Overenie možnosti využitia algoritmov strojového učenia pre detekciu osobných dát - Šťastná, Lenka (2022)
Aby spoločnosti zaistili súlad s normami GDPR a zabránili zneužitiu osobných údajov svojich klientov, je potrebné tieto dáta v prvom kroku detegovať v dátových úložiskách a následne aplikovať konkrétne riešenia ich ochrany. Hlavným cieľom diplomovej práce je posúdiť prínosy a potenciál detekcie osobných dát v relačných databázach pomocou algoritmov strojového učenia. V prvej časti práca predstavuje rešerš zdrojov pojednávajúcich o téme ochrany osobných dát, metódach ich detekcie a analyzuje trh komerčných nástrojov. Následne navrhuje prístup využívajúci algoritmy strojového učenia a aplikuje ho na reálnych dátach. Jedná sa o tvorbu binárnych klasifikačných modelov využívajúcich algoritmy Logistickej regresie a CatBoost. Skúmaný je tiež samostatný vplyv pomenovania polí a obsahu polí na úspešnosť detekcie. Overovanie prínosov aplikácie strojového učenia pre účely detekcie pozostáva v prvom kroku z definovania defaultného modelu, ktorý metódu strojového učenia nevyužíva. V druhom kroku je analyzovaný prínos aplikácie strojového učenia, kedy sú vytvorené modely porovnávané s defaultom. Porovnanie prístupov sa odohráva na úrovni vyhodnotenia metrík accuracy, recall, F1-score a AUC, kde finálne navrhnuté riešenie prináša vyššiu úspešnosť ako v prípade defaultného modelu a to na úrovni všetkých uvedených metrík, pre vyvážený aj nevyvážený dataset. Záver je venovaný diskusii problémov a potenciálneho rozvoja riešenia.