В современных условиях всеохватывающей глобальной цифровизации стремительно растет и развивается киберпреступность. Поэтому обеспечение информационной безопасности относят к стратегическим целям развития информационного общества в России. Однако вопрос о том, как должно быть достигнуто «состояние защищенности личности, общества и государства от внутренних и внешних информационных угроз» в соответствии с содержанием и требованиями программ «Информационная безопасность» и «Цифровая экономика России 2024», остается открытым. Целью исследования, некоторые результаты которого представлены в настоящей публикации, является повышение эффективности выявления угроз извлечения конфиденциальных данных из автоматизированных систем управления с html-страниц для снижения риска использования этих данных на подготовительных и начальных этапах организации атак на информационную инфраструктуру государственных и коммерческих организаций. В статье описан разработанный подход к выявлению сущностей конфиденциальных данных, основанный на объединении нескольких нейросетевых технологий – универсального кодировщика предложений и нейросетевой рекуррентной архитектуры двунаправленной долгой краткосрочной памяти. Результаты оценивания показателей эффективности в сравнении с современным инструментарием обработки текстов естественного языка (spaCy) показали достоинства и перспективы практического применения данного методического подхода.