Российские власти рассматривали возможность отдать искусственному интеллекту поиск и блокировку VPN-сервисов с эффективностью до 95%. Такая мера значилась в проекте национального плана внедрения ИИ до 2030 года, но в актуальной версии документа её уже нет. Сейчас трафик анализируют интеллектуальные алгоритмы, которые к технологиям ИИ не относятся.
По данным «Коммерсанта», Минцифры предлагало довести до 70% долю блокируемых VPN-сервисов, признаки которых анализирует ИИ. В ведомстве сообщили, что в действующей версии проекта таких положений нет.
Источник издания пояснил, что инициативы разных ведомств могли попадать в проект на этапе обсуждения и не обязательно доходили до реализации. В Роскомнадзоре на запрос журналистов не ответили.
Власти одновременно планируют расширять инфраструктуру фильтрации трафика. Ранее сообщалось о намерении нарастить пропускную способность технических средств противодействия угрозам в 2,5 раза, до 954 Тбит/с к 2030 году.
Согласно пояснительной записке к проекту федерального бюджета, на федеральный проект «Инфраструктура кибербезопасности» с 2026 по 2029 год предусмотрено более 89,9 млрд рублей, и значительную часть направят на субсидии Главному радиочастотному центру, подведомственному Роскомнадзору.
В январе сообщалось и о планах ведомства внедрить фильтрацию трафика с машинным обучением, на что в 2026 году собирались выделить 2,27 млрд рублей.
ИИ может ускорить поиск VPN за счёт анализа параметров сетевых соединений. Источник «Коммерсанта» на сетевом рынке рассказал, что алгоритмы способны изучать размер и периодичность пакетов, длительность сессий, соотношение входящего и исходящего трафика, особенности узлов и их окружения. Так VPN-серверы вычисляют по косвенным признакам и быстрее реагируют на изменения сетевой активности.
Даже небольшая доля ошибок на больших объёмах трафика способна отрезать значительное число легитимных соединений. По оценке собеседника издания, сейчас ошибки составляют от 5 до 6%. Другой источник на ИТ-рынке посчитал, что ИИ поможет находить больше VPN, но на первых этапах обучения алгоритмов ложных срабатываний может стать больше.
Риск ошибочных блокировок снизится, если ИИ станет первичным фильтром и не будет принимать окончательное решение. Система помечает подозрительный узел, специалисты проверяют его вручную, например подключаются к нему как обычные пользователи VPN, и только после этого блокируют адрес.
Партнёр компании Strategy Partners Сергей Кудряшов отметил, что ИИ умеет собирать множество слабых признаков и находить новые сервисы, которых ещё нет в готовых списках правил. Корпоративные VPN, облачные подключения и голосовой трафик при этом могут статистически напоминать соединения для обхода блокировок, и ошибка в таких случаях способна остановить работу бизнеса.
По словам эксперта, исследования показали, что качество распознавания резко падает, когда часть признаков скрыта, а маскировка одного поля в TLS-заголовке снижала точность примерно до 38%.
Одного оборудования DPI на сетях операторов для полноценного выявления VPN с помощью ИИ мало, заявил Сергей Кудряшов. Потребуется отдельная вычислительная инфраструктура поверх технических средств противодействия угрозам. В неё войдут система сбора и хранения телеметрии петабайтного масштаба, вычислительный кластер для обучения и переобучения моделей и механизм доставки обновлений на узлы фильтрации.
