Технологии машинного обучения начали применять на «Единой электронной торговой площадке»

Технологии машинного обучения начали применять на «Единой электронной торговой площадке». Об этом сообщила пресс-служба Департамета Москвы по конкурентной политике со ссылкой на заммэра Москвы по вопросам экономической политики и имущественно-земельных отношений Наталью Сергунину.

«Применение машинного обучения при проведении электронных торгов уже даёт первые результаты - с начала года предотвращено 73 вредоносные атаки. Этому предшествовала серьезная комплексная модернизация действующей системы информационной безопасности электронной площадки, контрольный пакет акций которой принадлежит Правительству Москвы», - сказала Наталья Сергунина.

Необходимость использования искусственного интеллекта связана с киберугрозами, которым подвергаются финансовые организации, уточнила вице-мэр.

«Совершенствование технологической базы сегодня является вызовом времени для всех без исключения финансовых институтов, и в их числе электронная площадка, с которой началось в России проведение электронных торгов.

Система информационной безопасности площадки, базирующаяся на современных методах машинного обучения с применением нейронных сетей, в автоматическом режиме фиксирует все входящие и исходящие запросы, попутно отделяя запросы добросовестных пользователей площадки от вредоносных атак и действий «аукционных роботов», которые крайне популярны среди мошенников и недобросовестных участников закупок», - отметила Н. Сергунина.

АО «Единая электронная торговая площадка» (сокращенно именуемое АО «ЕЭТП» или «Росэлторг») является крупнейшим национальным оператором электронных торгов для государственных заказчиков (44-ФЗ), госкомпаний (223-ФЗ) и коммерческих предприятий.

Общий объем хранящихся сейчас на серверах «ЕЭТП» данных 600 тысяч пользователей площадки составляет свыше 160 терабайт – это более 10 массивных серверных стоек в каждом из центров обработки данных. Эта информация включает в себя протоколы проведения торгов, конфиденциальные персональные данные о пользователях торговой площадки, всю аукционную и закупочную документацию.