По данным Forbes, Роскомнадзор готов потратить в этом году 2,27 млрд рублей на фильтрацию трафика с помощью инструментов машинного обучения. Это стало известно из ведомственного плана цифровизации, представленного на рассмотрение профильной правкомиссии в конце прошлого года.
Партнёр Comnews Research Леонид Коник предположил, что таким путём РКН будет блокировать запрещённый контент не по адресам, а по лексике и «другим признакам». Бизнес-консультант по ИБ компании Positive Technologies Алексей Лукацкий добавил: регулятор сможет эффективнее выявлять зашифрованный трафик, методы обхода блокировок и DDoS-атаки, а также отличать стриминг от скачивания — для обнаружения пиратских ресурсов.
Как сообщается, рассматривается и сценарий прицельной «деградации» конкретного типа трафика вместо «ковровых» мер.
Ранее глава Роскомнадзора Андрей Липов рассказывал, что специалисты уже анализируют тексты и аудиовизуальную информацию с помощью ИИ, а время обнаружения запрещённых материалов сократилось с двух суток до нескольких часов.
