Первым в мире беспилотным трамваем воспользовались десятки тысяч москвичей
14:20
Адвокат Долиной рассказала, как передавались ключи от квартиры Лурье
14:15
Москва до сих пор не оправилась от мощного снегопада
13:43
Авто вспыхнуло на эстакаде в Москве
13:14
Диваны и телевизоры: в Москве массово утилизируют ненужные вещи
13:10
Песков: Трамп войдет в мировую историю после решения 1 вопроса
13:04
Собянин раскрыл секреты строительства метро Москвы
13:03
На маршруты в Москве вышли 400 новых электробусов
12:56
Глава Минфина ФРГ: Трамп перешел границы допустимого в вопросе Гренландии
12:41
Появилось видео, как девушка поджигает машину инкассаторов в центре Москвы
12:07
Назван общефедеральный список лидеров от "Единой России" на выборы в Госдуму
11:44
Момент взрыва светошумовой гранаты в центре подготовки МВД в Сыктывкаре
11:37
Трамп отказался думать о мире
11:28
Адвокат Лурье сказала, когда приставы передут ключи от квартиры Долиной
11:23
Камчатка укрыта такими большими снегами (ФОТО)
11:10

В России ужесточат блокировку VPN с помощью ИИ

Тематическое фото unsplash.com
Тематическое фото
Фото: unsplash.com
Нашли опечатку?
Ctrl+Enter

StolicaMedia, 19 января. Роскомнадзор намерен в 2026 году запустить новый механизм фильтрации интернет-трафика с использованием технологий машинного обучения. На развитие системы планируется выделить 2,27 млрд рублей. Об этом сообщает Forbes (18+).

Планы по внедрению новой технологии указаны в плане цифровизации Роскомнадзора, подготовленной для правительственной комиссии. На развитие системы собираются направить 2,27 млрд рублей.

Сейчас интернет-трафик в России фильтруется с помощью специальных комплексов, установленных у операторов связи. Они анализируют содержимое пакетов данных и позволяют блокировать доступ к ресурсам, признанным запрещенными. По данным регулятора, таким образом уже ограничен доступ более чем к миллиону сайтов, а каждый день блокируются тысячи новых адресов.

Партнер аналитической компании Comnews Research Леонид Коник считает, что подключение машинного обучения сделает систему гибче. По его словам, технологии позволят выявлять запрещенный контент не только по адресам сайтов, но и по ключевым словам, выражениям, изображениям и другим признакам. Это может осложнить обход блокировок через "зеркала" ресурсов и ускорить их обнаружение.

О возможном расширении функций фильтрации сказал и бизнес-консультант по информационной безопасности компании Positive Technologies Алексей Лукацкий. Он отметил, что машинное обучение может применяться для выявления зашифрованного трафика, методов обхода блокировок, VPN-сервисов, а также для обнаружения кибератак, пиратского контента и вредоносной активности в сети.

233994
121
185