«Точность классификации данных составляет более 96%». ВТБ — о своей новой платформе

ВТБ внедрил платформу обезличивания на базе алгоритмов машинного обучения — она классифицирует и обезличивает данные клиентов в автоматическом режиме. По задумке, это повысит уровень защищённости клиентских данных, а также банковской и коммерческой тайн.

«Платформа обезличивания позволяет выполнять автоматизированный поиск атрибутов, которые содержат персональные данные, а также производить их обезличивание. В основе платформы используются Open Source решения в части ETL, UI, ML. Точность классификации данных составляет более 96%. После внедрения платформы трудозатраты на обезличивание данных сократились более чем в 50 раз, а скорость поиска критичных данных увеличилась в 10 раз», — сообщили в пресс-службе кредитной организации.

Платформа позволяет быстро создавать ещё более безопасные среды разработки и тестирования, а также снижать срок вывода продуктов банка на рынок.

21 июня, 2021

Подписаться на новости BIS Journal / Медиа группы Авангард

Подписаться
Введите ваш E-mail

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных

24.03.2026
Россия вошла в тройку наиболее атакуемых хакерами стран мира
24.03.2026
Ущерб от атак хактивистов достиг уровня прогосударственных группировок
24.03.2026
О запрете на входящие для пенсионеров и SMS-коды для детей
24.03.2026
Путаница в вопросе ответственности за ИИ повышает ИБ-риски
24.03.2026
Минюст правит криптозаконодательство
24.03.2026
Запрет TP-Link в США: нацбезопасность или лоббирование?
23.03.2026
Бумажная безопасность? В России появятся «белые» банкоматы
23.03.2026
Экстремистские материалы всё же можно будет искать. Но не всем
23.03.2026
Никита Леокумович (Angara Security): «Культура ИБ начинается с умения вовремя заметить атаку»
23.03.2026
А что если ИИ не снижает рабочую нагрузку?

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных