Студент МАИ адаптировал игровой движок Unreal Engine 4 под ОС Аврора

Студент МАИ адаптировал игровой движок Unreal Engine 4 под ОС Аврора

Студент МАИ адаптировал игровой движок Unreal Engine 4 под ОС Аврора

В Telegram выложили деморолик запуска Unreal Engine 4 разработки Epic Games на ОС «Аврора» версии 5. Автор эксперимента по реализации поддержки — магистрант МАИ Александр Навроцкий (@UB3DDE).

Исходники движка студенту предоставили для исследований в рамках работы над диссертацией. Полученный билд, по его словам, — лишь первый результат портирования, доказательство возможности решения задачи.

«В дальнейшем планируется улучшить работу некоторых текстур, добавить функционал адаптации игрового движка к повороту экрана, а также удовлетворить требования безопасности ОС “Аврора” к приложениям, — заявил Навроцкий в комментарии для «Известий». — Также планируется сравнить производительность полученной адаптации движка с аналогичным на ОС Android. Долгосрочные планы — это использование технологии Vulkan вместо OpenGL ES и переход на UE5».

Сегодня утром, 24 марта, в том же телеграм-канале был анонсирован предварительный релиз опенсорсного движка Godot 4 с поддержкой «Аврора». Разработчики игр скоро смогут с легкостью переносить их на российскую ОС и сразу размещать в RuStore.

В разделе FAQ на русскоязычном сайте Epic Games сказано: «Epic Games Store доступен игрокам в большинстве стран по всему миру за исключением стран, на которые распространяется запрет, предусмотренный законодательством США». Тем не менее, магазин при заходе из России исправно открывается (проверено), а при попытке создания аккаунта в поле «Страна» автоматически ставится «Russian Federation».

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