«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

24.10.2025
Европол раскрыл преступную сеть по поставке SIM-карт
24.10.2025
Valve проколола «пузырь» скинов в Counter-Strike
24.10.2025
Мошенники играют на курсе валют. И выигрывают чужие ПДн
24.10.2025
«Т-Банк» и Wildberries заплатили багхантерам более 8 млн рублей
24.10.2025
«Сейчас мы предлагаем разобраться, в каких полосах мы будем иметь меньше проблем с совместимостью»
23.10.2025
В 3B Data Security объяснили, как лучше бороться с инфокрадами
23.10.2025
Свинцов: Онлайн-платформы тормозят любые изменения по наведению порядка в интернете
23.10.2025
О подробностях новых евросанкций
23.10.2025
Оборотные штрафы: у бизнеса ещё есть время сохранить всё
23.10.2025
Успех вымогателей основан на «дисциплинированности» хакеров

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных