Министерство цифрового развития, связи и массовых коммуникаций Российской Федерации рассматривало возможность применения нейросетей для повышения эффективности выявления и блокировки VPN-сервисов. Об этом сообщает «Коммерсантъ» со ссылкой на источник, знакомый с ходом обсуждения.
Согласно проекту национального плана внедрения искусственного интеллекта до 2030 года, предполагалось довести эффективность таких блокировок до 95%. Однако в ведомстве заверили, что в актуальной версии документа эта инициатива отсутствует.
При этом интеллектуальные алгоритмы анализа интернет-трафика уже используются, хотя в Минцифры не относят их к технологиям искусственного интеллекта.
Нейросеть способна выявлять VPN по совокупности косвенных признаков, поясняет источник издания на телекоммуникационном рынке. Среди них - размер и периодичность сетевых пакетов, продолжительность соединений, соотношение входящего и исходящего трафика, характеристики серверов и особенности используемого хостинга.
Анализ таких параметров позволяет обнаруживать новые VPN-сервисы, которые ещё не попали в существующие списки блокировок, а также быстрее реагировать на изменения сетевой активности.
Повышение эффективности фильтрации может сопровождаться ростом числа ошибочных блокировок. Даже небольшая доля ложных срабатываний при обработке больших объёмов трафика способна затронуть значительное количество обычных интернет-соединений.
По оценке одного из собеседников издания, сейчас доля ошибок составляет 5–6%. Другой источник на ИТ-рынке считает, что внедрение ИИ может увеличить число заблокированных VPN, но на начальном этапе обучения моделей вероятно большое количество ложных срабатываний.
Для полноценного выявления VPN с помощью ИИ одного оборудования для глубокого анализа пакетов (DPI), установленного в сетях операторов связи, будет недостаточно, считают эксперты. Потребуется отдельная вычислительная инфраструктура, включающая сбор и хранение больших объёмов сетевой телеметрии, мощности для обучения и переобучения моделей, а также механизмы доставки обновлений на узлы фильтрации.
