В материалах к проекту национального плана по внедрению искусственного интеллекта до 2030 года обнаружен раздел, посвящённый автоматизированному анализу признаков VPN-сервисов. Согласно документу, власти РФ рассматривали возможность применения нейросетей для доведения эффективного уровня блокировки виртуальных частных сетей до 95%. Нейросети должны были анализировать признаки до 70% от общего числа блокируемых сервисов, что существенно расширяло бы масштаб автоматизированной фильтрации трафика по сравнению с текущими методами.

Что было зафиксировано в проекте нацплана

Проектная редакция документа предусматривала чёткую количественную цель: 95% эффективности блокировки VPN-сервисов с использованием технологий ИИ. Масштаб применения нейросетей охватывал до 70% всех блокируемых сервисов, что означало бы переход от ручного и полуавтоматического анализа к преимущественно машинному. Подобный подход позволял бы оперативно реагировать на появление новых протоколов обхода блокировок и снижать зависимость от регулярного обновления списков запрещённых адресов.

Минцифры: в актуальной редакции этой меры нет

В Министерстве цифрового развития, связи и массовых коммуникаций РФ заявили, что в действующей редакции национального плана по ИИ данная мера отсутствует. Ведомство уточнило, что в настоящий момент для анализа сетевой активности применяются «интеллектуальные алгоритмы», которые не относятся к полноценному искусственному интеллекту. Таким образом, между проектной и финальной версиями документа произошли существенные изменения в части применения нейросетей к задаче блокировки VPN.

Инфраструктура ТСПУ продолжает масштабироваться

Несмотря на отсутствие строки об ИИ в итоговом нацплане, Роскомнадзор продолжает масштабное обновление инфраструктуры ТСПУ — технических средств противодействия угрозам. Пропускная способность АСБИ (автоматизированной системы блокировки и идентификации) планируется нарастить до 954 Тбит/с к 2030 году. Ранее издание Forbes сообщало о выделении 2,27 млрд рублей на внедрение инструментов машинного обучения для фильтрации трафика, что косвенно подтверждает сохранение интереса регулятора к автоматизированным методам анализа сетевого потока.

Эксперты: точность детекции падает до 38% при маскировке

Специалисты сетевого рынка отмечают, что ИИ действительно способен выявлять VPN-трафик по косвенным признакам: ритму передачи пакетов, длительности сессий, характеристикам хостинга и паттернам подключения. Однако на текущем этапе развития технологий точность детекции резко снижается при использовании механизмов маскировки заголовков — по оценкам экспертов, она падает до 38%. Это означает, что даже при полном внедрении нейросетевой фильтрации значительная часть трафика, замаскированного под обычный HTTPS или использующего обфускацию, останется невидимой для системы.

Риски для легитимного трафика и корпоративной инфраструктуры

Отдельную озабоченность у экспертов вызывает проблема массовых ложных срабатываний. При агрессивных параметрах детекции ИИ-система рискует блокировать легитимный корпоративный трафик, облачные сервисы и IP-телефонию, которые по своим сетевым характеристикам могут пересекаться с признаками VPN-подключений. В условиях, когда значительная часть бизнес-процессов в РФ завязана на облачную инфраструктуру и удалённый доступ, подобные сбои способны нанести прямой экономический ущерб компаниям и государственным организациям.