Софт для фильтрации трафика и цензуры приносит миллиарды долларов

Софт для фильтрации трафика и цензуры приносит миллиарды долларов

Усиление государственной цензуры и активности разведывательных служб в интернете требует современных технических средств для мониторинга трафика. Неудивительно, что бурными темпами растет мировой рынок систем DPI (Deep Packet Inspection), технологий глубокой фильтрации трафика на уровне пакетов.

7 сентября 2015 года компания Hexa Research опубликовала 179-страничный аналитический отчет стоимостью 3960 фунтов стерлингов, в котором подробно изучается мировой рынок систем DPI, пишет xakep.ru.

Анализ выполнен отдельно для интегрированных систем DPI и независимых систем DPI. Приводится объём заказов от крупнейших клиентов: государственных агентств разных стран, интернет-провайдеров и других. Оценка объёма рынка и прогнозные показатели публикуются за период с 2013 по 2020 годы.

Хотя это платный отчёт, но можно найти открытые данные по рынку DPI. Например, в европейских странах продажи (регион EMEA включает в себя также Ближний Восток и Африку) годовой объем рынка приближается к полумиллиарду долларов.

 

 

По прогнозу, к 2020 году рынок систем DPI вырастет до $4,71 млрд.

Ключевые разработчики коммерческих систем глубокой фильтрации трафика

  • Allot Communications Ltd.
  • Bivio Networks, Inc.
  • Cisco Systems, Inc.
  • cPacket Networks, Inc.
  • Emulex Corporation

Всего в отчёте перечислены 25 разработчиков.

В отличие от брандмауэров, Deep Packet Inspection анализирует не только заголовки пакетов, но и полное содержимое трафика на уровнях модели OSI со второго и выше. DPI принимает решение не только по содержимому пакетов, но и по косвенным признакам, присущим каким-то определенным сетевым программам и протоколам. Для этого может использоваться статистический анализ (например статистический анализ частоты встречи определённых символов, длины пакета и т. д.).

С помощью DPI китайские власти успешно вычисляет в общем интернет-трафике признаки VPN-туннелей и обрезают трафик VPN-сервисов. Интернет-провайдеры используют DPI, например, для удаления лишнего «паразитного» трафика, такого как трафик BitTorrrent.

Подпишитесь на новости

В НГУ создали платформу для проверки качества данных, на которых обучают ИИ

В Новосибирском государственном университете разработали «Каппу» — платформу для управления данными, на которых обучают ИИ. Она должна помочь разобраться, кто подготовил датасет, что в нём меняли и откуда взялась ошибка. Потому что кормить модель мусором, а потом удивляться её ответам — довольно странно.

О разработке и возможности подключения других вузов сообщил сам НГУ. Университетам предлагают бесплатную облачную версию на серверах НГУ либо платную установку в собственной инфраструктуре.

«Каппа» поддерживает разметку и проверку данных, фиксирует версии наборов и авторство изменений. Исправление ошибки сохраняется в новой версии, чтобы при следующем обучении не наступать на те же грабли.

Платформа также позволяет проверять разные модели на подготовленных датасетах. При обучении фиксируются версия данных и параметры, после — результаты тестирования на эталонных наборах. Во время эксплуатации телеметрия помогает отслеживать ошибки и замечать отклонения.

Локальная установка рассчитана в том числе на случаи, когда конфиденциальные данные нельзя выносить за пределы организации.

В репозитории разработчиков среди задач проекта указаны контроль обучения, отслеживание авторства разметки и соблюдения стандартов. Здесь ставка на прослеживаемость: прежде чем требовать от ИИ безупречных ответов, полезно выяснить, чему именно его учили.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru