«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

24.07.2026
Диалоги с DeepSeek могут индексироваться поисковыми системами
24.07.2026
«Виртуальное имущество становится полноценным объектом гражданских правоотношений»
24.07.2026
В новый пакет евросанкций попали банки, криптоплатформы и один зампред ЦБ РФ
24.07.2026
ВШЭ — о телеком-трендах 2025 года в России
24.07.2026
Пентагон видит в российских вузах угрозу нацбезопасности
23.07.2026
Минцифры представило своё видение борьбы с ИКТ-преступлениями
23.07.2026
Indeed: ИИ — это новая электронная почта
23.07.2026
Для каждого второго ИБ-студента гибкий график важнее стартовой зарплаты
23.07.2026
Подкомиссии по вопросам развития цифровых платформ дали ход
23.07.2026
WiFi как новая критически важная инфраструктура

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных