Как пишет Forbes, текущие инструменты РКН, такие как техсредства противодействия угрозам (ТСПУ) с технологией DPI, ежедневно блокируют около 5,5 тысячи новых доменов, включая контент с детскими порнографическими материалами, наркотиками и экстремизмом. Однако развитие шифрования и методов обхода блокировок требует новых решений.
Эксперты отмечают, что машинное обучение поможет выявлять запрещенный контент не по адресам, а по ключевым признакам — тексту, изображениям или поведенческим паттернам. Это повысит точность блокировок «зеркал» и VPN-сервисов. Однако эффективность инвестиций сомнительна: для обучения алгоритмов нужны массивные датасеты, а доработка ТСПУ потребует значительных ресурсов.
РКН уже использует ИИ для анализа текстов, аудио и видео, сократив время обнаружения запрещенного контента до 6 часов. Системы «Окулус» и «Вепрь» ищут нарушения в медиа и соцсетях. Однако в мониторинге персональных данных нейросети показали лишь 60% точности, что ведомство сочло экономически нецелесообразным.
Операторы, включая «Мегафон», применяют машинное обучение для защиты от мошенников и управления трафиком. Однако масштабирование таких решений на весь Рунет остается технически сложной задачей.
Эксперты подчеркивают: переход от «ковровых» блокировок к точечному воздействию потребует баланса между эффективностью и затратами.
Тем временем Роскомнадзор опроверг введение новых ограничений в отношении Telegram.
