Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47411

Назва: Застосування генеративного штучного інтелекту для захисту корпоративних комунікацій
Інші назви: Application of generative artificial intelligence for the protection of corporate communications
Автори: Рокош, М. М.
Rokosh, M.
Приналежність: Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, Україна
Бібліографічний опис: Рокош М. М. Застосування генеративного штучного інтелекту для захисту корпоративних комунікацій / М. М. Рокош // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, 18-19 грудня 2024 року. — Т. : ТНТУ, 2024. — С. 84–85. — (Інформаційні системи та технології, кібербезпека).
Бібліографічне посилання: Рокош М. М. Застосування генеративного штучного інтелекту для захисту корпоративних комунікацій // Матеріали Ⅻ НТК „ІМСТ“, Тернопіль, 18-19 грудня 2024 року. 2024. С. 84–85.
Bibliographic citation (APA): Rokosh, M. (2024). Zastosuvannia heneratyvnoho shtuchnoho intelektu dlia zakhystu korporatyvnykh komunikatsii [Application of generative artificial intelligence for the protection of corporate communications]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 18-19 December 2024, Ternopil, 84-85. TNTU. [in Ukrainian].
Bibliographic citation (CHICAGO): Rokosh M. (2024) Zastosuvannia heneratyvnoho shtuchnoho intelektu dlia zakhystu korporatyvnykh komunikatsii [Application of generative artificial intelligence for the protection of corporate communications]. Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’ (Tern., 18-19 December 2024), pp. 84-85 [in Ukrainian].
Є частиною видання: Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“, 2024
Materials of the Ⅻ scientific and technical conference ‘Information models, systems and technologies’, 2024
Конференція/захід: Ⅻ науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“
Журнал/збірник: Матеріали Ⅻ науково-технічної конференції „Інформаційні моделі, системи та технології“
Дата публікації: 18-гру-2024
Дата внесення: 10-січ-2025
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
Часове охоплення: 18-19 грудня 2024 року
18-19 December 2024
УДК: 004.89
Кількість сторінок: 2
Діапазон сторінок: 84-85
Початкова сторінка: 84
Кінцева сторінка: 85
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/47411
Власник авторського права: © Тернопільський національний технічний університет імені Івана Пулюя, 2024
URL-посилання пов’язаного матеріалу: https://ijuse.org/admin1/upload/06%20Oku%20Krishnamurthy%2001155.pdf
Перелік літератури: 1. Dhoni P., Ravinder K. Synergizing Generative Artificial Intelligence and Cybersecurity: Roles of Generative Artificial Intelligence Entities, Companies, Agencies and Government in Enhancing Cybersecurity, Authorea Preprints, Journal of Global Research in Computer Sciences, 2023. doi:10.4172/2229-371X.14.3.005.
2. Krishnamurthy O. Enhancing Cyber Security Enhancement Through Generative AI, International Journal of Universal Science and Engineering 9, pp. 35-50, 2023. URL: https://ijuse.org/admin1/upload/06%20Oku%20Krishnamurthy%2001155.pdf.
3. Devlin J., Chang M.-W., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. doi:10.48550/arXiv.1810.
References: 1. Dhoni P., Ravinder K. Synergizing Generative Artificial Intelligence and Cybersecurity: Roles of Generative Artificial Intelligence Entities, Companies, Agencies and Government in Enhancing Cybersecurity, Authorea Preprints, Journal of Global Research in Computer Sciences, 2023. doi:10.4172/2229-371X.14.3.005.
2. Krishnamurthy O. Enhancing Cyber Security Enhancement Through Generative AI, International Journal of Universal Science and Engineering 9, pp. 35-50, 2023. URL: https://ijuse.org/admin1/upload/06%20Oku%20Krishnamurthy%2001155.pdf.
3. Devlin J., Chang M.-W., Lee K., Toutanova K. BERT: Pre-training of Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding. doi:10.48550/arXiv.1810.
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:XII науково-технічна конференція „Інформаційні моделі, системи та технології“ (2024)



Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.