Роскомнадзор потратит более 2 млрд рублей на фильтрацию трафика с помощью ИИ
Роскомнадзор в этом году планирует запустить систему фильтрации интернет-трафика на базе машинного обучения, сообщает Forbes со ссылкой на план цифровизации ведомства. Документ был направлен президиуму правительственной комиссии по цифровому развитию 26 декабря. На реализацию проекта регулятор выделит 2,27 млрд рублей. Технология позволит автоматически анализировать массивы данных и создавать алгоритмы для извлечения необходимой информации.
Сейчас блокировкой запрещенных ресурсов занимаются технические средства противодействия угрозам, которые установлены на сетях операторов связи согласно закону о суверенном интернете. Система работает по технологии Deep Packet Inspection — глубокой фильтрации по содержимому пакетов. По словам замглавы РКН Олега Терлякова, с помощью этих средств уже заблокировано свыше одного миллиона ресурсов, отмечает Forbes. Ежедневно система ограничивает доступ в среднем к 5 500 новым сетевым адресам и доменам.
Источник, близкий к аппарату вице-премьера Дмитрия Григоренко, считает, что включение искусственного интеллекта в программу цифровизации ожидаемо. С нынешнего года федеральные ведомства обязаны отчитываться по проектам с применением ИИ-технологий. Вероятно, РКН намерен использовать машинное обучение для поиска запрещённого контента и выявления VPN-сервисов, полагает собеседник издания. Однако практическая реализуемость и финансовая эффективность проекта с учетом необходимости модернизации существующих систем остаётся под вопросом.
Партнер Comnews Research Леонид Коник предполагает, что новые инструменты помогут блокировать контент не по интернет-адресам, а по словам, фразам и другим признакам. Это позволит находить зеркала заблокированных ресурсов и тех, кто копирует или цитирует запрещенную информацию. Бизнес-консультант Positive Technologies Алексей Лукацкий видит несколько направлений применения технологии: выявление зашифрованного трафика, обнаружение DDoS-атак, классификация веб-приложений и отслеживание пиратских ресурсов, пишет Forbes.
Глава РКН Андрей Липов в сентябре рассказывал «Известиям», что ведомство уже применяет нейросетевые технологии для анализа текстовой, аудио- и визуальной информации. Благодаря этому время обнаружения запрещенного контента сократилось с 48 часов в 2020 году до шести часов в среднем.