Все об Интернете

Фильтровать интернет-трафик при помощи машинного обучения теперь «умеет» и Роскомнадзор: на такой механизм из бюджета ушло 2,27 млрд рублей. Эти данные содержатся в паспорте программы цифровой трансформации ведомства на 2026–2028 годы. Новинку встроили в АСБИ — автоматизированную систему безопасности Рунета, где она трудится бок о бок с ТСПУ, теми самыми техническими средствами противодействия угрозам. Специалисты признают: ИИ отлично вынюхивает запрещённый контент и хитрости обхода блокировок. Но предупреждают: случаются ложные срабатывания, а VPN и корпоративным сервисам грозит нестабильность.

Механизм фильтрации на базе ML-инструментов (это математическая модель, чьи алгоритмы сами вылавливают нужные знания из массивов данных) служба не просто придумала, а уже внедрила. Так сказано в паспорте программы цифровизации на 2026 год и плановый период 2027–2028 годов. Цена вопроса — те самые 2,27 млрд рублей. Модель взяли отечественную, но название не раскрыли; работает она на собственной инфраструктуре ведомства.

Есть в документе и другие цифры. На монтаж свежих ТСПУ и модернизацию уже стоящих на узлах операторов связи в текущем году заложено 3,99 млрд рублей основного финансирования плюс ещё 6,2 млрд рублей дополнительного. Forbes отправил запрос в РКН.

О планах обзавестись ИИ-фильтром интернет-трафика Forbes писал ещё в январе, ссылаясь на план цифровизации. А в мае издание сообщало: надзорная служба присматривается к Astra AI от «Группы Астра».

ТСПУ стоят на сетях операторов по закону о «суверенном интернете» и пропускают через себя весь российский трафик. Блокируют они доступ к запрещённым ресурсам через DPI — глубокую фильтрацию пакетов по содержимому. Есть у РКН и второе орудие: с 2012 года ведётся реестр запрещённых сайтов. Туда попадают порталы с детской порнографией, наркотической информацией, инструкциями по суициду, онлайн-казино, экстремистскими материалами и прочим, что запрещено законом о защите детей. Операторы обязаны такие сайты блокировать. О планах прикрутить ИИ к ведению реестра сообщалось в 2024 году.

ИИ-фильтр пропишется внутри АСБИ. Дмитрий Кутейников, эксперт RKS Global и специалист по регулированию ИИ, поясняет: именно через эту систему РКН командует ТСПУ — оборудованием фильтрации у операторов, — и через неё проходит почти весь интернет-трафик страны.

«Работать станет хуже и менее предсказуемо». Большая языковая модель, судя по паспорту, в системе не задействована, рассуждает Кутейников. Похоже на предсказательную модель: её задача — не вчитываться в содержимое, а по внешним приметам соединения и сервера (размер и ритм пакетов, длительность сессии, хостинг-провайдер) прикидывать вероятность VPN. Оттого тяжелее придётся любым VPN — даже тем, что меняют адреса и маскируют трафик. Ускорители у рядового пользователя заработают хуже и непредсказуемее, настройки придётся крутить постоянно — беда коснётся даже владельцев собственных серверов. Достанется и бизнесу: корпоративные VPN и облака рискуют угодить под блокировку по ошибке. А поскольку РКН не раскрывает ни список блокируемых сервисов и протоколов, ни критерии, а блокировки вводятся без суда и уведомления, понять причину отказа и добиться разблокировки почти нереально, резюмирует эксперт.

Генеративный ИИ лихо справляется с созданием и анализом контента по заданным правилам, поясняет бизнес-консультант Positive Technologies Алексей Лукацкий. Уже сейчас нейросети ловят фишинг, отсеивают спам, выявляют мошенничество, распознают протоколы. Так что идея применить ИИ (и не только генеративный) для поиска запрещённого контента витала в воздухе. Грамотное внедрение в ТСПУ помогло бы лучше находить обходные пути и ресурсы с запрещённым контентом. Но 100%-ной точности не бывает: возможны ложные срабатывания и ошибки, и РКН должен устранять их оперативно. Туманно и то, на каких моделях и алгоритмах служба решает задачи. При нынешних скоростях интернета ИИ рискует стать «бутылочным горлышком» и раздражителем для пользователей, заключает Лукацкий.

Леонид Коник, партнёр Comnews Research, слышал, что Роскомнадзор использует нейросеть как анализатор и ускоритель разработки сигнатур — характерных признаков трафика, по которым опознаётся сервис или тип активности. DPI применяет сигнатуры как список образцов для мгновенного распознавания и фильтрации без расшифровки содержимого. А ТСПУ, относящиеся к классу DPI, сильно зависят от свежести сигнатур — иначе эффективность падает. Прорывом сигнатурные технологии не назовёшь: для кибербезопасности это базовый минимум, который обязан дополняться поведенческим анализом и системами NGFW (межсетевой экран нового поколения, который не просто блокирует подозрительные подключения, но и анализирует трафик, выявляя и предотвращая атаки). Впрочем, для блокировки запрещённых сайтов анализатора сигнатур хватает.

Владельцы заблокированных сайтов плодят зеркала, а запрещённый контент дублируется на других ресурсах — вручную такую лавину не пересчитать, говорит Коник. Видимо, РКН и взял машинное обучение, чтобы повсюду выискивать запрещённый контент, сравнивая его с образцом, а не только по доменному имени, полагает эксперт.