3,583 papers
arXiv:2512.04120 80 2 дек. 2025 г. PRO

Detect-then-Reflect: двухшаговая проверка чувствительности данных с учётом контекста

КЛЮЧЕВАЯ СУТЬ
Стандартные инструменты защиты данных работают тупо: нашли email → пометили как чувствительный. Результат — тонны ложных срабатываний. Корпоративный support@company.ru в таблице партнёров помечается как персональные данные. Адрес офиса из справочника — как приватный. Метод Detect-then-Reflect позволяет отличать корпоративные контакты от личных, публичные адреса от приватных — смотря на контекст всей таблицы. Работает в два шага: сначала ловишь все потенциально чувствительные колонки широкой сетью (email, phone, address), потом фильтруешь через контекст — модель смотрит на соседние колонки, назначение таблицы, тип данных в строках. Точность с 53% до 90%, ложные срабатывания режутся вдвое.
Адаптировать под запрос
📋 Дайджест исследования

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к дайджесту этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к концептам этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO
📖 Простыми словами

Контент доступен только для PRO подписчиков

Чтобы получить доступ к упрощённому объяснению этого исследования, оформите PRO подписку

💳 Оплатить через Геткурс
YandexPay • SberPay • СБП • Карты РФ
⚡ Оплатить через Tribute
Telegram Stars • Моментальный доступ
Узнать о PRO

Работа с исследованием

Адаптируйте исследование под ваши задачи или создайте готовый промпт на основе техник из исследования.

0 / 2000
~0.5-2 N-токенов ~10-30с
~0.3-1 N-токенов ~5-15с