Предотвращение несанкционированного распространения информации в текстовых файлах. Разработка подсистемы обнаружения утечки информации с фильтром идентификации текстовых областей в передаваемом потоке данных и их сходства с конфиденциальными данными.
представления, то есть из модели, с большим количеством избыточной информации, переходим в более компактную модель, где незначимая информация удалена. Выбирая разные представления, выбираем характеристики, которые для данного случая являются основными и оставляем их. После этого вводим функцию близости (или метрику), чтобы определить, какие характеристики из оставшихся более, а какие менее значимы. То, какие характеристики являются основными - это вопрос понимания плагиата. 2. Метрики. Следующими качествами должны обладать метрики, чтобы быть полезными на практике: 2.1 Они должны представлять такие характеристики, которые достаточно трудно изменить, пытаясь замаскировать копию; 2.2 Должны быть устойчивы к незначительным изменениям текстового файла; 2.3 Необходимо обеспечить простоту сравнения, используя эти метрики. Изначально обнаружение плагиата использовалось среди исходных кодов программ. Устройство детектора плагиата документов разработано на основе детектора для программ. Рисунок 2.1 - Устройство детек
Вы можете ЗАГРУЗИТЬ и ПОВЫСИТЬ уникальность своей работы
