MWC 2018
2018
Computex
IFA 2018
Роскомнадзор развернул механизм фильтрации трафика на основе алгоритмов машинного обучения — на его внедрение были направлены 2,27 млрд руб. Решение встраивается в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ) и дополняет работу технических средств противодействия угрозам (ТСПУ). Новая технология поможет эффективнее выявлять контент и способы обхода блокировок. Эксперты не исключают ложных срабатываний, снижения стабильности работы VPN и корпоративных сервисов.
Источник изображения: ELLA DON / unsplash.com
О создании и внедрении механизмов фильтрации трафика на основе алгоритмов машинного обучения говорится в паспорте программы цифровой информации на 2026 год, а также на плановый период 2027 и 2028 годов. Роскомнадзор потратил на новую систему 2,27 млрд руб. Она основана на отечественной модели искусственного интеллекта, которую ведомство развернуло в собственной инфраструктуре. В этом году на установку новых и модернизацию старых ТСПУ у операторов выделено 3,99 млрд руб. из основного и 6,2 млрд руб. из дополнительного финансирования.
О намерении создать и внедрить средства фильтрации на основе ИИ сообщалось в январе. В мае стало известно, что для этого планируется использовать нейросеть Astra AI, созданную «Группой Астра». По предположению экспертов, в системе используется не большая языковая, а предсказательная модель: она анализирует не содержимое трафика, а по внешним признакам оценивает вероятность использования VPN. Это значит, что качество работы VPN-сервисов может ухудшиться, даже если они маскируют трафик и меняют адреса. Под блокировку могут попасть и легитимные корпоративные службы.
Внедрённый в ТСПУ ИИ поможет обнаруживать не только средства обхода блокировок, но и сайты и другие запрещённые ресурсы, на которых публикуются запрещённые материалы. При этом стопроцентной точности ИИ не обеспечит — сохраняется вероятность ошибок и ложных срабатываний. Кроме того, в условиях современных скоростей подключения ИИ грозит стать «бутылочным горлышком» — источником задержек и раздражения пользователей.
Возможная функция ИИ — анализ и ускорение разработки сигнатур, которые используются системами DPI для распознавания и фильтрации трафика без расшифровки его содержимого. Системы DPI в значительной мере зависят от актуальности сигнатур, в противном случае эффективность фильтрации снижается. Владельцы заблокированных сайтов часто создают в интернете их зеркала, а запрещённый контент может появляться на других ресурсах. Вручную выявлять такое количество сайтов и материалов невозможно. Возможно, машинное обучение поможет обнаруживать подобные материалы путём сверки с образцом, а не только по доменному имени.
Источник:
