Роскомнадзор готовится запустить ИИ-систему поиска запрещённого контента

Роскомнадзор готовится запустить ИИ-систему поиска запрещённого контента

Роскомнадзор готовится запустить ИИ-систему поиска запрещённого контента

Роскомнадзор в скором времени может запустить усовершенствованную систему поиска незаконного контента в Сети, в основу которой ляжет искусственный интеллект (ИИ). Система, получившая имя «Окулус», должна повысить эффективность обнаружения экстремистских и порнографических материалов в изображениях и видео.

Разработкой «Окулус» будет заниматься Главный радиочастотный центр (ГРЧЦ), который в настоящее время подведомственен РКН. Эксперты же опасаются, что введение систему в эксплуатацию может замедлить работу веб-ресурсов.

Согласно информации, которую сотрудники издания «КоммерсантЪ» нашли на портале госзакупок, «Окулус» планируют запустить в 2022 году. Стоимость опубликованного ГРЧЦ тендера на разработку технического задания составила 15 миллионов рублей.

Системе доверят задачу выявления следующего контента: пропаганда наркотиков, порнография, экстремистские материалы, призывы к самоубийству и массовым беспорядкам. Ранее этот поиск в изображениях и видеозаписях происходил вручную, а в следующем году этим уже будет заниматься «Окулус». Ожидается, что работы завершат до 17 декабря.

Аналитики считают, что контент в текстовом виде значительно уступает фото- и видеоматериалам по воздействию на сознание пользователей Сети. Поэтому «Окулус» будет решать проблему постинга противоправных изображений и видеозаписей, которые могут потенциально навредить подросткам.

Подпишитесь на новости

Не просто стойка с GPU: в России собрали ПАК для корпоративного ИИ

«Лаборатория Числитель» и «Информзащита» представили программно-аппаратный комплекс, который должен помочь крупным компаниям перейти от вечных ИИ-пилотов к нормальной промышленной эксплуатации моделей. Решение анонсировали на форуме TNF-2026.

В основе ПАК — высокопроизводительный ML-кластер и российская платформа контейнеризации «Штурвал». Но создатели подчёркивают: это не очередная дорогая стойка с GPU, на которой каждый проект приходится собирать руками.

Комплекс превращает вычислительные мощности в единый управляемый ресурс. ML-специалист запускает задачу, а платформа сама выделяет CPU и GPU, поднимает нужное окружение, подключает хранилище, запускает обучение и масштабирует нагрузку. Для автоматизации используются Kubernetes и инструменты MLOps, включая Kubeflow, MLflow и model serving.

Архитектура состоит из четырёх уровней: аппаратной инфраструктуры, платформы «Штурвал», MLOps-стека и прикладных ИИ-сервисов — от прогнозирования и аналитики до корпоративных ассистентов. Вокруг ядра работают IAM/SSO, объектное хранилище, реестр образов, CI/CD, мониторинг и аудит.

Заказчики получают единый пул вычислительных ресурсов, изоляцию проектов, централизованное управление доступами и полный жизненный цикл моделей — от эксперимента до публикации и обновления. При этом ML-инструменты не лезут напрямую в железо, а получают инфраструктуру как сервис.

Как сообщается в публикации о проекте, архитектура уже прошла промышленную эксплуатацию у крупного государственного заказчика.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru