Роскомнадзор планирует в 2026 году внедрить механизм фильтрации интернет-трафика с использованием технологий машинного обучения. На реализацию проекта предусмотрено 2,27 млрд рублей, следует из плана цифровизации ведомства, направленного в правительственную комиссию по цифровому развитию. Новые инструменты должны усилить работу уже действующих технических средств противодействия угрозам, которые анализируют и ограничивают доступ к запрещенным ресурсам в российском сегменте интернета, пишет Forbes.
Как поясняют эксперты, внедрение машинного обучения позволит перейти от точечной блокировки по адресам к более гибкому анализу содержимого трафика. Речь идет о выявлении зеркал заблокированных сайтов, запрещенного контента, а также сервисов обхода ограничений, включая VPN. Алгоритмы смогут распознавать характерные признаки трафика, даже если он зашифрован или маскируется под легальные сервисы, что усложняет его обнаружение традиционными методами.
Кроме того, технологии машинного обучения могут использоваться для более адресного воздействия, например замедления или ограничения конкретных видов трафика без масштабных блокировок. По оценкам специалистов в сфере кибербезопасности, такие решения также применимы для выявления DDoS-атак, ботнетов и других вредоносных инфраструктур. В Роскомнадзоре отмечают, что автоматизация анализа уже позволила значительно сократить время выявления запрещенной информации, а внедрение новых алгоритмов должно повысить эффективность контроля при снижении нагрузки на операторов.
Ранее сообщалось, что спрос на работников в России упал до минимума за шесть лет.