Представители министерства подчеркнули, что текущие инструменты фильтрации, используемые на сетях операторов, базируются на интеллектуальных алгоритмах, но не являются полноценным искусственным интеллектом. Источники на рынке отмечают, что внедрение нейросетевого анализа несет серьезные риски для стабильности сети. Даже при высокой эффективности работы моделей вероятность ложных срабатываний остается высокой, что может привести к массовой блокировке легитимного корпоративного и облачного трафика.

Техническая реализация полноценного ИИ-контура требует создания сложной инфраструктуры поверх существующих систем ТСПУ. Эксперты указывают на необходимость колоссальных мощностей для сбора петабайтов телеметрии, обучения моделей и оперативной доставки обновлений на узлы фильтрации. Более того, маскировка сетевых заголовков способна снизить точность распознавания до 38 процентов, делая использование дорогостоящих систем малоэффективным в условиях постоянной адаптации протоколов обхода блокировок.