Роскомнадзор потратил 2,27 млрд руб. на создание и внедрение механизмов фильтрации интернет-трафика с использованием алгоритмов машинного обучения. Это следует из паспорта программы цифровой трансформации на 2026–2028 годы, с которым ознакомился Forbes. В документе говорится, что ведомство использовало неназванную отечественную модель искусственного интеллекта (ИИ). Технология дополнила работу технических средств противодействия угрозам (ТСПУ), которые фильтруют трафик в рамках закона о «суверенном Рунете». На установку и модернизацию самих ТСПУ в 2026 году планируется потратить почти 10,2 млрд руб.

Главная задача ИИ при фильтрации трафика — оценивать по внешним признакам вероятность того, что используются сервисы для обхода блокировок, говорит эксперт RKS Global Дмитрий Кутейников. «Работать станет сложнее с любыми VPN, даже с теми, что меняют адреса и маскируют трафик», — отметил он. При этом, по его словам, пострадают не только обычные пользователи, но и бизнес: корпоративные VPN и облачные сервисы могут ошибочно попадать под блокировку. В итоге ИИ станет «бутылочным горлышком» и предметом раздражения пользователей, добавил бизнес-консультант Positive Technologies Алексей Лукаций.

Роскомнадзор на данный момент применяет нейросеть для анализа сигнатур — характерных признаков сетевого трафика, по которым можно определить, к какому сервису или типу активности он принадлежит, говорит партнер Comnews Research Леонид Коник. Однако, по его словам, это базовый минимум, который в обязательном порядке должен быть дополнен поведенческим анализом и другими инструментами. «Впрочем, для задачи блокировки запрещённых интернет-сайтов анализатора сигнатур достаточно», — отметил Коник.

ИИ мог также понадобиться Роскомнадзору для блокирования сайтов с запрещённым контентом, у которых есть много зеркал. «Выявлять эту постоянно растущую массу сайтов и контента вручную невозможно», — говорит Коник. Он допустил, что ведомство решило задействовать технологию машинного обучения для того, чтобы повсеместно выявлять запрещённый контент, сравнивая его с образцом, а не просто по доменному имени.