Un planteamiento destacado en un borrador del plan nacional de IA de Rusia sugiere analizar las características de hasta el 70% de los servicios VPN bloqueados para aumentar la efectividad del bloqueo. El objetivo descrito sería elevar la efectividad de la restricción a un 95%. Sin embargo, la versión actual del plan no incluye esta medida, según la Digital Development Ministry, mientras que Roskomnadzor mantiene un proyecto de filtrado de ML financiado por separado y considerado crucial para la infraestructura de bloqueo.

La cifra de 95% corresponde a la efectividad en bloquear, no a la precisión ni a la tasa de falsos positivos. Fuentes señalan que, si se implementara, podría aumentar los falsos positivos, afectando especialmente a tráfico corporativo de VPNs, nubes y comunicaciones de voz.

La idea, recogida por Kommersant tras revisar el borrador, consistía en que IA analizara las características de aproximadamente el 70% de los servicios VPN bloqueados para lograr un incremento sustancial en la capacidad de bloquear tráfico VPN. No obstante, el ministerio afirmó que en el borrador vigente no aparece dicha información. Una fuente familiarizada con las discusiones indicó que se discutieron varias medidas y que algunas podrían no hacerse realidad; además, ya existen sistemas de análisis de tráfico que, si bien son inteligentes, no se considerarían IA en el sentido estricto.

Para comprender el contexto, conviene distinguir entre las métricas: la “efectividad” de bloqueo describe cuánto tráfico específico se detiene, sin evaluar cuánto tráfico legítimo se interrumpe. En este sentido, la propuesta implica un salto operativo que podría conllevar mayores errores.

La discusión se enmarca en una realidad más amplia: Rusia ya sostiene un índice de efectividad de alrededor del 92% para la restricción de VPNs mediante firmas, con presupuestos que apuntan a elevar esa cifra para 2030. Informes de medios como Verstka y el propio Roskomnadzor mencionan un impulso a la tecnología de IA para apoyar estas capacidades, aunque la implementación efectiva y su impacto en usuarios y empresas siguen siendo temas de análisis y controversia.

La posibilidad de incorporar una capa de IA introduce diferencias sustanciales respecto a los enfoques actuales: en lugar de buscar coincidencias en firmas conocidas, los modelos podrían ponderar tamaños de paquetes, temporización, duración de sesiones y el equilibrio entre tráfico entrante y saliente para identificar posibles nodos VPN. Esto podría acelerar la detección de nuevas infraestructuras antes de que aparezcan en listas de bloqueo, pero también eleva el riesgo de bloquear tráfico legítimo si no se calibran adecuadamente los umbrales.

La discusión refleja también los riesgos prácticos de implementación: el aumento de falsos positivos podría afectar a redes corporativas y servicios en la nube, con consecuencias para empresas y usuarios que dependen de herramientas cifradas y comunicaciones seguras. Mientras el marco técnico avanza, las autoridades señalan que, en función de las decisiones políticas y presupuestarias, la infraestructura de bloqueo podría recibir inversiones significativas incluso si ciertas propuestas quedan fuera de los textos oficiales.

El terreno periodístico ha insistido en la necesidad de separar la discusión de la retórica: la presencia de un borrador no implica una aceptación de la medida, pero tampoco significa que la capacidad subyacente esté ausente. En un escenario en el que la vigilancia y el control de la red continúan intensificándose, la disponibilidad de herramientas de IA para el bloqueo de VPNs seguirá siendo un tema central para analistas, reguladores y el sector tecnológico.

En suma, aunque la propuesta específica de elevar la efectividad al 95% pueda haber sido retirada de un documento, la orientación hacia soluciones basadas en IA para la gestión del tráfico y la censura permanece en el foco de la política de TI de Rusia. El dilema persiste: aumentar la efectividad de bloqueo frente a la protección de la integridad operativa de las redes y la libertad de navegación de los usuarios.