Госорган потратил 2,27 млрд руб. на создание и внедрение механизмов фильтрации интернет‑трафика с использованием технологий машинного обучения. Эти данные указаны в паспорте программы цифровой трансформации на 2026–2028 годы. В документе упоминается применение отечественной модели искусственного интеллекта. Разработанная технология дополняет работу технических средств противодействия угрозам (ТСПУ), которые фильтруют трафик в рамках закона о суверенном Рунете. В 2026 году планируется потратить почти 10,2 млрд руб. на установку и модернизацию самих ТСПУ.
Основная задача ИИ при фильтрации — определять по внешним признакам вероятность использования сервисов обхода блокировок. Эксперт отметил, что работа станет сложнее для любых VPN, включая те, что меняют адреса и маскируют трафик. При этом пострадают не только обычные пользователи, но и бизнес: корпоративные VPN и облачные сервисы могут оказаться в зоне блокировки. В результате ИИ может стать узким местом и раздражать пользователей.
На данный момент ведомство применяет нейросеть для анализа сигнатур — характерных признаков сетевого трафика, по которым можно определить к какому сервису или типу активности он относится, пояснил эксперт. Однако это базовый минимум, который должен быть дополнен поведенческим анализом и другими инструментами. Но для задачи блокировки запрещённых сайтов анализ сигнатур в целом достаточен.
Искусственный интеллект может использоваться для блокирования сайтов с запрещённым контентом, у которых есть множество зеркал. "Выявлять такую постоянно растущую массу сайтов вручную невозможно", — отметил эксперт. Он предположил, что ведомство решило задействовать машинное обучение, чтобы повсеместно выявлять запрещённый контент, сравнивая его с образцом, а не только по доменному имени.
