Роскомнадзор потратит более 2 млрд рублей на фильтрацию трафика через нейросети

Роскомнадзор планирует создать и внедрить механизм фильтрации интернет-трафика с использованием инструментов машинного обучения в этом году. Общий проект оценивается в 2,27 млрд рублей, его представили на рассмотрение президиума профильной правкомиссии в декабре. Об этом сообщает Forbes.

Так, в РКН предлагают создать более продвинутый инструмент, который автоматически извлекает нужные знания из массивов данных в русскоязычном интернете. Партнёр Comnews Research Леонид Коник считает, что нежелательный и запрещённый контент в России будут блокировать не по адресам, а по словам, словосочетаниям, предложениям и неким «другим признакам».

Бизнес-консультант по информбезопасности Positive Technologies Алексей Лукацкий предполагает, что с машинным обучением регулятор сможет эффективнее выявлять зашифрованный трафик, методы обхода блокировок и DDoS-атаки и отличать стриминговый трафик от скачиваний для обнаружения пиратских платформ.

Ранее в Роскомнадзоре уже подтверждали, что используют нейросети «Окулус» и «Вепрь» в своей работе для «поиска противоправного контента». В комментарии Forbes в ведомстве заявили, что «ничего нового по теме» сказать не могут.