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Automated detection of unstructured context-dependent sensitive information using deep learning

DOITrouver le DOI : https://doi.org/10.1016/j.iot.2021.100444
AuteurRechercher : Identifiant ORCID : https://orcid.org/0000-0001-9568-1563; Rechercher : ; Rechercher : ; Rechercher : 1
Affiliation
  1. Conseil national de recherches Canada. Technologies numériques
FormatTexte, Article
Sujetmachine learning; deep learning; NLP; data leak prevention; unstructured data; sensitive data
Résumé
With the rapid growth of cloud computing and remote workforces, organizations are increasingly aware of the risk of data leaks and data exfiltration. Handling such risk has become more challenging because organizations today usually deal with big data. In particular, organizations must deal with massive amounts of unstructured data. As a result, modern data leak prevention (DLP) solutions must support automated methods to detect and identify confidential and sensitive information in both structured and unstructured data. In this paper, we demonstrate the benefits of using deep learning to identify unstructured context-dependent sensitive information, in contrast to traditional machine learning methods and rule-based methods.
Date de publication
Maison d’éditionElsevier
Dans
  • Internet of Things 16, 100444 (décembre 2021).
Langueanglais
Publications évaluées par des pairsOui
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Identificateur de l’enregistrement80a99e7b-7412-4657-a1fa-f6d3ef70df3f
Enregistrement créé2021-09-10
Enregistrement modifié2021-09-14

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