XTLS-Reality в ядре, TensorFlow.js на фронте, udp2raw для UDP — и всё это бесплатно
Привет! Я Артемий Максалиев, студент МЭИ.
Я создаю UDPilot — VPN, который не обрезает UDP (важно для игр и VoIP), не хранит логи и умеет обходить DPI там, где не работают обычные протоколы.
Сделать корпоративный уровень защиты и скорости — доступным каждому.
Бесплатно. С открытым кодом. Без «но».
| Проблема | Решение в UDPilot |
|---|---|
| DPI блокирует WireGuard/OpenVPN | XTLS-Reality — маскируем трафик под HTTPS |
| Провайдер режет UDP (QoS) | udp2raw — заворачиваем UDP в TCP |
| Пинг скачет, сервер далеко | TensorFlow.js предсказывает лучший маршрут прямо в браузере |
| Хочется свой сервер | Поддерживаем кастомные конфиги + 3X-UI |
| 🔥 Фича | 📝 Как работает |
|---|---|
| 🛡 Обход DPI | Встроенный клиент VLESS + XTLS-Reality + uTLS (маскировка под браузер) |
| 🚀 UDP-тюнинг | udp2raw-tunnel + фейковые TCP-пакеты — игры летают даже при QoS |
| 🧠 ML-роутинг | TensorFlow.js анализирует историю пинга/потерь и выбирает сервер |
| 🛠 Свои сервера | Поддерживаем 3X-UI конфиги: ввел IP/порт/fallback — и работай |
| 📊 Визуализация | D3.js: графики пинга, скорости, потери пакетов в реальном времени |
| 🌍 Кроссплатформа | Windows (первая), macOS, Linux через Electron/Tauri |
graph LR
UI[React + TensorFlow.js] -->|WebSocket| BE[NestJS Backend]
BE -->|IPC| CPP[C++ Core]
CPP -->|TUN| OS[Network Stack]
CPP -->|udp2raw| UDP[UDP traffic]
CPP -->|Reality| DPI[Обход DPI]
ML[TensorFlow.js] -->|выбор сервера| UI
- ML-модель в браузере предсказывает оптимальный сервер (пинг/нагрузка)
- C++ ядро поднимает TUN и запускает:
xray-core(VLESS + Reality) для основного трафикаudp2rawдля защиты UDP от QoS
- Fastify/NestJS управляет состоянием и конфигами
- D3.js показывает метрики через WebSocket
| Компонент | Технологии |
|---|---|
| Ядро | C++17, CMake, TUN/TAP, libuv, Xray-core (встраиваемый) |
| Фронтенд | React, D3.js, TailwindCSS, Electron/Tauri, TensorFlow.js |
| Сеть (обход DPI) | VLESS + XTLS-Reality + VISION + uTLS, 3X-UI совместимость |
| Сеть (UDP) | udp2raw-tunnel, фейковые TCP-пакеты |
| Бэкенд UI | NestJS, Node.js, WebSockets |
| ML | TensorFlow.js (модель LSTM для предсказания потерь/пинга) |
| Сборка | GitHub Actions, CMake, Docker, cross-compile для 3 ОС |
Мы не отправляем ваши данные в облако — ML работает локально в браузере:
- Собираем историю: пинг, loss, время суток, загрузку сервера
- Обучаем легковесную LSTM-модель (до 500 КБ)
- Модель рекомендует сервер с минимальным предсказанным пингом
- При изменении сети — дообучение на лету (transfer learning)
Это даёт +15–30% к стабильности RTT в тестах на нестабильных соединениях.
- C++: доработать TUN и асинхронный ввод/вывод
- ML: улучшить модель TensorFlow.js (уменьшить размер, повысить точность)
- Frontend: красивые графики D3.js + индикация работы ML
- DevOps: сборка Electron-приложения под Windows/Linux/macOS
- ⭐ Поставьте звезду — это реально помогает
- 🐛 Заводите Issues с багами и идеями
- 📣 Расскажите в чатах про UDPilot
- Telegram: @PotatoS229 (автор)
- GitHub Issues: баги и фичи
MIT — делайте что хотите, но помните про добро.