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

часть 
речи 
слова 
и 
одушевленность/неодушевленность 
для 
имен 
существительных. 
Таким образом, полный ключ в ассоциативном массиве с морфологическими 
описаниями состоит из «класса» окончания, части речи и признака 
одушевленности/неодушевленности для имен существительных. Таким образом, в 
случае, когда одна исходная форма относится к разным частям речи, для каждой 
части будет храниться свой набор морфологических описателей.
Определение класса слов из передаваемого сообщения, отсутствующих в 
морфологическом словаре, может быть реализовано методами, описанными в 
работах [27], [30] и [60]. 
Полученые на третьем шаге соответствия применяются на пятом шаге для 
составления словаря с морфологическими описаниями. Из сгенерированного на 
основе словаря Зализняка списка словоформ берется словоформа, а затем по 

---

72 
ключу, описанному выше, в ассоциативном массиве находится морфологическое 
описание для этой словоформы. Таким образом, реализуются функции 
и , 
приведенная в формулах (2.2.10), (2.2.11) [31]. 
За счет того, что русский язык достаточно регулярен, и многие слова 
формируются похожим способом, появляется возможность автоматически 
получить для исходной формы слова морфологические описание всех его 
словоформ.
Метод предотвращения передачи конфиденциальных ЕЯ собщений, 
содержащих отсутствующие в словаре парадигмы слов, позволяет автоматически 
получить морфологическое описание несловарного термина в анализируемом 
сообщении и пополнить морфологический словарь всеми его словоформими. 
Благодаря этому DLP-система может более корректно анализировать характерные 
для современных ИС ЕЯ-сообщения. Также появляется возможность уйти от 
последовательного внесения в морфологический словарь всех возможных 
словоформ с их морфологическими характеристиками, что является необходимой, 
но нетипичной задачей для служб ИБ и ИТ.