В России внедрена система фильтрации интернет-трафика на базе машинного обучения. На разработку и запуск технологии направили 2,27 млрд. ₽ Решение интегрировано в автоматизированную систему безопасности российского сегмента интернета и дополняет существующее оборудование операторов связи, согласно программе цифровой трансформации на 2026–2028 годы.
Система использует отечественную модель, развернутую на собственной инфраструктуре. Алгоритмы анализируют характеристики сетевых соединений: размеры и периодичность пакетов, а также длительность сессий. Это позволяет выявлять запрещенные ресурсы, копии заблокированных сайтов и оценивать вероятность использования VPN без расшифровки передаваемых данных.
Технология также помогает находить запрещенный контент по совпадению с известными образцами. При этом эксперты указывают на риск ложных срабатываний, из-за которых могут пострадать корпоративные сети и легальные VPN-сервисы. Дополнительная нагрузка на инфраструктуру при анализе трафика может привести к замедлению обработки соединений и снижению стабильности работы сети.
