1 Плохо0
1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 Рейтинг 1.88 [256 Голоса (ов)]

Рейтинг:  0 / 5

Звезда не активнаЗвезда не активнаЗвезда не активнаЗвезда не активнаЗвезда не активна
 

 

eag21le_s.png

 

 В этом году Роскомнадзор (РКН) планирует разработать и запустить в эксплуатацию механизм фильтрации интернет-трафика с помощью технологий машинного обучения. Для реализации этого плана регулятор намерен потратить 2,27 млрд рублей. Об этом пишет Forbes со ссылкой на план цифровизации РКН.

 В сообщении сказано, что данный документ направлен в правительственную комиссию по цифровому развитию. В нём говорится о том, что новый инструмент фильтрации будет функционировать на базе уже работающих на сетях операторов технических средств противодействия угрозам (ТСПУ), обеспечивающих фильтрацию трафика по технологии Deep Packet Inspection (DPI). С помощью таких средств уже заблокировано свыше 1 млн ресурсов, а также ежедневно ограничивается доступ к примерно 5,5 тыс. сайтов. У РКН также есть специальный реестр, куда вносятся распространяющие запрещённую информацию сайты для последующей блокировки со стороны операторов.

 Эксперты считают, что использование ИИ-алгоритмов поможет РКН более эффективно выявлять и блокировать запрещённый трафик, а также VPN-сервисы. По мнению бизнес-консультанта по ИБ Positive Technologies Алексея Лукацкого, масштабирование технологии машинного обучения для анализа трафика и выявления угроз безопасности в масштабах Рунета позволяет выделить несколько вариантов расширения ТСПУ новыми возможностями. «Это выявление зашифрованного трафика или просто методов обхода блокировок ресурсов. Это важно в контексте курса РКН на блокировку VPN-сервисов. А также обнаружение DDoS-атак и выявление взаимодействия с командными серверами ботнетов и иных вредоносных инфраструктур, используемых кибермошенниками. Кроме того, можно классифицировать веб-приложения, находя те, которые запрещены в России (например, различные мессенджеры), и отличать стриминговый трафик от скачивания контента, что позволит выявлять пиратские ресурсы», — считает Лукацкий.

 Он также добавил, что технологии машинного обучения позволят реализовать более «прицельное» воздействие на сети. Речь, например, о «деградации» конкретного типа трафика вместо «ковровых» мер. «Машинное обучение в DPI — это способ лучше “угадывать, что за трафик”, когда классические методы обнаружения по сигнатурам, портам и т.п. уже не помогают», — добавил Лукацкий.

 Представитель организации RKS-Global сообщил, что инструменты машинного обучения на ТСПУ могут быть задействованы для создания и автоматического применения правил фильтрации. К примеру, для поиска и блокировки VPN-сервисов. Такие инструменты также позволят осуществлять поиск по текстам на разных языках, по изображениям и видео. «Так, Китай уже вовсю использует ИИ в мониторинге интернета», — отметил представитель RKS-Global.

Источник: https://3dnews.ru/1135473/roskomnadzor-budet-filtrovat-internettrafik-s-pomoshchyu-ii-na-eti-tseli-videlyat-227-mlrd-rubley

Для комментирования вы должны авторизоваться.

Последняя активность
  • Access Your Spread Reward cm252042.tw1.ru gO
    Новый пользователь ( Добро пожаловать!) / 10.00 баллы
  • Instantly Claim Your Bonus cm252042.tw1.ru 8X
    Новый пользователь ( Добро пожаловать!) / 10.00 баллы
  • Seize Your Money Gift hxkhkjhxgm.temp.swtest.ru KZ
    Новый пользователь ( Добро пожаловать!) / 10.00 баллы
  • Withdraw Your Pinnacle Level Reward cr836852.tw1.ru qH
    Новый пользователь ( Добро пожаловать!) / 10.00 баллы
  • Secure Opportune Games Cash cr836852.tw1.ru lj
    Новый пользователь ( Добро пожаловать!) / 10.00 баллы
  • Earn Your Significant Wager Cash cm252042.tw1.ru po
    Новый пользователь ( Добро пожаловать!) / 10.00 баллы
  • Richardrurse
    Новый пользователь ( Добро пожаловать!) / 10.00 баллы
  • Instantly Receive Your Prize hxkhkjhxgm.temp.swtest.ru 4C
    Новый пользователь ( Добро пожаловать!) / 10.00 баллы
  • Earn Your Protected Spins cm252042.tw1.ru yC
    Новый пользователь ( Добро пожаловать!) / 10.00 баллы
  • Claim Your Substantial Reward cr836852.tw1.ru n4
    Новый пользователь ( Добро пожаловать!) / 10.00 баллы