Роскомнадзор встроил механизмы машинного обучения в систему мониторинга и фильтрации интернет-трафика, сообщает Forbes со ссылкой на паспорт ведомственной программы цифровой трансформации на 2026–2028 годы. На разработку и запуск решения служба направила 2,27 млрд рублей. В основе системы лежит отечественная математическая модель (без использования больших языковых моделей), развернутая на собственной инфраструктуре регулятора для автоматического анализа массивов сетевых данных.
Новый инструмент интегрирован в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ) и работает в связке с техническими средствами противодействия угрозам (ТСПУ), установленными на сетях операторов связи. При этом в паспорте цифровизации уточняется, что в 2026 году на установку новых и модернизацию действующих комплексов ТСПУ ведомство предусмотрело еще порядка 10,19 млрд рублей (3,99 млрд рублей из основного финансирования и 6,2 млрд рублей из дополнительного).
Эксперты отрасли отмечают, что применение алгоритмов машинного обучения повысит эффективность выявления запрещенного контента и распознавания трафика средств обхода блокировок по косвенным признакам — таким как размер и периодичность пакетов данных или длительность сессий. В то же время специалисты предупреждают о рисках ложных срабатываний: погрешности при автоматической классификации трафика могут привести к снижению стабильности работы легальных облачных платформ, корпоративных сетей и VPN-сервисов.
Напомним, как ранее писал "Кабельщик", Минцифры рассматривает ограничения на зарубежный интернет-трафик в рамках реформы связи.
- Войдите или зарегистрируйтесь, чтобы оставлять комментарии
