Détection d'informations sensibles contextuelles dans le texte non structuré utilisant BERT

Key Points

• Cette recherche vise à améliorer la détection des informations sensibles dans le texte non structuré en exploitant BERT, un modèle d'apprentissage profond.
• Utilisation de BERT pour la compréhension contextuelle des données textuelles
• Analyse du texte non structuré pour identifier les informations sensibles
• Mise en œuvre de techniques d'IA pour améliorer la précision de la détection des informations.
• BERT a atteint une augmentation significative de la précision pour la détection des informations sensibles comparé aux méthodes traditionnelles
• Détection des données sensibles avec une précision supérieure à 90 %
• Démonstration d'une réduction de 30 % des faux positifs grâce à des stratégies contextuelles.

Abstract