Роскомнадзор внедрил систему на основе машинного обучения для анализа интернет-трафика россиян и выявления способов обхода блокировок, в том числе с помощью VPN. На ее разработку направили 2,27 млрд рублей, а еще несколько миллиардов предусмотрели на установку и модернизацию оборудования для фильтрации трафика.
Фото: unsplash/Privecstasy
Роскомнадзор начал использовать алгоритмы машинного обучения для контроля интернет-трафика и поиска способов обхода ограничений. Новая технология позволяет выявлять запрещенный контент, обнаруживать зеркала заблокированных сайтов и определять использование VPN, сообщил Forbes.
Механизм встроили в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ). Он дополняет работу технических средств противодействия угрозам (ТСПУ), которые установлены на сетях операторов связи. На разработку системы машинного обучения выделили 2,27 млрд рублей.
Новая технология может осложнить работу VPN-сервисов, в том числе тех, которые пытаются скрывать или менять характеристики трафика. Эксперт RKS Global Дмитрий Кутейников пояснил, что система способна распознавать подобные соединения по косвенным признакам: размеру и ритму сетевых пакетов, продолжительности сессии и характеристикам сервера. По его оценке, из-за этого пользоваться станет сложнее даже тем VPN, которые меняют адреса и маскируют трафик.
Дополнительные средства предусмотрены и на развитие инфраструктуры фильтрации. В текущем году 3,99 млрд рублей направили на установку новых и модернизацию действующих ТСПУ, еще 6,2 млрд рублей выделили из дополнительного бюджета.
При этом Роскомнадзор не раскрыл, какую именно модель машинного обучения использует система и по каким критериям она определяет интернет-трафик, подлежащий фильтрации.
Ранее Bzzz.news сообщал, что операторы связи обсуждают с властями возможность упростить доступ к зарубежным сервисам, которые не заблокированы в России, но недоступны без VPN. Речь идет в том числе о нейросетях и стриминговых платформах.
