Российский интернет вступил в эру «алгоритмической цензуры». Роскомнадзор завершил 2025 год с рекордными показателями блокировок и анонсировал внедрение искусственного интеллекта для тотального контроля трафика. Государство переходит от точечных удалений контента к системной зачистке инфраструктуры анонимности.
1. Статистика изоляции: 1235% против свободы доступа
Отчетность ведомства за прошедший год демонстрирует беспрецедентный рост репрессивной активности. Общий объем заблокированных материалов достиг 1,289 млн единиц, что на 59% превышает показатели 2024 года. Однако главная цифра отчета кроется в деталях: количество заблокированных материалов о способах обхода блокировок (VPN, прокси) взлетело сразу на 1235%, превысив 93 000 единиц.
Власти больше не ограничиваются борьбой с политическим контентом или фейками. Приоритетом стало уничтожение инструментов, позволяющих пользователям сохранять доступ к свободной информации. Под удар попали также ЛГБТ-контент (рост блокировок на 269%) и другие категории, но именно война с VPN стала главным трендом года.
2. «Окулус» и «Вепрь»: Технологический контур
Рост эффективности блокировок эксперты связывают с полноценным развертыванием автоматизированных систем слежения. Роскомнадзор теперь опирается на триаду технологий:
- ИС «Мир»: Базовый поисковик запрещенного контента в текстах.
- ИС «Окулус»: Система компьютерного зрения, которая автоматически находит нарушения в изображениях и видео, заменяя сотни модераторов.
- ИС «Вепрь»: Аналитическая платформа для прогнозирования «информационных бомб» и выявления точек напряженности в сети.
3. План на 2026: ИИ против шифрования
В текущем году регулятор намерен сделать следующий шаг. Согласно плану цифровизации, Роскомнадзор выделил 2,27 млрд рублей на создание системы фильтрации трафика на базе машинного обучения (ML).
Новый алгоритм должен решить две фундаментальные задачи, которые ранее были не под силу обычным блокировкам. Во-первых, это семантический анализ «зеркал»: ИИ будет находить копии запрещенных сайтов не по IP-адресу, а по смыслу текста и структуре страницы. Во-вторых, внедряется поведенческий анализ зашифрованного трафика. Система научится выявлять VPN-соединения и мессенджеры даже внутри зашифрованных каналов, анализируя не содержимое пакетов, а их метаданные и поведение.
