Роскомнадзор направит 2,3 млрд рублей на создание системы фильтрации трафика с ИИ
Роскомнадзор (РКН) планирует запустить механизм анализа интернет-трафика на основе машинного обучения в 2026 году. На реализацию проекта регулятор выделит 2,27 млрд рублей. Соответствующий план цифровизации ведомство направило в президиум правительственной комиссии в конце декабря.
Новая технология призвана автоматически выявлять запрещенную информацию и эффективнее ограничивать работу сервисов для обхода блокировок (VPN). Алгоритмы будут анализировать большие массивы данных, создавая модели для извлечения необходимых сведений. Как сообщает Forbes со ссылкой на документ, внедрение искусственного интеллекта позволит модернизировать существующие методы контроля сети.
Сейчас блокировка ресурсов осуществляется через технические средства противодействия угрозам (ТСПУ) с использованием технологии глубокой фильтрации пакетов (DPI). Это оборудование установлено на сетях операторов связи в рамках закона о «суверенном интернете». По статистике ведомства, система ежедневно ограничивает доступ в среднем к 5500 новым доменам, а общее количество заблокированных ресурсов превысило один миллион.
Отраслевые эксперты указывают, что классические методы DPI, работающие по сигнатурам и портам, теряют эффективность из-за роста доли шифрованного трафика. Использование машинного обучения позволит регулятору блокировать контент не только по сетевым адресам, но и по смысловым признакам — словам, выражениям или визуальным образам. Это также упростит поиск «зеркал» запрещенных сайтов и выявление пиратских стриминговых сервисов.
Ранее РКН уже интегрировал нейросетевые технологии в свою работу. Системы «Окулус» и «Вепрь» используются для поиска нарушений в изображениях, видеозаписях и текстовых материалах в социальных сетях. Руководство службы заявляло, что автоматизация сократила среднее время обнаружения запрещенной информации с 48 до 6 часов.
