В последние месяцы на дорогах оккупированных территорий всё чаще фиксируют грузовики КамАЗ и Урал, окрашенные не в привычный хаки, а в контрастные чёрно-белые полосы или волнистые «листовые» узоры. На первый взгляд, это демаскирует противника. Однако цель узоров иная: сбить с толку системы машинного зрения, которыми оснащены современные украинские ударные дроны.
Камуфляж для нейросети
О новой маскировке российских войск одним из первых написал The Economist, сравнив её с «dazzle camouflage» — техникой, которую Королевский флот Британии применял в Первую мировую войну. Тогда корабли покрывали геометрическими узорами, чтобы затруднить противнику оценку курса, скорости и дистанции для торпедной атаки.
1918 год. Фотография из коллекции Бюро кораблей в Национальном архиве США.
Россияне преследуют иную цель: вывести объект «за пределы распределения» данных, на которых обучена нейросеть.
Дело в том, что любая модель компьютерного зрения работает не по принципу человеческого мышления — она не знает, что такое «грузовик» в общем смысле. Она изучает статистические закономерности на огромном наборе фотографий: типичные контуры кабины, пропорции кузова, расположение колёс, текстуру поверхностей, характерные цвета и контраст между отдельными элементами.
Если в процессе обучения модель видела миллионы обычных грузовиков — зелёных, песочных, белых или камуфлированных, — но почти никогда не встречала технику, окрашенную широкими чёрно-белыми полосами, она может воспринять такой объект как нечто совершенно иное или вовсе не классифицировать его.
Это явление называют выходом «за пределы распределения» тренировочных данных. Нейросеть хорошо работает, пока видит объекты, похожие на те, на которых её обучали. Но когда ей показывают необычный вариант знакомого предмета, точность может резко падать. Именно этот эффект описал инженер Техасского университета в Остине Тодд Хамфрис.
Подобные примеры давно известны исследователям. Например, достаточно наклеить на дорожный знак «STOP» несколько специально подобранных наклеек или полос — и алгоритм может ошибочно распознать его как знак ограничения скорости или даже проигнорировать.
В другом эксперименте исследователи напечатали на 3D-принтере небольшую черепаху, которую люди безошибочно узнавали как животное, тогда как нейросеть стабильно классифицировала её как винтовку — из-за особенностей формы и текстуры.
Аналогичный принцип работает и с военной техникой: необычная окраска не скрывает машину от человеческого глаза, но может сбить с толку алгоритм, который ищет знакомые визуальные паттерны.
Что говорят аналитики: эффект есть, но это не панацея
Герт Де Куббер, специалист по автономным системам Королевской военной академии Бельгии, в комментарии RFE/RL отметил
Когда подобные узоры отсутствуют в базе данных дрона, они вполне могут повлиять на работу детектора — поскольку модели обучают на строго ограниченных наборах категорий, чтобы избежать ложных срабатываний.
А Ник Рейнольдс из лондонского RUSI добавил важную оговорку: маскировка почти бесполезна против тепловизоров, поскольку не скрывает тепловую сигнатуру двигателя.
Kyiv Independent связывает появление такого камуфляжа с резким ростом украинских среднедальних ударов по логистике. Только в мае 2026 года было зафиксировано 130 поражений российского транспорта, а глубина ударов по маршрутам снабжения выросла до 200 километров от линии фронта. Именно поэтому наибольшее распространение «зебра» получила на маршрутах трассы Р-280 — единственной сухопутной артерии снабжения топливом оккупированного Крыма.
Зеркальный процесс: маскируются и дроны
Показательно, что тактика не является односторонней. По данным того же The Economist, некоторые российские дроны также получают собственную «зебровую» окраску — по всей видимости, чтобы затруднить их идентификацию украинскими дронами-перехватчиками.
Представитель Brave1 — украинского правительственного подразделения по ускорению оборонных технологий — подтвердил изданиям RFE/RL и The Economist, что россияне действительно непрерывно тестируют новые варианты камуфляжа, однако подчеркнул, что украинская сторона адаптируется быстрее.
При этом в Brave1 подчеркнули: решение об уничтожении цели всегда санкционирует человек, а ИИ лишь помогает на отдельных этапах процесса. Это касается, в частности, ударных дронов типа Hornet, которые активно применяются в среднедальних операциях.
Арсенал недолговечен
Главный тезис экспертов: преимущество от конкретного узора — временное. Как только «зебровых» грузовиков станет достаточно, чтобы попасть в обучающие выборки, модели начнут уверенно распознавать и их.
Это, по сути, классический цикл противостояния: новая маскировка — переобучение классификатора — новая маскировка. Хамфрис прямо говорит, что у любой конкретной окраски короткий срок годности. В этом соревновании побеждает не тот, кто придумал самый хитрый узор, а тот, кто быстрее обновляет датасет.
