Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53887
Назва: Sustainable information technology for auditable financial anomaly prediction aligned with the EU AI Act, ESG and CSRD standards
Автори: Zlobin, Mykola
Приналежність: Chernihiv Polytechnic National University
Бібліографічний опис: Zlobin M. Sustainable information technology for auditable financial anomaly prediction aligned with the EU AI Act, ESG and CSRD standards / Mykola Zlobin // ITSEC, 27-29 May 2026. — Tern. : TNTU, 2026. — P. 74–76.
Бібліографічне посилання: Zlobin M. Sustainable information technology for auditable financial anomaly prediction aligned with the EU AI Act, ESG and CSRD standards // ITSEC, Ternopil, 27-29 May 2026. 2026. P. 74–76.
Bibliographic citation (APA): Zlobin, M. (2026). Sustainable information technology for auditable financial anomaly prediction aligned with the EU AI Act, ESG and CSRD standards. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 27-29 May 2026, Ternopil, 74-76. TNTU..
Bibliographic citation (CHICAGO): Zlobin M. (2026) Sustainable information technology for auditable financial anomaly prediction aligned with the EU AI Act, ESG and CSRD standards. Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security (Tern., 27-29 May 2026), pp. 74-76.
Є частиною видання: Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій, 2026
Proceedings of the 15th International Scientific and Technical Conference ITSec: Information Technology Security, 2026
Конференція/захід: ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій
Журнал/збірник: Матеріали ⅩⅤ Міжнародної науково-технічної конференції ITSec: Безпека інформаційних технологій
Дата публікації: 27-тра-2026
Дата внесення: 27-сер-2026
Видавництво: ТНТУ
TNTU
Місце видання, проведення: Тернопіль
Ternopil
Часове охоплення: 27-29 травня 2026 року
27-29 May 2026
УДК: 004.8
502.131.1]
657.6
[341.171
061.1EU]
Кількість сторінок: 3
Діапазон сторінок: 74-76
Початкова сторінка: 74
Кінцева сторінка: 76
URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/53887
Власник авторського права: © Кафедра кібербезпеки Тернопільського національного технічного університету імені Івана Пулюя, 2026
References: 1. European Parliament and Council. Regulation (EU) 2024/1689 laying down harmonised rules on artificial intelligence. Official Journal of the European Union. – 2024.
2. Bailey D.H., Borwein J.M., López de Prado M., Zhu Q.J. The probability of backtest overfitting. Journal of Computational Finance. – 2016. – Vol. 20, №4. – P. 39–69.
3. Dal Pozzolo A., Caelen O., Johnson R.A., Bontempi G. Calibrating probability with undersampling for unbalanced classification. 2015 IEEE Symposium Series on Computational Intelligence. – 2015. – P. 159–166.
4. Strubell E., Ganesh A., McCallum A. Energy and policy considerations for deep learning in NLP. Proceedings of the 57th Annual Meeting of the Association for Computational Linguistics. – 2019. – P. 3645–3650.
Тип вмісту: Conference Abstract
Розташовується у зібраннях:ⅩⅤ Міжнародна науково-технічна конференція ITSec: Безпека інформаційних технологій (2026)



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