В 2026 году Роскомнадзор планирует запустить систему фильтрации интернет-трафика на базе машинного обучения. На проект выделено 2,27 млрд рублей.

Если сейчас DPI-системы работают преимущественно по жестким сигнатурам и IP-адресам, то внедрение ML позволит анализировать трафик эвристически. Это необходимо для выявления неочевидных паттернов, классификации зашифрованных данных и более эффективной борьбы с VPN-протоколами, которые умеют маскироваться под обычный HTTPS. Кроме того, система должна научиться распознавать зеркала запрещенных ресурсов по содержимому пакетов.

РКН уже применяет ИИ в системах «Окулус» (поиск запрещенного контента в видео и аудио) и «Вепрь» (обнаружение точек напряженности в соцсетях и СМИ), что сократило время обнаружения нарушений с 48 до 6 часов. Однако технология не всегда эффективна. В системе мониторинга персональных данных точность нейросетей составила всего 60% и от идеи отказались.