Идея выглядела заманчиво: научить ИИ находить VPN-сервисы и блокировать их почти без промаха. Как пишет «Коммерсантъ», такая мера действительно была в проекте национального плана по внедрению ИИ до 2030 года. Цель — 95-процентная эффективность блокировки VPN. Для этого долю сервисов, чьи признаки анализирует ИИ, хотели довести до 70% от всех блокируемых.
Но в Минцифры заявили, что в актуальной версии проекта таких сведений нет. Источник издания, знакомый с ходом обсуждения, объясняет: ведомства предлагали включить в нацплан самые разные меры, и часть из них могла вовсе не дойти до реализации. Он добавляет, что трафик и сейчас анализируют «интеллектуальные алгоритмы», но это не ИИ. В Роскомнадзоре изданию не ответили.
Чем ИИ мог бы помочь в такой охоте? По словам экспертов, он замечает то, что простым правилам не под силу. Модель смотрит на косвенные признаки: размер и ритм пакетов данных, длительность сессий, баланс входящего и исходящего трафика, хостинг, на котором стоит сервер, и даже на то, как выглядят соседние адреса. Из десятков слабых «улик» складывается картина, а значит, можно поймать новый VPN-сервис, которого еще нет ни в одном списке. К тому же реагировать на изменения в сети получается быстрее.
Однако у такой охоты есть обратная сторона. На огромных объемах трафика даже маленький процент ошибок означает много заблокированного легального трафика. По оценке одного из собеседников «Коммерсанта», сейчас ошибки составляют 5–6%. Эксперты считают, что с ИИ заблокированных VPN, скорее всего, станет больше, но на первых этапах обучения будет много ложных срабатываний. Особенно рискованно это для бизнеса: корпоративный VPN, облачный доступ и голосовой трафик статистически похожи на обходные сервисы, а цена ошибки здесь выше, чем при пропуске домашнего VPN.
Есть и другая проблема: ИИ теряется, когда часть признаков спрятана. В исследованиях точность распознавания резко падала именно в таких случаях.
Маскировка одного поля в TLS-заголовке снижала точность до примерно 38%.Сергей Кудряшов
Чтобы ошибок было меньше, ИИ предлагают сделать не судьей, а первым фильтром. Модель отмечает подозрительный узел, затем его проверяют отдельно: подключаются к нему как обычный клиент VPN и убеждаются, что перед ними действительно VPN-сервис. Только после этого адрес блокируют.
Наконец, все это требует серьезной инфраструктуры. Эксперты уверены, что одного DPI-оборудования на узлах операторов для такой задачи мало. Нужна отдельная вычислительная платформа поверх ТСПУ с тремя слоями: сбор и хранение телеметрии петабайтного масштаба, кластер для обучения и переобучения моделей, механизм доставки обновленных моделей на узлы фильтрации.
Источник новости: hi-tech.mail.ru
