У матеріалах до проєкту національного плану з впровадження штучного інтелекту до 2030 року виявлено розділ, присвячений автоматизованому аналізу ознак VPN-сервісів. Згідно з документом, влада РФ розглядала можливість застосування нейромереж для доведення ефективного рівня блокування віртуальних приватних мереж до 95%. Нейромережі мали аналізувати ознаки до 70% від загальної кількості блокованих сервісів, що суттєво розширило б масштаб автоматизованої фільтрації трафіку порівняно з поточними методами.

Що було зафіксовано в проєкті нацплану

Проєктна редакція документа передбачала чітку кількісну мету: 95% ефективності блокування VPN-сервісів із використанням технологій ШІ. Масштаб застосування нейромереж охоплював до 70% усіх блокованих сервісів, що означало б перехід від ручного та напівавтоматичного аналізу до переважно машинного. Подібний підхід дозволяв би оперативно реагувати на появу нових протоколів обходу блокувань і знижувати залежність від регулярного оновлення списків заборонених адрес.

Мінціфри: в актуальній редакції цієї міри немає

У Міністерстві цифрового розвитку, зв'язку та масових комунікацій РФ заявили, що в чинній редакції національного плану з ШІ ця міра відсутня. Відомство уточнило, що наразі для аналізу мережевої активності застосовуються «інтелектуальні алгоритми», які не належать до повноцінного штучного інтелекту. Таким чином, між проєктною та фінальною версіями документа сталися суттєві зміни в частині застосування нейромереж до завдання блокування VPN.

Інфраструктура ТСПУ продовжує масштабуватися

Попри відсутність рядка про ШІ у підсумковому нацплані, Роскомнагляд продовжує масштабне оновлення інфраструктури ТСПУ — технічних засобів протидії загрозам. Пропускну здатність АСБІ (автоматизованої системи блокування та ідентифікації) планується наростити до 954 Тбіт/с до 2030 року. Раніше видання Forbes повідомляло про виділення 2,27 млрд рублів на впровадження інструментів машинного навчання для фільтрації трафіку, що побічно підтверджує збереження інтересу регулятора до автоматизованих методів аналізу мережевого потоку.

Експерти: точність детекції падає до 38% при маскуванні

Фахівці мережевого ринку зазначають, що ШІ справді здатний виявляти VPN-трафік за непрямими ознаками: ритмом передачі пакетів, тривалістю сесій, характеристиками хостингу та патернами підключення. Однак на поточному етапі розвитку технологій точність детекції різко знижується при використанні механізмів маскування заголовків — за оцінками експертів, вона падає до 38%. Це означає, що навіть за повного впровадження нейромережевої фільтрації значна частина трафіку, замаскованого під звичайний HTTPS або такого, що використовує обфускацію, залишиться невидимою для системи.

Ризики для легітимного трафіку та корпоративної інфраструктури

Окрему стурбованість у експертів викликає проблема масових помилкових спрацьовувань. За агресивних параметрів детекції ШІ-система ризикує блокувати легітимний корпоративний трафік, хмарні сервіси та IP-телефонію, які за своїми мережевими характеристиками можуть перетинатися з ознаками VPN-підключень. В умовах, коли значна частина бізнес-процесів у РФ зав'язана на хмарну інфраструктуру та віддалений доступ, подібні збої здатні завдати прямої економічної шкоди компаніям та державним організаціям.