Например, Бобцов

Алгоритм выявления утечек инсайдерской информации финансовых рынков при инвестиционном консультировании

Аннотация:

Предмет исследования. Рассмотрена задача выявления утечек инсайдерской информации финансовых рынков при инвестиционном консультировании. Создан оригинальный набор данных, представляющий собой записи разговоров между операторами и клиентами, представленный в виде диалогов в текстовом формате. Изучена применимость методов машинного обучения для автоматизации выявления утечек, возникающих в разговоре между оператором и клиентом. Приведены результаты использования данных методов для построения и обучения классификатора: вероятностные (наивный байесовский классификатор), метрические (метод k-ближайших соседей), логические (случайный лес), линейные (метод опорных векторов), методы на основе искусственных нейронных сетей. Рассмотрены различные подходы к построению модели текстов на естественном языке, такие как токенизация (bag of words, n-граммы слов: биграммы и триграммы) и векторизация (one hot encoding). Метод. Предлагаемый алгоритм выявления утечек базируется на применении метода опорных векторов (SVM) и токенизации по биграммам слов. Основные результаты. Полученные результаты демонстрируют, что использование SVM и токенизация по биграммам обеспечивают наиболее высокое качество выявления утечек. Практическая значимость. Результаты исследования могут найти применение при разработке программных систем и комплексов защиты информации, а также для дальнейшего развития методов обработки естественного языка применительно к задачам информационной безопасности.

Ключевые слова:

Постоянный URL

Статьи в номере

Содержание © 1993–2024 Университет ИТМО
Разработка © 2015 Университет ИТМО