Химики ВШЭ предложили новый способ синтеза: альдегид стал работать за двоих
22:00
В Московском зоопарке оценили идею обменять медведя на японских капибар
20:55
Водителя скорой помощи в Италии обвинили в убийстве пяти пожилых пациентов
20:17
Около четырех километров газопровода проложат в одном из районов Москвы
19:41
Более 650 участников программы реновации переселяются в новостройку в Москве
19:14
Собянин вручил награды москвичкам в преддверии 8 Марта
18:51
В Москве открылась выставка к 130-летию со дня рождения Фаины Раневской
17:55
Женщина погибла под поездом на Ярославском направлении
17:32
АТОР составила "черный список" отелей в Дубае, выселявших россиян
17:28
Google предупредил всех владельцев iPhone о новой угрозе
17:07
Мать актрисы Ходченковой проиграла суд коммунальщикам Подмосковья
17:03
Стало известно об имуществе задержанного экс-замминистра обороны Цаликова
17:00
Назван район в ЦАО, где больше всего подорожало вторичное жилье
16:58
Врач допустил вред от чая с лимоном при простуде
16:56
Shaman отреагировал на претензии в афишах на латинице
16:54

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