Роскомнадзор направил 2,27 млрд рублей на внедрение технологий машинного обучения в систему фильтрации интернет-контента. Новые алгоритмы должны помочь ведомству распознавать нежелательный трафик и выявлять запрещённые ресурсы. Однако, по мнению экспертов, такая технология может затронуть не только их, но и привычные интернет-сервисы, включая VPN.
Как сообщает Forbes, информация о расходах содержится в паспорте программы цифровой трансформации Роскомнадзора на 2026–2028 годы. Новую технологию интегрируют в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ). Для её работы используют отечественную модель, развёрнутую на собственной инфраструктуре ведомства. Её название не раскрывается.
Вместе с тем Роскомнадзор продолжает вкладывать средства в техническую сторону интернет-блокировок. На установку новых и модернизацию действующих технических средств противодействия угрозам (ТСПУ) в 2026 году предусмотрели 3,99 млрд рублей основного финансирования и ещё 6,2 млрд рублей дополнительного.
Одним из возможных последствий внедрения машинного обучения может стать более эффективное выявление VPN-сервисов. Эксперт RKS Global Дмитрий Кутейников предполагает, что алгоритмы способны определять вероятность использования таких инструментов по косвенным признакам сетевого соединения. В частности, система может анализировать размер и ритм передачи пакетов, продолжительность интернет-сессий и хостинг-провайдера сервера.
По мнению эксперта, это может осложнить работу даже тех VPN, которые меняют IP-адреса и маскируют трафик. При этом под ограничения рискуют попасть не только средства обхода блокировок. Кутейников предупреждает, что ошибки распознавания могут затронуть корпоративные VPN и облачные платформы, которыми пользуется бизнес.
Роскомнадзор обязал Apple и Microsoft хранить переписки россиян
На возможные сбои обращает внимание и бизнес-консультант Positive Technologies Алексей Лукацкий. Он отмечает, что искусственный интеллект не гарантирует стопроцентной точности, поэтому система может ошибочно распознавать разрешённый контент как запрещённый.
В то же время машинное обучение способно ускорить обнаружение зеркал заблокированных сайтов и повторно размещённого запрещённого контента. Эксперт Comnews Research Леонид Коник предполагает, что алгоритмы помогут быстрее создавать сигнатуры — характерные признаки сетевого трафика, по которым оборудование распознаёт определённые сервисы и виды активности.
Таким образом, внедрение интеллектуальных технологий должно расширить возможности фильтрации интернет-трафика. Однако насколько точно система сможет отличать запрещённые ресурсы от легальных сервисов и приведёт ли её работа к перебоям, пока остаётся предметом экспертных оценок.
Читайте также
- Не только Wildberries и Ozon: россиянам предложили новый способ покупать товары ушедших брендов
- ИИ в Башкирии не даёт водителям прятать номера
- Wildberries и Ozon под прицелом мошенников: как теперь разводят россиян
