«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

03.07.2026
Утечка данных из Telega «технически невозможна»
03.07.2026
В России появился антимошеннический оперштаб
03.07.2026
«Лаборатории разрабатывают технологию, но правила должны устанавливать граждане»
03.07.2026
Банки скоро предложат депозиты и кредиты в цифровых рублях?
03.07.2026
Microsoft ускоряет внедрение технологии Quantum-Safe
03.07.2026
Fable 5 и Mythos 5 возвращаются с новыми механизмами безопасности
02.07.2026
В США объявили войну пиратским сайтам, транслирующим футбол
02.07.2026
Инцидент с сервисом 1-800-Dentist грозит масштабной утечкой
02.07.2026
Компания JoyMoney выбрала MaxPatrol SIEM ядром своего SOC
02.07.2026
«К2Тех»: Нового оборудования нет — рынок заполнен б/у-железом

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных