​​РКН запустил систему автоматического поиска запрещенного контента Окулус

​​РКН запустил систему автоматического поиска запрещенного контента Окулус

​​РКН запустил систему автоматического поиска запрещенного контента Окулус

Искать запрещённый контент в Сети теперь будет искусственный интеллект. Роскомнадзор запустил автоматическую систему “Окулус”. Основная тематика — экстремизм, наркотики, митинги, пропаганда ЛГБТ и военные фейки. К 2025 году “Окулус” научат детально анализировать действия людей в интернете.

О запуске “Окулуса” изданию “Ведомости” рассказал представитель Главного радиочастотного центра (ФГУП ГРЧЦ). Центр подчиняется Роскомнадзору.

Про планы поставить такую систему говорили еще в сентябре 2021-го. Тогда ГРЧЦ опубликовал тендер на разработку технического задания. Речь шла о сумме в 15 млн рублей. В итоге разработчиком “Окулуса” стала ИТ-компания Execution RDC. Ее представитель отказался от комментариев, сославшись на коммерческие отношения с заказчиком.

По словам представителя ГРЧЦ, в декабре прошлого года систему протестировали, а в январе уже началась интеграция “Окулуса” с другими инструментами мониторинга Роскомнадзора. Подробностей результатов тестирования, а также первых итогов ее работы представитель ГРЧЦ не привел.

“Информационная система “Окулус” уже запущена и выполняет возложенные на нее задачи в полном объеме: выявляет нарушения законодательства в изображениях и видеоматериалах”, — заявили в ГРЧЦ.

“Система распознает изображения и символы, противоправные сцены и действия, анализирует текст в фото- и видеоматериалах. “Окулус” автоматически обнаруживает такие правонарушения, как экстремистская тематика, призывы к массовым незаконным мероприятиям, суициду, пронаркотический контент, пропаганда ЛГБТ и др.”, — пояснили в центре.

До внедрения системы специалисты ГРЧЦ анализировали запрещенный контент “преимущественно вручную”. В среднем операторы обрабатывали 106 изображений и 101 видео в день.

“Окулус” возьмет на себя 200 тыс. изображений в сутки (около трех секунд на одно изображение).

“Окулус” работает как классификатор с уже заданным набором источников информации, в которых анализируется контент на предмет соблюдения или несоблюдения требований закона, объяснила “Ведомостям” гендиректор компании “Социальная лаборатория” Наталия Тылевич.

Это значит, что “Окулус” может анализировать конкретные страницы сайтов или же паблики и профили в соцсетях. Программа не занимается сбором данных, она их классифицирует.

К 2025 году систему планируется усовершенствовать.

“Прорабатывается возможность добавления новых классов и типов нарушений, а также функции определения поз людей и их действий”, – говорит представитель ГРЧЦ.

“Система будет выявлять запрещенные материалы “на нескольких кадрах на видеофрагментах, в сложных рукописных текстах и рисованном контенте”, — добавил он.

Риски использования “Окулуса” касаются того, насколько корректно или некорректно осуществляется классификация изображений и видео, и насколько корректно они будут в дальнейшем интерпретированы в связке с другими компонентами системы и человеком.

“Вопрос интерпретации и настроек будет определять масштаб таких погрешностей, как будет классифицироваться спорный контент – считать ли его запрещенным или нет”, — предупреждает Тылевич. — Но так или иначе это будут риски не столько самого решения, сколько риски уже дальнейшей работы с полученными в результате его работы данными”.

Каждая пятая утечка уже связана с теневым использованием ИИ

Сотрудники всё чаще отправляют рабочие данные в нейросети быстрее, чем службы ИБ успевают понять, что вообще происходит. По данным «Информзащиты», в июле 2026 года уже 20% организаций, столкнувшихся с утечками, хотя бы частично связали инциденты с несанкционированным использованием ИИ. Годом ранее таких случаев было около 12%.

И это не безобидное попросил чат-бота поправить письмо. В публичные ИИ-сервисы загружают договоры, исходный код, внутреннюю переписку, клиентские обращения и техническую документацию.

На веб-интерфейсы нейросетей приходится около 42% подобных инцидентов. Ещё 24% утечек связаны с браузерными расширениями и ИИ-помощниками.

Они получают доступ к вкладкам, истории сессий и cookie, а потом тихо делают то, на что им когда-то нажали «Разрешить». Самостоятельно подключённые API и библиотеки дают ещё 19%, инструменты для программирования — 15%.

Проблема в том, что классические средства защиты часто не видят ничего подозрительного. Домен легитимный, TLS работает, вредоносной сигнатуры нет. Только конфиденциальный документ уже уехал во внешний сервис.

Почти у трети компаний, использующих ИИ, находят хотя бы один API-ключ или секрет в небезопасном месте: конфигурациях, тестовых скриптах, рабочих станциях и Git-репозиториях. Получив такой ключ, атакующий может не только потратить чужой бюджет, но и добраться до подключённых баз данных и RAG-хранилищ.

Дороже всего здесь обходится позднее обнаружение. Инциденты с теневым ИИ в среднем увеличивают ущерб примерно на $670 тыс.

Эксперты советуют начинать не с тотальных запретов, а с инвентаризации сервисов, поиска ключей, контроля расширений и классификации данных. Потому что запретить ChatGPT приказом легко. Гораздо сложнее заметить, что сотрудник уже загрузил туда половину проекта.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru