{"id":113637,"date":"2024-02-16T10:02:43","date_gmt":"2024-02-16T08:02:44","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-otkryl-kod-ai-sistemy-magika-dlya-opredeleniya-tipa-soderzhimogo-fajlov"},"modified":"2024-02-16T10:02:43","modified_gmt":"2024-02-16T08:02:44","slug":"google-otkryl-kod-ai-sistemy-magika-dlya-opredeleniya-tipa-soderzhimogo-fajlov","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/google-otkryl-kod-ai-sistemy-magika-dlya-opredeleniya-tipa-soderzhimogo-fajlov","title":{"rendered":"Google hat den Code des KI-Systems Magika zur Bestimmung des Dateiinhalts ver\u00f6ffentlicht","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Das Unternehmen Google hat die Ver\u00f6ffentlichung des Quellcodes des Projekts Magika angek\u00fcndigt, das zur Bestimmung des Inhalts based auf der Analyse der im Datei vorhandenen Daten gedacht ist. Magika kann die verwendeten Programmiersprachen, Komprimierungsmethoden, Installationspakete, ausf\u00fchrbaren Code, Markup-Arten sowie Audio-, Video-, Dokument- und Bildformate genau identifizieren. Das zugeh\u00f6rige Toolkit und das fertige Modell f\u00fcr maschinelles Lernen wurden unter der Apache 2.0-Lizenz ver\u00f6ffentlicht. <\/p>\n

Im Gegensatz zu \u00e4hnlichen Projekten, die den MIME-Typ basierend auf dem Inhalt bestimmen, unterscheidet sich Magika durch den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens, einer hohen Leistung und einer ausgezeichneten Genauigkeit. Das Modell wurde mit dem Keras-Framework an 25 Millionen Beispielen trainiert und unterst\u00fctzt die Erkennung von 116 Datentypen mit einer Genauigkeit von mindestens 99 %. Das Modell ist im ONNX-Format paketiert und hat eine Gr\u00f6\u00dfe von nur 1 MB. Der Einsatz von Deep-Learning-Methoden hat die Erkennungsgenauigkeit im Vergleich zu einem zuvor in Google verwendeten System, das auf manuell festgelegten Regeln basierte, um 50 % erh\u00f6ht.

\"Google<\/center> <\/p>\n

Bei Google wird das System zur Klassifizierung von Dateien in den Diensten Gmail, Drive, Code Insight und Safe Browsing verwendet, um Sicherheits- und Compliance-Pr\u00fcfungen durchzuf\u00fchren. Es wird an der Integration von Magika in die VirusTotal-Plattform gearbeitet, um als erste Filterstufe f\u00fcr Dateien vor der Durchf\u00fchrung spezifischer Analysen zu fungieren. Die in der Google-Infrastruktur implementierte Konfiguration von Magika erm\u00f6glicht die Scannung von mehreren Millionen Dateien pro Sekunde und mehreren Hundert Milliarden Dateien pro Woche. Nach dem Laden des Modells betr\u00e4gt die Auswertungszeit 5-6 ms bei Tests auf einem CPU-Kern. Die Bestimmungszeit h\u00e4ngt kaum von der Dateigr\u00f6\u00dfe ab. <\/p>\n

F\u00fcr die Nutzung von Magika in eigenen Projekten wurden ein Kommandozeilentool, ein Paket f\u00fcr Python und eine JavaScript-Bibliothek entwickelt, die sowohl im Browser als auch in Node.js-Projekten verwendet werden kann. Die Kommandozeilenoberfl\u00e4che und die API unterst\u00fctzen die Durchf\u00fchrung von Batch-Operationen, d.h. sie erm\u00f6glichen die \u00dcberpr\u00fcfung mehrerer Dateien in einem einzigen Anfrage. Es gibt einen rekursiven Scanning-Modus f\u00fcr den gesamten Inhalt eines Verzeichnisses sowie drei Prognosemodi zur Anpassung der Fehlertoleranz (hohe Sicherheit, mittlere Sicherheit und beste Sch\u00e4tzung).

\"Google<\/center>
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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