https://www.kommersant.ru/doc/9027535
В Минцифры предлагали добиться 95-процентной эффективности блокировки VPN благодаря технологиям ИИ, рассказал “Ъ” источник, знакомый с ходом обсуждения инициативы. Такая же мера содержится в проекте национального плана по внедрению технологий ИИ до 2030 года, с которым ознакомился “Ъ”. В документе говорится, что для этого планировалось довести долю VPN-сервисов, признаки которых анализируются ИИ, от общего количества блокируемых VPN-сервисов до 70%.
В Минцифры “Ъ” сказали, что в «актуальной версии проекта национального плана по внедрению технологий ИИ таких сведений нет». Источник “Ъ”, знакомый с ходом обсуждения инициативы, объясняет, что ведомства предлагали включить в нацплан различные меры, которые могут и не дойти до реализации. Он добавляет, что сейчас уже используются алгоритмы интеллектуального анализа трафика, которые, однако, не являются ИИ. В Роскомнадзоре не ответили “Ъ”.
«ИИ автоматизирует и ускоряет анализ паттернов соединения: размер и ритм пакетов, длительность сессий, соотношение входящего и исходящего трафика. Инструменты ИИ позволяют относительно быстро находить VPN-серверы по косвенным признакам: как ведет себя узел, на каком хостинге стоит, на что похожи соседние адреса. И самое главное — за счет этого можно быстрее реагировать на изменения сетевой активности»,— объясняет источник “Ъ” на сетевом рынке.
Тем не менее, говорит он, на больших объемах трафика даже малый процент ошибок анализа и блокировки «означает много заблокированного легитимного трафика», тогда как сейчас, по его оценке, доля ошибок составляет 5–6%. С ним соглашается собеседник “Ъ” на ИТ-рынке: применение ИИ, скорее всего, увеличит долю заблокированных VPN, но параллельно, «особенно на первых этапах обучения, будет много ложных срабатываний».
Точность фильтрации можно повысить, когда ИИ не принимает решение единолично, а работает как первый фильтр, считает источник “Ъ” на сетевом рынке. Например, модель отмечает подозрительный узел, затем его проверяют отдельно (подключаются к нему как обычный клиент VPN и подтверждают, что это действительно VPN-сервис) и только после этого блокируют адрес.
«Модель агрегирует десятки слабых признаков, поэтому видит новые сервисы, которых еще нет в списках правил,— здесь ее главный выигрыш. Проблема в том, что корпоративный VPN, облачный доступ и голосовой трафик статистически похожи на обходной, а цена ошибки для бизнеса выше, чем пропуск домашнего VPN»,— говорит партнер практики «Цифровая трансформация» компании Strategy Partners Сергей Кудряшов. Он добавляет, что в исследованиях качество распознавания резко падает, когда часть наблюдаемых признаков закрывается: «Маскировка одного поля в TLS-заголовке снижала точность до примерно 38%».
При этом он считает, что одного DPI-оборудования на узлах операторов будет недостаточно для ИИ-детекции VPN-сервисов: «ИИ-контур — это отдельная вычислительная платформа поверх ТСПУ. Нужны три слоя: сбор и хранение телеметрии петабайтного масштаба, кластер для обучения и переобучения, механизм доставки обновленных моделей на узлы фильтрации».
В этой новости в целом ничего нового нет. То что ИИ рано или поздно будет применяться для организации блокировок это секрет Полишинеля.
Было бы новостью реальной, если бы сказали, что появилось российское железо, которое позволило бы обучать и работать с ИИ-шкой для этого не хуже чем у лидеров индустрии. Вот это реально было бы интересно 🌝