Сегодня, 19 января, информационное издание Forbes со ссылкой на свои источники сообщило, что в 2026 году «Роскомнадзор» планирует разработать и запустить в эксплуатацию продвинутый механизм, отвечающий за процесс фильтрации интернет-трафика в стране. Ключевая фишка данного механизма в применении инструментов машинного обучения, которые, вероятно, смогут повысить скорость и эффективность работы алгоритмов, автоматизировав определённые задачи. И на это направление, исходя из документов, с которыми ознакомилось издание Forbes, планируется выделить сумму в размере 2,27 миллиарда рублей.
Эксперты объяснили, что на данный момент в стране российский трафик фильтруется посредством технических средств противодействия угрозам, которые размещаются на сетях операторов связи и обслуживаются специалистами РКН. ТСПУ предоставляет возможность блокировать пользователям доступ к запрещённым в стране ресурсам благодаря технологии Deep Packet Inspection — глубокой фильтрации трафика по содержимому пакетов. По данным пресс-службы «МегаФона», классических DPI-решений для закрытия большинства задач операторов связи обычно достаточно. «При этом развитие сервисов и рост доли шифрованного и усложнённого трафика в отдельных случаях требует применения дополнительных методов. В таких сценариях используются элементы эвристического анализа трафика, в котором и помогают механизмы машинного обучения», — объяснили в пресс-службе оператора связи.
Примечательно, что сам «МегаФон» уже применяет аналогичные инструменты, правда, в точечном формате. Например, алгоритмы на базе машинного обучения применяются для защиты от мошенников. Кроме того, Леонид Коник, партнёр компании Comnews Research, считает, что «Роскомнадзор» планирует применять машинное обучение для того, чтобы находить в сети нежелательный или запрещённый контент и сайты, его распространяющие. «Владельцы многих заблокированных ресурсов создают их копии (так называемые «зеркала») с другими адресами или же предпринимают иные ухищрения для обхода блокировок. Инструменты машинного обучения позволят блокировать такой контент не по интернет-адресам, а по словам, выражениям, предложениям или каким-то другим признакам», — заключил эксперт.
Вероятно, когда новые механизмы запустят в эксплуатацию, эффективность борьбы с запрещённым контентом заметно возрастёт.
Источник: trashbox.ru