«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

30.03.2026
Роскомнадзор перешёл от готовых сервисов к VPN-клиентам
30.03.2026
Устаревание ЦОДов может привести к параличу промышленности, ритейла и финсектора
30.03.2026
VPN в России — 2026: налог и/или административная ответственность
30.03.2026
Безопасник нашёл «липкий» вредонос в Telegram (?)
30.03.2026
«Ключевая задача киберучений — обеспечить измеримость результатов»
30.03.2026
Россияне не смогут пополнять Apple-кошелёк с мобильного счёта
27.03.2026
Минфин расширит обмен данными между ФНС и ЦБ
27.03.2026
Apple создаёт спецнейросети для iPhone силами Google
27.03.2026
К2Тех: Есть запрос на доступность данных, защиту процессов и соблюдение нормативов
27.03.2026
ЕС наложит запрет на ИИ-сервисы для имитации обнажённого тела

Стать автором BIS Journal

Поля, обозначенные звездочкой, обязательные для заполнения!

Отправляя данную форму вы соглашаетесь с политикой конфиденциальности персональных данных