впровадження в корпоративні системи безпеки.