Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/9301
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorRzaieva, S.-
dc.contributor.authorRzaiev, D.-
dc.contributor.authorMykytenko, N.-
dc.contributor.authorDreis, Yurii-
dc.contributor.authorGrechaninov, V.-
dc.date.accessioned2025-07-14T14:43:18Z-
dc.date.available2025-07-14T14:43:18Z-
dc.date.issued2025-
dc.identifier.urihttp://repository.mu.edu.ua/jspui/handle/123456789/9301-
dc.descriptionMethods of Personal Data Protection in Retail: Practical Solutions / S. Rzaieva, D. Rzaiev, N. Mykytenko, Y. Dreis, V. Grechaninov // CEUR Workshop Proceedings. – 2025. – Vol. 3991 : Proceedings of the Workshop on Cybersecurity Providing in Information and Telecommunication Systems (CPITS 2025), Kyiv, Ukraine, February 28, 2025. – P. 492–506.en_US
dc.description.abstractThis paper explores key methods for protecting personal data in the retail sector. It describes modern encryption algorithms, such as AES and RSA, their mathematical models, and applications for ensuring data confidentiality and integrity. Special attention is given to multifactor authentication, network segmentation, cloud service and IoT device protection, and the use of innovative approaches including real-time monitoring and access control, which help minimize the risk of data breaches. The research emphasizes the importance of an integrated approach to cybersecurity in retail to enhance customer trust and ensure compliance with legal requirements.en_US
dc.language.isoenen_US
dc.subjectpersonal data protectionen_US
dc.subjectretailen_US
dc.subjectencryptionen_US
dc.subjectmultifactor authenticationen_US
dc.subjectnetwork segmentationen_US
dc.subjectcloud service protectionen_US
dc.subjectIoT devicesen_US
dc.subjectcybersecurityen_US
dc.titleMethods of Personal Data Protection in Retail: Practical Solutionsen_US
dc.typeThesisen_US
Розташовується у зібраннях:Дрейс Юрій Олександрович

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
dreys_method_konf_2025_492.pdf14,09 MBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


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