{"id":147635,"date":"2025-11-07T17:12:02","date_gmt":"2025-11-07T15:12:02","guid":{"rendered":"https:\/\/prohoster.info\/blog\/novosti-interneta\/google-opublikoval-magika-1-0-instrumentarij-dlya-opredeleniya-tipa-soderzhimogo-fajlov"},"modified":"2026-02-26T20:20:26","modified_gmt":"2026-02-26T18:20:26","slug":"google-opublikoval-magika-1-0-instrumentarij-dlya-opredeleniya-tipa-soderzhimogo-fajlov","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/news\/google-opublikoval-magika-1-0-instrumentarij-dlya-opredeleniya-tipa-soderzhimogo-fajlov","title":{"rendered":"Google hat Magika 1.0 ver\u00f6ffentlicht, ein Tool zur Bestimmung des Inhalts von Dateien","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Das Unternehmen Google hat die Ver\u00f6ffentlichung des Tools Magika 1.0 angek\u00fcndigt, das zur Bestimmung des Inhalts nach Analyse der in einer Datei vorhandenen Daten dient. Magika kann die in den Inhalten verwendeten Programmiersprachen, Komprimierungsmethoden, Installationspakete, ausf\u00fchrbaren Code, Markup-Arten, Audio-, Video-, Dokument- und Bildformate pr\u00e4zise identifizieren. Das mit dem Projekt verbundene Tool und das fertige Modell f\u00fcr maschinelles Lernen werden unter der Lizenz Apache 2.0 verbreitet. Wrapper sind f\u00fcr die Sprachen Rust, Python, JavaScript\/TypeScript und Go vorbereitet. <\/p>\n

Im Gegensatz zu \u00e4hnlichen Projekten, die den MIME-Typ anhand des Inhalts bestimmen, hebt sich Magika durch den Einsatz von Methoden des maschinellen Lernens ab, hoher Leistung<\/a> und der Genauigkeit bei der Bestimmung. Das Modell wurde mit dem Keras-Framework auf 100 Millionen Beispielen von Dateien trainiert (Gr\u00f6\u00dfe des Datensatzes \u00fcber 3 TB) und unterst\u00fctzt die Erkennung von 200 Datentypen mit einer Genauigkeit von mindestens 99 %. Das Modell ist im ONNX-Format kompaktiert und hat nur einen geringen Speicherplatzbedarf von wenigen Megabyte. Der Einsatz von Techniken des tiefen maschinellen Lernens hat die Genauigkeit der Bestimmung im Vergleich zu dem zuvor von Google verwendeten regelbasierten System um 50 % erh\u00f6ht. <\/p>\n

Bei Google wird das System zur Klassifizierung von Dateien in den Diensten Gmail, Drive, Code Insight und Safe Browsing w\u00e4hrend Sicherheitspr\u00fcfungen und der Einhaltung von Diensten verwendet. Die Integration von Magika in die Plattformen VirusTotal und abuse.ch dient als Schnittstelle f\u00fcr die erste Filterung von Dateien, bevor spezifische Analysatoren durchgef\u00fchrt werden. Die in der Google-Infrastruktur implementierte Konfiguration von Magika erm\u00f6glicht das Scannen von mehreren Millionen Dateien pro Sekunde und mehreren hundert Milliarden Dateien pro Woche. Nach dem Laden des Modells betr\u00e4gt die Ausgabedauer 5 ms bei Tests auf einem CPU-Kern. Die Bestimmungszeit ist nahezu unabh\u00e4ngig von der Dateigr\u00f6\u00dfe. <\/p>\n

Um Magika in Ihren Projekten zu verwenden, wurden eine Befehlszeilen-Utility, Pakete f\u00fcr Python, Rust und Go sowie eine JavaScript-Bibliothek vorbereitet, die in Browsern oder in Node.js-basierten Projekten arbeiten kann. Die Befehlszeilenoberfl\u00e4che und die API unterst\u00fctzen die Ausf\u00fchrung von Operationen im Batch-Modus, d.h. sie erm\u00f6glichen es, mehrere Dateien in einer Anfrage zu \u00fcberpr\u00fcfen. Es gibt einen Modus f\u00fcr rekursives Scannen des gesamten Inhalts eines Verzeichnisses und drei Vorhersagemodi zur Anpassung an Fehlertoleranz (hohe Zuversicht, mittlere Zuversicht und beste Sch\u00e4tzung). <\/p>\n

Urspr\u00fcnglich wurde das Projekt in der Programmiersprache Python entwickelt, aber zur Vorbereitung der Version 1.0 wurde die Engine zur Bestimmung von Content-Typen in Rust neu geschrieben, was eine h\u00f6here Leistung bei gleichzeitiger Gew\u00e4hrleistung eines angemessenen Sicherheitsniveaus des Codes erm\u00f6glichte. F\u00fcr die Ausf\u00fchrung des Modells f\u00fcr maschinelles Lernen wird das Framework ONNX Runtime verwendet, und f\u00fcr die parallele asynchrone Verarbeitung von Anfragen die Bibliothek Tokio. Auf einem MacBook Pro (M4) erm\u00f6glicht die Leistung der Engine die Verarbeitung von etwa 1000 Dateien pro Sekunde. <\/p>\n

Neben der neuen Engine sind im Release 1.0 die Erweiterung der unterst\u00fctzten Typen von etwa 100 auf 200 zu vermerken; die Einf\u00fchrung eines neuen Befehlszeilenclients, der in Rust geschrieben wurde; die Verbesserung der Genauigkeit bei der Bestimmung von Textformaten wie Konfigurations- und Code-Dateien; die \u00dcberarbeitung von Modulen f\u00fcr Python und TypeScript zur Vereinfachung ihrer Integration in andere Projekte. Zu den neu unterst\u00fctzen Typen z\u00e4hlen Formate, die im maschinellen Lernen und AI verwendet werden; Programmiersprachen wie Swift, Kotlin, TypeScript, Dart, Solidity (solidity), Web Assembly und Zig; DevOps-Komponenten (Dockerfiles, TOML, HashiCorp, Bazel-Bau-Dateien und YARA-Regeln); SQLite-Datenbanken; AutoCAD-Dateien (dwg, dxf), Adobe Photoshop (psd) und Schriftarten (woff, woff2). Die Trennung des Codes in C++ und C, JavaScript und TypeScript wurde verbessert.
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Quelle: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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