Детальная информация

В ходе выполнения работы была разработана система управления доступом в CRM-системе банка на основе анализа критичности данных и применения алгоритмов машинного обучения. Ключевыми компонентами решения стали сервис log detective, осуществляющий поиск чувствительных данных в логах и вычисление критичности конечных точек API, а также сервис roles, предоставляющий пользовательский интерфейс для подачи заявок и серверную часть для их обработки с использованием обученной модели. В ходе работы были решены следующие задачи: 1) Анализ предметной области и постановка задачи. 2) Сбор, подготовка и преобразование данных для обучения моделей. 3)Проведение экспериментов с различными алгоритмами и выбор наиболее подходящего для задачи (CatBoost). 4)Реализация системы выдачи доступа, состоящей из нескольких сервисов. 5) Тестирование итоговой системы и оценка её эффективности.

During the work, an access control system was developed in the banks CRM system based on data criticality analysis and the use of machine learning algorithms. The key components of the solution were a service log detector that searches for frequent data in logs and calculates critical API endpoints, as well as service roles that provide a user interface for submitting requests and a server part for processing them using a trained model. The following tasks were solved during the work: 1) Analysis of the subject area and problem statement. 2) Collection, preparation and transformation of data for training models. 3) Conducting experiments with various algorithms and selecting the most suitable for the task (CatBoost). 4) Implementation of an access issuance system consisting of several services. 5) Testing the final system and evaluating its effectiveness.