Utmn
Electronic Library

     
?

Details
Card Table RUSMARC

Даничкин, Антон Сергеевич. Разработка модуля автоматического обезличивания конфиденциальных атрибутов базы данных для повышения защищенности информационной инфраструктуры = Development of a module for automatic depersonalization of confidential database attributes to improve the security of information infrastructure: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 10.03.01 «Информационная безопасность: безопасность компьютерных систем» / А. С. Даничкин; научный руководитель Т. И. Паюсова; Тюменский государственный университет, Школа компьютерных наук. — Тюмень, 2024. — 1 файл (2,2 Мб). — Загл. с титул. экрана. — Доступ по паролю из сети Интернет (чтение). — Adobe Acrobat Reader 7.0. — <URL:https://library.utmn.ru/dl/Module_VKR_Tyumen/ShKn/2024/vr24-1819.pdf>. — Текст: электронный

Record create date: 8/22/2024

Subject: обезличивание; маскирование; анонимизация; базы данных; обработка информации; конфиденциальные данные; машинное обучение; нейронные сети; информационная безопасность; depersonalization; masking; anonymization; databases; information processing; sensitive data; machine learning; neural networks; information security

Collections: Выпускные квалификационные работы

Allowed Actions: –

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

В данной выпускной квалификационной работе было разработано приложение для автоматической классификации и обезличивания конфиденциальной информации в базах данных любого типа с использованием пользовательских функций маскирования и анонимизации на фреймворке Apache Spark.

This work is about development of an application for automatic classification and anonymization of sensitive information in databases of any type using custom masking and anonymization functions on the Apache Spark framework.

Document access rights

Network User group Action
TumSU All Read
Internet Readers Read
-> Internet Anonymous

Table of Contents

  • РЕФЕРАТ
  • ПЕРЕЧЕНЬ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
  • ВВЕДЕНИЕ
  • Глава 1 Обезличивание данных
    • 1.1 Маскирование
    • 1.2 Анонимизация
    • 1.3 Область применения и эффективность методов
    • 1.4 Выводы по главе 1
  • Глава 2 Обработка информации в БД
    • 2.1 Понятие БД
    • 2.2 Классификация БД
    • 2.3 Методы хранения информации в БД
    • 2.4 Выводы по главе 2
  • Глава 3 Конфиденциальная информация
    • 3.1 Понятие конфиденциальной информации
    • 3.2 Классификация конфиденциальной информации
    • 3.3 Обработка конфиденциальных данных
    • 3.4 Выводы по главе 3
  • Глава 4 Машинное обучение
    • 4.1 Основные концепции машинного обучения
    • 4.2 Процесс предобработки данных
    • 4.3 Задачи машинного обучения
    • 4.4 Алгоритмы машинного обучения для классификации текста
    • 4.5 Выводы по главе 4
  • Глава 5 Методология и подходы к разработке приложения
    • 5.1 О компании Deco Systems
    • 5.2 Анализ аналогов
    • 5.3 Архитектура приложения
    • 5.4 Задача автоматической классификации атрибутов в БД
    • 5.5 Выводы по главе 5
  • Глава 6 Разработка приложения для анонимизации данных
    • 6.1 Развертывание упрощенной инфраструктуры в Docker
    • 6.2 Реализации модели для классификации атрибутов
    • 6.3 Реализация базового набора алгоритмов обезличивания
    • 6.4 Выводы по главе 6
  • Глава 7 Апробация
    • 7.1 Тестирование модели и методов обезличивания
    • 7.2 Анализ безопасности готового решения
    • 7.3 Выводы по главе 7
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ
  • ПРИЛОЖЕНИЕ А (справочное) Классификация БД
  • ПРИЛОЖЕНИЕ Б (справочное) DOCKER COMPOSE ФАЙЛ ДЛЯ РАЗВЕРТЫВАНИЯ СУБД
  • ПРИЛОЖЕНИЕ В (справочное) DOCKER COMPOSE ФАЙЛ ДЛЯ РАЗВЕРТЫВАНИЯ SPARK
  • ПРИЛОЖЕНИЕ Г (справочное) ДОПОЛНИТЕЛЬНЫЙ DOCKERFILE ДЛЯ РАЗВЕРТЫВАНИЯ AIRFLOW
  • ПРИЛОЖЕНИЕ Д (справочное) ФУНКЦИИ ОБЕЗЛИЧИВАНИЯ

Usage statistics

stat Access count: 17
Last 30 days: 3
Detailed usage statistics