В России обсуждали использование искусственного интеллекта для выявления и блокировки VPN-сервисов. Технология должна была анализировать признаки сетевого трафика и повысить эффективность блокировок до 95%, однако Минцифры утверждает, что подобного пункта в актуальной версии национального плана внедрения ИИ нет.
Как сообщает «Коммерсантъ», соответствующая мера присутствовала в одном из проектов национального плана внедрения технологий искусственного интеллекта до 2030 года. Разработчики документа предлагали довести долю блокируемых VPN-сервисов, признаки которых анализируются с помощью ИИ, до 70%. Предполагалось, что такой подход позволит добиться эффективности блокировки на уровне 95%.
Минцифры сообщило изданию, что актуальная редакция проекта подобных показателей не содержит. Источник, знакомый с обсуждением инициативы, пояснил, что ведомства предлагали для национального плана различные меры, часть которых могла не попасть в окончательный документ.
Для анализа интернет-трафика уже применяются алгоритмы интеллектуального анализа, однако собеседник «Коммерсанта» подчеркнул, что используемые механизмы искусственным интеллектом не являются. Роскомнадзор предложение о внедрении ИИ не комментировал.
ИИ может ускорить анализ характерных особенностей соединений, включая размер и ритм передачи пакетов, продолжительность сессий и соотношение входящего и исходящего трафика. Дополнительными признаками могут служить поведение сетевого узла, используемый хостинг и характеристики соседних IP-адресов. По оценке источника издания на сетевом рынке, подобный подход способен быстрее находить VPN-серверы по косвенным признакам и реагировать на изменения сетевой активности.
Использование ИИ одновременно повышает риск ложных срабатываний. По оценке источника «Коммерсанта», действующие механизмы анализа ошибаются примерно в 5–6% случаев. При больших объемах трафика даже небольшой процент ошибок может 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. В качестве одного из вариантов источник издания описал схему, при которой модель отмечает подозрительный узел, после чего адрес дополнительно проверяют подключением как обычный VPN-клиент и только затем принимают решение о блокировке.
Эксперты считают, 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 таких 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.
