Adatbiztonság automatizáció multinacionális környezetben

Szalai Dorottya (2021) Adatbiztonság automatizáció multinacionális környezetben. Pénzügyi és Számviteli Kar.

	PDF Szalai_Dorottya_A4NVLR_Szakdolgozat.pdf Hozzáférés joga: Csak az archívum karbantartója nyithatja meg (titkosított dolgozat - engedéllyel) until 2026. December 09.. Download (1MB)
	PDF Titkositas_Szalai_Dorottya_A4NVLR.pdf Hozzáférés joga: Csak nyilvántartásba vett egyetemi IP címekről nyitható meg Download (384kB)
	PDF BA_O_Szalai_Dorottya_A4NVLR.pdf Hozzáférés joga: Csak az archívum karbantartója nyithatja meg (titkosított dolgozat - engedéllyel) until 2026. December 09.. Download (276kB)

Absztrakt (kivonat)

Az adatkezelés és az adatvédelem napjaink legfontosabb fogalmai közé tartoznak, hiszen az egy nap alatt keletkező adatmennyiséget több millió terabájtra becsülik. Ezen adatokat mind mi, az információs társadalom generáljuk és nagy százalékban a mi személyes adatainkat tartalmazzák. Ez azonban igen nagy veszélyt jelenthet, hiszen ezen információk birtokában egy ismeretlen harmadik fél rólunk szinte tökéletes képet alkothat, amivel könnyen visszaélhet, sőt akár a jövőnket is befolyásolhatja. A rólunk tárolt adatok védelme, biztonsága és megfelelő kezelése emiatt igencsak hangsúlyossá, elengedhetetlenné válik. A világ felismerte az adatkezeléssel kapcsolatos problémát és annak súlyát, realizálta, hogy az adatgyűjtést, kezelést és védelmet létfontosságú szabályozni, így létrejöttek különböző adatvédelmi rendeletek, ilyen például az Európában hatályos GDPR. Egy multinacionális vállalatnak az adatgyűjtés, kezelés és tárolás során ezen rendeletek értelmében kötelessége minimalizálni az adatszivárgás lehetőségét is, ami nem kis kihívást jelent. Sajnos még a legkorszerűbb jogosultság kezelés sem tudja megakadályozni azt, hogy a napi több ezer könyvelési osztályon átfolyó számláról a dolgozók esetlegesen képernyőfotót készítsenek vagy éppen letöltsék azokat, nagy mértékben növelve ezzel a személyes adatok harmadik, illetéktelen fél kezébe kerülésének esélyét. Szakdolgozatom tárgya tehát egy olyan projekt, ami éppen ezen kockázati lehetőség minimalizálására kínál automatizált megoldást. A „Mask On” (Maszkot fel) covid ihlette elnevezésű program feladata a számlákon fellelhető, azonban a kifizetéshez nélkülözhető személyes adatok automatikus felismerése és „kimaszkolása”, elfedése. A projekt célja egy olyan mesterséges intelligencián alapuló biztonsági megoldás fejlesztése, ami akár a munkatársak által is tanítható és az adatvédelmi előírásoknak megfelelően képes kiszűrni a kitakarandó adatokat, észben tartva a könyvelési folyamatokhoz szükséges információk megtartását is. A program három fő részre bontható a frontendre vagyis a felhasználói felületre, a backendre és a mesterséges intelligencia modellre. A frontend Javascript alapú, komponenseit a React technológia alkalmazásával alakítottuk ki és az IBM Carbon Design System használatával tettük a megjelenését más belsős programokkal egységessé. A backend fejlesztése Java Spring Boot keretrendszer segítségével történt, ami a Springben fejlesztett alkalmazásokara jellemzően három rétegre osztható fel: Controller, Service és a DAO vagyis Data Access Object. A mesterséges intelligencia modell látja el a természetes nyelvfeldolgozáshoz szükséges feladatokat. Erre pedig kiválóan alkalmas a Python SpaCy könyvtára, ami tartalmazza az ehhez szükséges algoritmusokat és több mint 64 nyelv feldolgozására alkalmas modullal rendelkezik. A modell által a személyes adatok beazonosítására használt módszer a neurális hálókon alapuló névelem-felismerés. Jelenleg az olasz nyelvre történő tanítás zajlik, mert a vállalathoz befolyó és az általunk fejlesztett és támogatott programokkal kezelt számlák nagy része olasz nyelvű. A dolgozat során néhány továbbfejlesztési lehetőségre is felhívtam a figyelmet, ezek implementálását követően a program képes lesz hatékonyabban erősíteni a vállalati adatbiztonságot, ezáltal növelve az ügyfelek bizalmát is.

Intézmény

Budapesti Gazdasági Egyetem

Kar

Pénzügyi és Számviteli Kar

Tanszék

Gazdaságinformatika Tanszék

Tudományterület/tudományág

NEM RÉSZLETEZETT

Szak

Gazdaságinformatikus

Mű típusa:	diplomadolgozat (NEM RÉSZLETEZETT)
Kulcsszavak:	adatbiztonság, adatvédelmi szabályozás, automatizáció - automatizálás, mesterséges intelligencia, neurális hálózatok, természetes nyelvfeldolgozás
SWORD Depositor:	Archive User
Felhasználói azonosító szám (ID):	Archive User
Rekord készítés dátuma:	2022. Okt. 03. 08:45
Utolsó módosítás:	2022. Okt. 03. 08:45

Actions (login required)

Tétel nézet