Роскомнадзор внедрил технологию искусственного интеллекта для анализа и фильтрации интернет-трафика. На создание и запуск механизма, использующего машинное обучение, ведомство направило 2,27 миллиарда рублей. Разработка стала частью обновления системы контроля сетевых соединений. Об этом сообщает Frank Media со ссылкой на данные издания Forbes.

Сведения о новой технологии содержатся в паспорте программы цифровой трансформации Роскомнадзора на 2026 год и плановый период 2027–2028 годов.

Согласно документу, для обработки данных используется российская модель искусственного интеллекта, размещенная на собственной технической инфраструктуре ведомства.

При этом разработчик программного решения не называется. Подробности его устройства и технические характеристики также не раскрываются.

Новая система должна дополнить уже действующие средства ограничения доступа к интернет-ресурсам.

Frank Media

Как искусственный интеллект будет анализировать трафик

Технологию включили в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета.

Она взаимодействует с техническими средствами противодействия угрозам, которые устанавливаются на сетях операторов связи и используются для фильтрации передаваемых данных.

Внедрение машинного обучения должно расширить возможности анализа сетевых соединений.

По оценкам специалистов, опрошенных Forbes, алгоритмы способны распознавать определенные виды интернет-активности по характерным признакам передачи информации.

К таким характеристикам относятся размер пакетов данных, промежутки между их отправкой, продолжительность соединений и особенности серверов, с которыми взаимодействуют пользователи.

Предполагается, что анализ этих показателей может помочь выявлять средства обхода установленных ограничений.

Однако конкретный принцип работы внедренной Роскомнадзором модели публично не раскрыт. Поэтому описанные возможности остаются экспертными оценками, а не подтвержденными техническими характеристиками системы.

Как технология может повлиять на средства обхода блокировок

Специалист по регулированию искусственного интеллекта Дмитрий Кутейников считает, что машинное обучение позволит определять использование средств обхода ограничений даже в случаях, когда передаваемые данные маскируются.

По его словам, алгоритмы могут оценивать не содержание информации, а внешние особенности интернет-соединения.

Это потенциально осложнит работу сервисов, которые меняют сетевые адреса или используют дополнительные способы сокрытия своего трафика.

При этом эффективность распознавания подобных соединений пока не подтверждена опубликованными результатами испытаний.

Эксперты также допускают, что новая технология поможет быстрее находить копии заблокированных сайтов и другие интернет-ресурсы, доступ к которым ограничен.

Сколько средств выделили на оборудование

Помимо расходов на внедрение искусственного интеллекта, в 2026 году предусмотрено дополнительное финансирование действующей инфраструктуры фильтрации.

На установку и модернизацию технических средств противодействия угрозам запланировано почти 10,2 миллиарда рублей.

Эти деньги предназначены для обновления и развертывания оборудования, которое используется на сетях операторов связи.

Таким образом, 2,27 миллиарда рублей направлены на механизм машинного обучения, а почти 10,2 миллиарда — на развитие технической инфраструктуры фильтрации.

Frank Media

Специалисты предупредили о возможных ошибках

Использование искусственного интеллекта для распознавания сетевого трафика может сопровождаться неточностями.

Как отмечают эксперты, алгоритмы не всегда способны правильно определить назначение интернет-соединения только по его косвенным характеристикам.

В результате под ограничения потенциально могут попадать не только средства обхода блокировок, но и обычные корпоративные сети.

Риски существуют и для облачных сервисов, соединения которых система может ошибочно принять за подозрительную активность.

Дмитрий Кутейников обратил внимание, что подобные ошибки способны затронуть работу организаций, использующих защищенные каналы связи для повседневных задач.

Эксперты предупреждают о вероятности ошибочных блокировок, однако сведения о массовых сбоях непосредственно из-за новой системы в рассматриваемых публикациях не приводятся.

Таким образом, Роскомнадзор расширил возможности действующей системы фильтрации интернет-трафика за счет машинного обучения. Насколько точно новые алгоритмы будут распознавать соединения и как их применение отразится на работе обычных пользователей и организаций, пока неизвестно.