Роскомнадзор внедрил ИИ-фильтрацию интернет-трафика за 2,27 млрд рублей
Роскомнадзор запустил фильтрацию интернет-трафика с помощью алгоритмов машинного обучения. Разработка и внедрение механизма обошлись ведомству в 2,27 млрд рублей.
Расходы указаны в паспорте программы цифровой трансформации Роскомнадзора на 2026–2028 годы — с документом ознакомился Forbes. Новый механизм встроен в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ) и будет дополнять работу технических средств противодействия угрозам (ТСПУ). На установку и модернизацию ТСПУ в 2026 году предусмотрено почти 10,2 млрд рублей.
Эксперты называют несколько задач, которые решает машинное обучение: выявление запрещённого контента, поиск способов обхода блокировок и более точное распознавание сетевого трафика. Специалист по регулированию ИИ, эксперт RKS Global Дмитрий Кутейников полагает, что алгоритмы могут определять использование VPN по косвенным признакам соединения — размеру и периодичности пакетов данных, длительности сессии, характеристикам сервера.
Есть и риск ложных срабатываний. По словам Кутейникова, под блокировки могут попадать корпоративные VPN и облачные сервисы, а пользователям придётся чаще менять настройки средств обхода ограничений.
Бизнес-консультант Positive Technologies Алексей Лукацкий отмечает, что стопроцентной точности ИИ не обеспечивает, поэтому ошибки при фильтрации возможны.
Партнёр Comnews Research Леонид Коник считает, что машинное обучение ускорит разработку сигнатур — характерных признаков трафика, по которым системы DPI распознают и фильтруют соединения. Это позволит быстрее находить зеркала заблокированных сайтов и копии запрещённого контента, которые сложно отслеживать вручную. Для блокировки ресурсов, по его словам, достаточно анализа сигнатур, но для более широких задач кибербезопасности нужны дополнительные инструменты.
