Роскомнадзор планирует внедрить систему фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения в 2026 году. На развитие этой технологии ведомство выделяет 2,27 млрд рублей, сообщает Forbes.
Введение новых инструментов фильтрации входит в план цифровизации Роскомнадзора, который был отправлен в президиум правительственной комиссии по цифровому развитию в конце декабря. Это не новая система, а доработка уже имеющихся средств блокировки.
Сейчас для фильтрации используются технические средства по противодействию угрозам (ТСПУ), которые устанавливаются на сетях операторов связи по закону о «суверенном интернете». Системы применяют технологию DPI для анализа интернет-трафика и блокировки запрещённых ресурсов.
По данным Роскомнадзора, с помощью этих систем уже заблокировано более 1 млн сайтов и сетевых адресов. В среднем ежедневно ограничивается доступ примерно к 5500 новым доменам и IP-адресам.
Владельцы заблокированных ресурсов часто создают «зеркала» или используют другие способы обхода блокировок. Партнёр Comnews Research Леонид Коник отметил, что машинное обучение может выявлять запрещённый контент не по конкретному адресу, а по словам и признакам. Это позволит блокировать материалы вне зависимости от URL.
Бизнес-консультант Positive Technologies Алексей Лукацкий сообщил Forbes, что новые функции ТСПУ могут включать классификацию веб-приложений и определение типа трафика, например стримингового или скачиваемого.
Машинное обучение — это методы, при которых система учится на данных, а не действует по заранее заданным правилам.
Роскомнадзор уже применяет ИИ для поиска запрещённой информации. По данным Forbes, внедрение нейросетей позволило сократить среднее время выявления нарушений с 48 до 6 часов. Однако не все задачи решаются эффективно: при мониторинге персональных данных точность системы составила около 60%.
