Методы повышения показателей качества фильтрации dlp-систем на основе предметно-ориентированной морфологической модели естественного языка

Необходимость повышения точности определения морфологических 
характеристик 
Итак, для достижения поставленной в работе цели – повышения показателей 
полноты и точности обнаружения DLP-системой угроз информационной 
безопасности – необходимо максимизировать точность 
и полноту 
функции F
DLP
. Из (2.1.2) с учетом эффективности перечисленных методов 
следует, что для этого необходимо повысить точность 
и полноту 
функции морфологического анализа. 
Рассмотрим функцию морфологического анализа (F
2
), которая, в свою 
очередь, разделяется на подэтапы: 
, (2.2.5) 
Где F
21
– графематический анализ, F
22
– морфологический, F
23
– 
синтаксический, F
24
– семантический и т.д.
Для повышения показателей полноты и точности обнаружения DLP-
системой угроз информационной безопасности необходимо максимизировать 
точность 
и полноту 
функции F
DLP
. Из (2.2.8) следует, что для этого, в 
первую очередь, необходимо повысить качество анализа на первых (нижних) 
уровнях –
, затем 
, затем 
и т.д. Для функции 
(графематический 
анализ) уже разработаны достаточно эффективные методы, позволяющие 
достигнуть точности не менее 99% в определенных условиях. [25] Кроме того, 
при анализе коротких сообщений эта задача, в некоторых случаях, не является 
актуальной. 
Следовательно, для повышения показателей полноты и точности 
обнаружения DLP-системой угроз информационной безопасности необходимо 
повысить эффективность работы функции 
, т.е. повысить качество 

---

60 
определения морфологических характеристик слов в предложении. Это является 
первой задачей, которую необходимо решить для достижения поставленной цели 
работы.