Разработчики Winamp удалили репозиторий с исходным кодом спустя месяц

Разработчики Winamp удалили репозиторий с исходным кодом спустя месяц

Разработчики Winamp удалили репозиторий с исходным кодом спустя месяц

Видимо, что-то пошло не так с идеей раскрытия исходного кода медиаплеера Winamp. Спустя всего месяц после загрузки внутренностей софта на GitHub разработчики решили удалить весь репозиторий.

Если перейти по ссылке, где раньше располагался исходный код Winamp, видим сообщение «у этой организации нет публичного репозитория». Как пишет The Register, удаление странно совпало с предложением включить в разработку код Shoutcast DNAS, а также кодеки Microsoft и Intel.

 

Изначально разработчики просили сообщество поучаствовать в доработке плеера, поскольку у самих, насколько можно судить, не было возможности уделять много времени Winamp.

Например, после выпуска версии Winamp 5.666 в 2013 году разработчики свернули свой проект, а два года назад вышла первая стабильная версия Winamp за четыре года.

Отметим, что исходный код разработчики выложили под лицензией Winamp Collaborative License (WCL) Version 1.0, которая прямо запрещает форки:

«Вы не можете создавать, поддерживать и распространять форки версий этого программного обеспечения».

Этот пункт, кстати, смутил ряд пользователей, поскольку нарушал правила самой площадки GitHub. Hackaday, например, заметил, что это нельзя даже назвать открытием исходного кода.

Помимо внутренностей Winamp, в репозитории можно было найти копию серверного кода Shoutcast Distributed Network Audio Server (DNAS).

Cloud.ru представила фильтр, скрывающий конфиденциальные данные от ИИ

На конференции GoCloud 2026 компания Cloud.ru анонсировала Guardrails Filter — инструмент для более безопасной работы с генеративным ИИ. Его задача довольно понятная: не дать конфиденциальным данным случайно утечь в большую языковую модель.

Схема работы выглядит так: сервис проверяет текст запроса, ищет в нём конфиденциальные данные — например, персональные сведения, банковские реквизиты, API-ключи и другие секреты, — затем маскирует их и только после этого отправляет обезличенный запрос в модель. Когда модель возвращает ответ, система подставляет реальные значения обратно.

Иначе говоря, пользователь получает нормальный результат, но сами чувствительные данные не уходят за пределы корпоративного контура в исходном виде.

Сейчас инструмент рассчитан на работу с моделями из сервиса Cloud.ru Foundation Models. В этой платформе доступно более 20 моделей разных типов, включая text-to-text, audio-to-text и image-text-to-text. При этом Cloud.ru отдельно уточняет, что механизм фильтрации будет доступен и в формате on-premise, то есть для установки на стороне самого заказчика.

Появление такого инструмента хорошо вписывается в общий тренд: компании всё активнее используют генеративный ИИ, но тема утечек данных остаётся одной из главных причин, почему внедрение идёт не так быстро, как хотелось бы. Особенно это чувствительно для отраслей, где много персональной и служебной информации, — например, для здравоохранения, ретейла и госсектора.

Кроме того, Cloud.ru сообщила, что добавила в Foundation Models LLM-модель российской компании HiveTrace с Guardrails-механизмом. По заявлению компании, такая модель должна лучше справляться с рисками вроде промпт-инъекций, утечки системных инструкций и некорректной обработки выходных данных.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru