От идеи блокировать VPN с помощью ИИ отказались
В проекте национального плана по внедрению искусственного интеллекта до 2030 года была идея использовать ИИ для поиска и блокировки VPN-сервисов.
Цель — 95-процентная эффективность блокировки, для чего долю сервисов, чьи признаки анализирует ИИ, хотели довести до 70% от всех блокируемых. Однако 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 не дойти до реализации. Он добавляет, что трафик и сейчас анализируют «интеллектуальные алгоритмы», но это не ИИ. В Роскомнадзоре на запрос 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 — значит, можно поймать новый VPN-сервис, которого ещё нет ни в одном списке. К тому же реагировать на изменения в сети получается быстрее.
Однако у такой охоты есть обратная сторона. На огромных объёмах трафика даже маленький процент ошибок означает много заблокированного легального трафика. По оценке одного из собеседников, 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 примерно до 38%.
Чтобы ошибок было меньше, ИИ предлагают сделать не судьёй, 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, всё это требует серьёзной 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 обновлённых моделей на узлы фильтрации.