Роскомнадзор планирует фильтровать интернет-трафик посредством ИИ

Роскомнадзор в 2026 году может внедрить механизм фильтрации интернет-трафика с использованием инструментов Роскомнадзор в 2026 году намерен создать и внедрить механизм фильтрации интернет-трафика с применением машинного обучения. На проект заложено 2,27 млрд рублей. Об этом говорится в плане цифровизации ведомства, который направлен в правительственную комиссию по цифровому развитию.

Документ представили на рассмотрение президиума правкомиссии 26 декабря. В самом Роскомнадзоре подробности инициативы комментировать не стали и заявили, что новой информации по теме нет, передает Forbes.

По данным источников, включение ИИ-проектов в программы цифровой трансформации стало обязательной частью отчетности федеральных ведомств с 2025 года. Однако эксперты считают, что в данном случае речь может идти не о формальной строке в плане, а о попытке усилить уже действующий механизм блокировок.

Сейчас фильтрация трафика обеспечивается через технические средства противодействия угрозам, которые размещаются на сетях операторов связи и обслуживаются самим РКН. Эти комплексы позволяют ограничивать доступ к запрещенным ресурсам за счет глубокой фильтрации трафика. Параллельно действует реестр запрещенных сайтов, который используется для блокировки ресурсов по установленным основаниям.

По оценкам специалистов отрасли, машинное обучение может расширить возможности системы. Прежде всего — ускорить поиск «зеркал» запрещенных сайтов и копий материалов, которые появляются после блокировок. Вместо работы только по доменам и адресам речь может идти о распознавании контента по характерным признакам: словам, выражениям, структуре страниц, поведенческим следам трафика.

Отдельным направлением называют борьбу с сервисами обхода ограничений. В условиях роста доли шифрованного и усложненного трафика классические методы распознавания работают хуже, и здесь может подключаться эвристический анализ, который позволяет вычислять трафик по косвенным признакам. Также среди возможных задач называют выявление массовых атак, вредоносной инфраструктуры, а также классификацию отдельных типов сервисов и приложений.

При этом эксперты указывают, что практическая эффективность таких решений пока неочевидна. Для их внедрения может потребоваться серьезная доработка существующих комплексов фильтрации, а также обучение моделей на больших массивах данных, что напрямую влияет и на итоговую стоимость проекта.

В РКН уже используют ИИ-инструменты для мониторинга интернета. Ранее сообщалось о применении нейросетевых технологий для анализа текстов, аудио и видео, а также о работе автоматизированных систем, которые отбирают материалы с признаками нарушений. При этом в отдельных направлениях ведомство признавалось, что результативность нейросетей может быть ограниченной, если точность требует слишком больших обучающих выборок и затрат.

Читайте также: Женщина устраивала секс-вечеринки для сына-подростка и совращала детей