«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

20.05.2026
«В ближайших планах Т2 — создание доверенной среды, которая позволит обмениваться информацией безопасно»
20.05.2026
«К2Тех»: СХД от Dell EMC в России — на 22% контрафакт
20.05.2026
Специалисты Microsoft не торопятся использовать «родной» Copilot
20.05.2026
Биометрия начала обгонять SMS-коды по популярности
19.05.2026
«Сбер» заходит в коммуникационный сегмент
19.05.2026
ChatGPT научит американцев финансовой грамотности
19.05.2026
«Лаборатория Касперского» снова поработала с Интерполом
19.05.2026
Рынок требует больше укротителей нейросетей
19.05.2026
«Ростелеком»: Мы создаём платформу для обеспечения цифровой независимости страны
18.05.2026
«Русский Стандарт»: 21% россиян регулярно пользуется ИИ

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных