Основы Интернет - технологий.

В этом году Роскомнадзор (РКН) планирует разработать и запустить в эксплуатацию механизм фильтрации интернет-трафика с помощью технологий машинного обучения. Для реализации этого плана регулятор намерен потратить 2,27 млрд рублей. Об этом пишет Forbes со ссылкой на план цифровизации РКН. Итоги 2025 года: компьютер месяца Обзор ноутбука TECNO MEGABOOK S14 (S14MM): OLED с HDR как новая норма Итоги 2025 года: носимые устройства Итоги 2025 года: программное обеспечение Итоги 2025-го: ИИ-лихорадка, рыночные войны, конец эпохи Windows 10 и ещё 12 главных событий года Итоги 2025 года: игровые видеокарты Лучшие игры 2025 года: выбор читателей и редакции Итоги 2025 года: процессоры для ПК Лучшие ИИ-сервисы и приложения 2025 года: боты одолевают Итоги 2025 года: смартфоны Итоги 2025 года: интернет-индустрия Итоги 2025 года: почему память стала роскошью и что будет дальше Источник изображения: Tim van der Kuip / unsplash.com В сообщении сказано, что данный документ направлен в правительственную комиссию по цифровому развитию. В нём говорится о том, что новый инструмент фильтрации будет функционировать на базе уже работающих на сетях операторов технических средств противодействия угрозам (ТСПУ), обеспечивающих фильтрацию трафика по технологии Deep Packet Inspection (DPI). С помощью таких средств уже заблокировано свыше 1 млн ресурсов, а также ежедневно ограничивается доступ к примерно 5,5 тыс. сайтов. У РКН также есть специальный реестр, куда вносятся распространяющие запрещённую информацию сайты для последующей блокировки со стороны операторов. Эксперты считают, что использование ИИ-алгоритмов поможет РКН более эффективно выявлять и блокировать запрещённый трафик, а также VPN-сервисы. По мнению бизнес-консультанта по ИБ Positive Technologies Алексея Лукацкого, масштабирование технологии машинного обучения для анализа трафика и выявления угроз безопасности в масштабах Рунета позволяет выделить несколько вариантов расширения ТСПУ новыми возможностями. «Это выявление зашифрованного трафика или просто методов обхода блокировок ресурсов. Это важно в контексте курса РКН на блокировку VPN-сервисов. А также обнаружение DDoS-атак и выявление взаимодействия с командными серверами ботнетов и иных вредоносных инфраструктур, используемых кибермошенниками. Кроме того, можно классифицировать веб-приложения, находя те, которые запрещены в России (например, различные мессенджеры), и отличать стриминговый трафик от скачивания контента, что позволит выявлять пиратские ресурсы», — считает Лукацкий. Он также добавил, что технологии машинного обучения позволят реализовать более «прицельное» воздействие на сети. Речь, например, о «деградации» конкретного типа трафика вместо «ковровых» мер. «Машинное обучение в DPI — это способ лучше “угадывать, что за трафик”, когда классические методы обнаружения по сигнатурам, портам и т.п. уже не помогают», — добавил Лукацкий. Представитель организации RKS-Global сообщил, что инструменты машинного обучения на ТСПУ могут быть задействованы для создания и автоматического применения правил фильтрации. К примеру, для поиска и блокировки VPN-сервисов. Такие инструменты также позволят осуществлять поиск по текстам на разных языках, по изображениям и видео. «Так, Китай уже вовсю использует ИИ в мониторинге интернета», — отметил представитель RKS-Global.