#học máy

Trong bối cảnh hoạt động tín dụng ngày càng mở rộng, việc ứng dụng học máy đang mở ra hướng tiếp cận mới trong nhận diện và phân loại rủi ro, song hiệu quả của từng mô hình và khả năng nhận diện các nhóm nợ rủi ro cần được kiểm chứng trên dữ liệu thực tế. Bài viết đánh giá khả năng ứng dụng các thuật toán học máy trong phân loại rủi ro tín dụng khách hàng cá nhân tại các ngân hàng thương mại (NHTM) Việt Nam; đồng thời khẳng định học máy có tiềm năng hỗ trợ thẩm định và cảnh báo sớm rủi ro tín dụng, nhưng cần được kết hợp với quy trình thẩm định và giám sát của ngân hàng.

Tường lửa dựa trên các tập luật là công cụ phổ biến giúp bảo vệ máy chủ ứng dụng web trước các cuộc tấn công tinh vi từ tin tặc, đặc biệt quan trọng đối với các tổ chức, doanh nghiệp và ngân hàng. Bài viết này nghiên cứu việc ứng dụng mô hình học máy để đánh giá hiệu quả phát hiện tấn công của OWASP CRS. Đây là một trong những tập luật phổ biến được sử dụng cho tường lửa ứng dụng web.