Роскомнадзор направил 2,27 млрд рублей на разработку и внедрение системы фильтрации интернет-трафика с использованием искусственного интеллекта. Новая технология должна помочь ведомству эффективнее выявлять запрещенные ресурсы и способы обхода блокировок, в том числе с помощью VPN.
Об этом сообщает Forbes со ссылкой на паспорт программы цифровой трансформации РКН на 2026–2028 годы.
Разработанный механизм машинного обучения интегрируют в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ). Через нее Роскомнадзор управляет техническими средствами противодействия угрозам (ТСПУ), установленными на сетях операторов связи. Это оборудование обрабатывает интернет-трафик и позволяет ограничивать доступ к ресурсам, которые ведомство считает запрещенными.
Согласно документам, для новой системы использовали отечественную модель, размещенную на собственной инфраструктуре Роскомнадзора. При этом речь идет не о большой языковой модели, способной анализировать и создавать тексты, а, предположительно, о предсказательном алгоритме. Он должен определять характер интернет-соединений по косвенным признакам: размеру и частоте передачи пакетов данных, продолжительности сессий и характеристикам серверов. На основании этих параметров система сможет оценивать вероятность использования VPN, даже если сервис меняет IP-адреса и пытается маскировать трафик.
По оценке специалиста по регулированию ИИ Дмитрия Кутейникова, внедрение такой технологии может осложнить работу не только популярных VPN-сервисов, но и других инструментов, используемых для ускорения и стабилизации интернет-соединения. Пользователям, вероятно, придется чаще менять сервисы и настройки, а владельцы собственных серверов также могут столкнуться с перебоями.
Отдельные риски возникают для бизнеса. Под автоматическую фильтрацию могут ошибочно попасть корпоративные VPN, облачные платформы и другие легальные инструменты, необходимые для удаленной работы и обмена данными. При этом о критериях выявления подозрительных соединений и конкретных протоколах, которые планируется ограничивать, Роскомнадзор публично не сообщает. Из-за внесудебного характера блокировок компаниям и обычным пользователям может быть сложно установить причину сбоя и добиться восстановления доступа.
Дополнительные расходы ведомство предусмотрело и на развитие самой инфраструктуры фильтрации. В 2026 году на установку новых и модернизацию действующих ТСПУ на узлах связи операторов заложили 3,99 млрд рублей из основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей из дополнительных источников.
Эксперты считают, что искусственный интеллект действительно может повысить эффективность обнаружения запрещенной информации. Такие технологии уже применяются в сфере кибербезопасности для выявления фишинговых сайтов, спама, мошеннических схем и определения сетевых протоколов. В случае с Роскомнадзором алгоритмы могут помочь находить не только заблокированные сайты, но и их многочисленные зеркала, а также запрещенные материалы, которые распространяются на других площадках.
Однако точность автоматического анализа не бывает абсолютной. Бизнес-консультант Positive Technologies Алексей Лукацкий обращает внимание на вероятность ложных срабатываний: под ограничения могут попасть ресурсы и соединения, не нарушающие законодательство. Кроме того, интенсивная обработка трафика с помощью ИИ способна создавать дополнительную нагрузку на инфраструктуру. Если алгоритмы не будут справляться с объемами данных на современных скоростях интернета, сама система фильтрации может стать причиной замедления соединений и технических сбоев.
Партнер Comnews Research Леонид Коник предполагает, что нейросети могут использоваться в том числе для автоматического формирования и обновления сигнатур — характерных признаков сетевого трафика, по которым оборудование DPI распознает определенные сервисы и виды активности. От актуальности таких образцов зависит эффективность фильтрации: если они устаревают, система хуже определяет нужные соединения.
По мнению эксперта, машинное обучение может пригодиться Роскомнадзору для поиска постоянно появляющихся копий заблокированных сайтов и повторно размещаемого запрещенного контента. Отслеживать все такие ресурсы вручную практически невозможно, поэтому автоматическое сравнение материалов с уже известными образцами способно значительно упростить эту работу.
Таким образом, Роскомнадзор рассчитывает расширить возможности контроля над российским интернетом, научив систему распознавать не только конкретные сайты, но и характерные признаки сетевой активности. Однако цена такой модернизации может оказаться заметной и для рядовых пользователей: вместе с запрещенными ресурсами под фильтрацию рискуют попасть легальные сервисы, а привычные инструменты обхода ограничений и обеспечения стабильной работы интернета могут стать менее надежными.
Напомним, ранее «Югополис» сообщал о том, что эксперты оценили планы Минцифры усилить контроль за «замаскированными» VPN.