Система обошлась более чем в 2 млрд рублей
В России внедрили систему фильтрации интернет-трафика на основе машинного обучения. На её разработку и запуск направили 2,27 млрд рублей. Технология интегрирована в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета и должна дополнить работу оборудования, которое анализирует и фильтрует сетевой трафик операторов связи, сообщает Forbes.
Согласно паспорту программы цифровой трансформации на 2026–2028 годы, система использует отечественную модель, развёрнутую на собственной инфраструктуре. Её конкретное название не раскрывается.
Новая технология может применяться для выявления запрещённых ресурсов, копий заблокированных сайтов и способов обхода ограничений. В частности, алгоритмы ИИ способны анализировать внешние характеристики сетевых соединений — размеры и периодичность пакетов, продолжительность сессий и другие признаки. По ним система может оценивать вероятность использования VPN, даже не расшифровывая содержимое передаваемых данных.
Представители отрасли отмечают, что подобный подход способен повысить эффективность фильтрации. Искусственный интеллект уже применяется для обнаружения спама, фишинга, мошенничества и распознавания сетевых протоколов. Машинное обучение также может помочь находить запрещённые материалы не только по адресам сайтов, но и по совпадению с известными образцами контента.
Однако у технологии есть и обратная сторона. Алгоритмы не обеспечивают стопроцентной точности, поэтому возможны ложные срабатывания. Под ограничения могут случайно попадать легальные VPN-сервисы, корпоративные сети и облачные платформы. В результате соединения могут работать нестабильно, а пользователям и компаниям придётся чаще менять настройки и искать альтернативные способы подключения.
Ещё один риск связан с производительностью. При современных скоростях передачи данных анализ трафика с применением ИИ может стать дополнительной нагрузкой на инфраструктуру и замедлять обработку соединений.
