РИЗИКИ ВИТОКУ ІНФОРМАЦІЇ ПІД ЧАС ВИКОРИСТАННЯ ОНЛАЙН СЕРВІСІВ МАШИННОГО ПЕРЕКЛАДУ - Матвієнко, Леся; Хоменко, Любов (Електронне фахове наукове видання «Кібербезпека: освіта, наука, техніка», 2025)
Стаття присвячена аналізу ризиків витоку інформації при використанні онлайн-сервісів машинного перекладу та пропонує методи мінімізації цих ризиків. У зв'язку з розвитком технологій та зростаючою популярністю онлайн-сервісів для перекладу текстів, питання забезпечення конфіденційності та безпеки даних набувають особливої актуальності. Онлайн-сервіси машинного перекладу, такі як Google Translate, Microsoft Translator, DeepL та інші, є зручними інструментами для обробки великих обсягів текстів, однак вони створюють значні загрози, пов'язані з витоком чутливої інформації, що може мати серйозні юридичні, фінансові та репутаційні наслідки. У статті розглядаються основні фактори, які сприяють витоку інформації при використанні онлайн-сервісів перекладу, зокрема збереження даних на серверах сторонніх постачальників послуг, недосконалість політики конфіденційності та технічні вразливості. Зокрема, підкреслюється проблема безпеки даних при передачі чутливої інформації через онлайн-сервіси перекладу. Наведено приклади конкретних випадків витоку даних, що підкреслюють необхідність посиленої уваги до аспектів безпеки при використанні цих сервісів у професійній діяльності. Окрему увагу приділено методам захисту даних, таким як шифрування, знеособлення та анонімізація, що дозволяють зменшити ризики витоку чутливої інформації. Водночас акцентується увага на необхідності вдосконалення існуючих стандартів і політик безпеки в онлайн-сервісах машинного перекладу, що забезпечить належний захист конфіденційної інформації, зокрема у таких сферах, як юридична, медична, фінансова та державна діяльність. Автори також в межах статті порівнюють рівень безпеки різних онлайн-сервісів машинного перекладу, зокрема їх здатність забезпечити належний захист інформації за допомогою гарантованого видалення даних після перекладу. Окремо розглядається перспектива застосування локальних моделей перекладу як альтернативи хмарним сервісам, що знижує ризики витоку даних. Висвітлено основні напрямки подальших досліджень у галузі інформаційної безпеки машинного перекладу, зокрема щодо нових технологій захисту даних та підвищення обізнаності користувачів щодо потенційних загроз.