Зеленский выдвинул Трампу условие для прекращения атак на НПЗ РФ
18:43
Велосипедист погиб после столкновения с автомобилем в Подмосковье
17:45
Военкор Коц анонсировал идеальный перехватчик БПЛА
17:44
Мужчина имитировал гипс на руке ради кражи алкоголя в Подмосковье
17:36
На участке трассы в Москве разрешённую скорость уже увеличили до 90 км/ч
17:27
Мать с трехлетней дочерью спасли из рабства в Москве
17:18
Браконьеры с 300 кг икры погибли под винтами катера на Амуре
17:07
Набравший 99,85% голосов Кадыров обратился к чеченцам
16:42
50-летняя звезда "Клона" похвасталась плоским животом в бикини
16:24
Федоров признался в любви Илону Маску и получил ответ
15:55
Появились кадры крупного пожара на мусорной площадке в Щелкове
15:44
Раскрыто, как потеря Украиной 90% выпуска стали повлияет на мир
15:33
Пожар охватил 5 тысяч кв. метров в промзоне в Щелкове
15:31
Британка потеряла способность говорить из-за популярного БАДа
14:03
Звезда нулевых Гребенщикова ответила, почему завязала с кино
13:47

В России ужесточат блокировку VPN с помощью ИИ

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