Построение UBA на данных CRM, DLP и пользовательской активности
Сергей Серов
Руководитель группы разработки антифрод‑моделей, «Тинькофф»
Доклад посвящен поиску аномального поведения пользователей в системах банка и применению ML в этом направлении. Сергей расскажет о том, как на основе данных из множества источников построена модель выявления необоснованных действий сотрудников.
Особое внимание уделяется системе DLP, которая предоставляет события с хостов и сработки рисковых правил. С помощью обогащения этих данных другими факторами проводятся ранжирование и оценка критичности событий