В этом году РКН планирует создать и внедрить механизм фильтрации интернет-трафика с использованием машинного обучения. На эти цели предусмотрено направить 2,27 миллиарда рублей. Соответствующее положение содержится в плане цифровизации ведомства.
Фильтрация всего российского трафика осуществляется с помощью технических средств противодействия угрозам, размещенных на сетях операторов связи согласно закону о «суверенном интернете». Эти средства, использующие технологию глубокого анализа пакетов, позволяют блокировать доступ к запрещенным ресурсам. На сегодня с их помощью уже заблокировано более миллиона ресурсов. Кроме того, с 2012 года РКН ведет реестр запрещенных сайтов, доступ к которым операторы обязаны ограничивать.
По мнению экспертов, внедрение машинного обучения призвано усовершенствовать эту систему. Классические методы анализа трафика, основанные на фиксированных алгоритмах, не всегда эффективны с ростом доли шифрованного трафика и сервисов, обходящих блокировки. Механизмы машинного обучения позволяют анализировать трафик по косвенным признакам, выявлять запрещенный контент не только по адресам, но и по смысловому наполнению, а также обнаруживать использование средств обхода ограничений. Это может обеспечить более точное и «прицельное» воздействие на нежелательный трафик.
РКН уже применяет элементы искусственного интеллекта в своей работе. Например, используются нейросетевые технологии для анализа текстовой, аудио- и визуальной информации, что сократило время обнаружения запрещенного контента. Автоматизированные системы помогают обрабатывать большие объемы данных, отсеивая явные нарушения, что позволяет специалистам сосредоточиться на сложных случаях.
Ранее сообщалось, что проверка Роскомнадзора выявила нарушения правил установки технических средств противодействия угрозам у 33 операторов.