ИИ для блокировки VPN обсуждали в проекте нацплана, но Минцифры вычеркнуло пункт

Газета «Коммерсантъ» обнаружила в одном из проектов национального плана внедрения технологий искусственного интеллекта до 2030 года пункт, касающийся блокировки VPN-сервисов. Разработчики предлагали с помощью ИИ анализировать признаки сетевого трафика и довести долю выявляемых таким образом сервисов до 70%, а эффективность блокировки — до 95%. Минцифры оперативно отреагировало на публикацию и сообщило изданию, что актуальная редакция проекта подобных показателей не содержит.

Источник, знакомый с ходом обсуждения, пояснил: ведомства вносили разные предложения для национального плана, и часть из них могла не попасть в окончательный документ. Сейчас для анализа интернет-трафика уже применяются алгоритмы интеллектуального анализа, однако собеседник «Коммерсанта» подчеркнул, что используемые механизмы искусственным интеллектом не являются. Роскомнадзор, которому и адресовалась инициатива, комментировать предложение о внедрении ИИ не стал.

По замыслу авторов черновика, ИИ мог бы ускорить анализ характерных особенностей соединений. Речь идёт о размере и ритме передачи пакетов, продолжительности сессий, соотношении входящего и исходящего трафика, а также о поведении сетевого узла, используемом хостинге и характеристиках соседних IP-адресов. Источник издания на сетевом рынке считает, что такой подход способен быстрее находить VPN-серверы по косвенным признакам и оперативнее реагировать на изменения сетевой активности.

Однако использование ИИ одновременно повышает риск ложных срабатываний. По оценке того же источника, действующие механизмы анализа ошибаются примерно в 5–6% случаев. При больших объёмах трафика даже такой процент способен привести к блокировке значительного количества легитимных соединений — корпоративные VPN, облачный доступ и голосовой трафик по некоторым статистическим признакам могут быть похожи на трафик сервисов обхода блокировок.

Снизить количество ошибок можно, если ИИ будет использоваться только как первый этап проверки. Один из вариантов, который описал источник издания, выглядит так: модель отмечает подозрительный узел, после чего адрес дополнительно проверяют подключением как обычный VPN-клиент и лишь затем принимают решение о блокировке. Эксперты предупреждают, что для полноценного внедрения ИИ-анализа одного оборудования на сетях операторов может оказаться недостаточно.

Потребуется отдельная вычислительная инфраструктура для сбора и хранения телеметрии, обучения и переобучения моделей, а также доставки обновлений на узлы фильтрации. Развитие подобных механизмов обсуждают уже не впервые. В январе стало известно о планах Роскомнадзора создать механизм фильтрации интернет-трафика с применением машинного обучения, на который предполагалось направить 2,27 млрд рублей.

Кроме того, Минцифры планирует увеличить пропускную способность автоматизированной системы обеспечения безопасности в 2,5 раза, до 954 Тбит/с к 2030 году. Пока чиновники спорят о формулировках, сама идея передать часть функций технической фильтрации алгоритмам машинного обучения остаётся в поле зрения регуляторов. Даже если конкретный пункт исчез из итогового документа, дискуссия о том, как именно ИИ может участвовать в блокировках, явно продолжается.