Технологический Болт Генона

Птички принесли на хвосте, что из-за виджетов вот буквально вчера/сегодня десктопный доступ к ТГ с рабочих компов корпы начали банить в экстренном порядке.
Никакой РКН не справился бы лучше.

Пятница!

Выключайте ваши Телеграмы и атдихайте 🌝

В феврале публиковал вот такой пост
https://t.me/tech_b0lt_Genona/6172

И там в правом нижнем углу на первом слайде было про новые подходы в фильтрации. И уже тогда было понятно, что ИИ придёт за трафиком.

То что ИИ пришёл за трафиком массово, после тестов, стало понятно в конце октября-начале ноября, когда начали массово отлетать сервера по ip. По чатам стало видно стало много жалоб на это.

Но я увидел в обсуждениях ещё и не только про это. Писали некоторые, что прокси днём работают +/- нормально, а ближе к ночи, когда бОльшая часть людей ко сну отходит, прокси перестают работать нормально.

И в тех же обсуждениях, было предположение, что РКН уже прекрасно всё детектит, но банально не хватает ресурсов "задавить" обходы блокировок, поэтому днём, когда трафика много, в среднем выживают, а когда трафика становится меньше, то устройства ТСПУ уже вывозят и давят как надо. Поэтому, как по мне, вопрос сейчас стоит только в "закидывании железом" чтобы получить безопасный интранет окончательно.

Ну в общем теперь ИИ-шные корни всего этого процесса подтверждаются не просто обсуждениями в чатах, так сказатб

Стоп машина: РКН встроил умные технологии в систему фильтрации контента за ₽2 млрд
https://www.forbes.ru/tekhnologii/572263-stop-masina-rkn-vstroil-umnye-tehnologii-v-sistemu-fil-tracii-kontenta-za-rub2-mlrd

Фильтрация с алгоритмами

РКН создал и внедрил механизм фильтрации трафика с использованием инструментов машинного обучения (технология, в основе которой лежит математическая модель: она создает алгоритмы, которые автоматически извлекают нужные знания из массивов данных). Об этом говорится в паспорте ведомственной программы цифровой трансформации на 2026 и плановый период 2027-2028 годов. Служба потратила на это 2,27 млрд рублей. РКН использовал неназванную отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре, указано в документе.
Также в паспорте цифровизации ведомства упомянуто, что в этом году на установку новых и модернизацию ранее установленных ТСПУ на узлах связи операторов выделено 3,99 млрд рублей из основного финансирования и еще 6,2 млрд рублей — из дополнительного.

Инструменты надзора

О том, что в этом году РКН намерен создать и внедрить механизм фильтрации интернет-трафика с использованием ИИ, Forbes писал в январе со ссылкой на план цифровизации ведомства. О том, что надзорная служба планирует применять Astra AI (разработка «Группы Астра») для фильтрации интернет-трафика, Forbes сообщал в мае.

ТСПУ установлены на сетях операторов связи согласно закону о «суверенном интернете» и фильтруют весь российский интернет-трафик. Они позволяют блокировать доступ к запрещенным ресурсам с помощью технологии DPI (Deep Packet Inspection, глубокая фильтрация трафика по содержимому пакетов).

У РКН есть еще один инструмент для блокировки ресурсов. С 2012 года служба ведет реестр запрещенных сайтов, куда вносит порталы с детской порнографией, информацией о наркотиках, способах совершения суицида, онлайн-казино, экстремистские материалы и другие ресурсы, запрещенные к распространению законом о защите детей. Операторы обязаны блокировать сайты из этого реестра. О том, что для ведения этого реестра РКН планирует применять ИИ, в 2024 году сообщал «Коммерсантъ».

Механизм фильтрации трафика на основе ИИ встроят в автоматизированную систему обеспечения безопасности российского сегмента интернета (АСБИ). Эксперт RKS Global и специалист по регулированию ИИ Дмитрий Кутейников объясняет, что через нее РКН управляет ТСПУ, то есть оборудованием фильтрации у операторов связи, и через нее проходит почти весь интернет-трафик страны.


«Будут работать хуже и менее предсказуемо»

«В паспорте цифровизации указано, что большая языковая модель в системе не используется. Судя по описанию, речь идет о предсказательной модели, — размышляет Кутейников. — Это значит, что ее главная задача — не читать содержимое трафика, а по внешним признакам соединения и сервера (например, размеру и ритму пакетов, длительности сессии, хостинг-провайдеру сервера) оценивать вероятность того, что используется VPN. Поэтому работать станет сложнее с любыми VPN, даже теми, что меняют адреса и маскируют трафик».

Для обычного пользователя средства ускорения будут работать хуже и менее предсказуемо, сервисы и их настройки придется постоянно менять, и это касается даже владельцев собственных серверов, анализирует эксперт. Пострадает и бизнес, считает Кутейников: корпоративные VPN и облачные сервисы могут ошибочно попадать под блокировку. «РКН не раскрывает, какие сервисы и протоколы блокирует и по каким критериям, а сами блокировки вводятся во внесудебном порядке и без уведомления. Поэтому выяснить, почему соединение заблокировано, и добиться разблокировки почти невозможно», — резюмирует он.

Генеративный ИИ прекрасно работает с различными задачами по созданию или анализу контента в соответствии с заданными правилами, поясняет бизнес-консультант Positive Technologies Алексей Лукацкий. Уже сейчас, по его словам, ИИ активно применяется для поиска фишинга, выявления спама, обнаружения мошенничества, идентификации протоколов и т.п. Поэтому применение ИИ (не только генеративного), чтобы обнаруживать запрещенный контент, напрашивалось само собой, говорит он.

«Если РКН грамотно внедрит ИИ в ТСПУ, то сможет лучше обнаруживать способы обхода блокировок, сайты и иные информационные ресурсы, публикующие запрещенный контент. Однако ИИ не дает 100%-ной точности, возможны ложные срабатывания и ошибки. Важно, чтобы РКН фокусировался на их оперативном устранении», — подчеркивает Лукацкий. Кроме того, неясным остается вопрос, на каких именно ИИ-моделях и алгоритмах РКН планирует решать свои задачи. При современных интернет-скоростях именно ИИ может стать «бутылочным горлышком» и предметом раздражения пользователей, заключает он.

«Насколько я слышал, Роскомнадзор применяет нейросеть в качестве анализатора и ускорителя разработки сигнатур (характерные признаки сетевого трафика, по которым можно определить, к какому сервису или типу активности он принадлежит), — говорит партнер Comnews Research Леонид Коник. — DPI использует эти сигнатуры как список образцов для мгновенного распознавания и фильтрации сетевого трафика без расшифровки самого содержимого, а ТСПУ Роскомнадзора, которые относятся к классу DPI, сильно зависит от актуальности сигнатур, иначе эффективность фильтрации снижается».