{"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\/novosti-interneta\/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 Dateiinhalts.","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Die Google-Kompanie hat die Ver\u00f6ffentlichung des Tools Magika 1.0 vorgestellt, das zur Bestimmung des Inhalts basierend auf der Analyse der im Dokument vorhandenen Daten entwickelt wurde. Magika kann pr\u00e4zise die verwendeten Programmiersprachen, Komprimierungsmethoden, Installationspakete, ausf\u00fchrbaren Code, Markup-Typen sowie Formate f\u00fcr Audio, Video, Dokumente und Bilder identifizieren. Das mit dem Projekt verbundene Tool und das bereitgestellte Machine-Learning-Modell sind unter der Apache 2.0 Lizenz verf\u00fcgbar. Wrapper wurden f\u00fcr die Programmiersprachen Rust, Python, JavaScript\/TypeScript und Go vorbereitet. <\/p>\n

Magika unterscheidet sich von \u00e4hnlichen Projekten, die den MIME-Typ anhand des Inhalts bestimmen, durch den Einsatz von Machine-Learning-Methoden. hoher Leistung kombiniert.<\/a> und Genauigkeit der Bestimmung. Das Modell wurde unter Verwendung des Keras-Frameworks auf 100 Millionen Beispielen trainiert (Datensatzgr\u00f6\u00dfe \u00fcber 3 TB) und unterst\u00fctzt die Erkennung von 200 Datentypen mit einer Genauigkeit von mindestens 99 %. Das Modell ist im ONNX-Format kompiliert und hat eine Gr\u00f6\u00dfe von nur wenigen Megabyte. Der Einsatz von Methoden des tiefen maschinellen Lernens erm\u00f6glichte eine 50%ige Steigerung der Bestimmungsgenauigkeit im Vergleich zu dem zuvor bei Google verwendeten System, das auf manuell festgelegten Regeln basierte. <\/p>\n

Bei Google wird das System zur Klassifizierung von Dateien in den Diensten Gmail, Drive, Code Insight und Safe Browsing eingesetzt, um Sicherheits\u00fcberpr\u00fcfungen und die Einhaltung von Dienstvorschriften durchzuf\u00fchren. Die Integration von Magika in die Plattformen VirusTotal und abuse.ch dient als Schnittstelle zur ersten Filterung von Dateien vor der Durchf\u00fchrung spezifischer Analysen. 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 beim Testen auf einem einzelnen CPU-Kern. Die Bestimmungszeit h\u00e4ngt kaum von der Dateigr\u00f6\u00dfe ab. <\/p>\n

Um Magika in Ihren Projekten zu nutzen, stehen eine Kommandozeilen-Utility, Pakete f\u00fcr Python, Rust und Go sowie eine JavaScript-Bibliothek zur Verf\u00fcgung, die sowohl im Browser als auch in Node.js-Projekten verwendet werden kann. Die Kommandozeilenoberfl\u00e4che und die APIs unterst\u00fctzen Batch-Operationen, d.h. Sie k\u00f6nnen mehrere Dateien in einem einzigen Anfrage \u00fcberpr\u00fcfen. Es gibt einen rekursiven Scan-Modus f\u00fcr den gesamten Inhalt eines Verzeichnisses sowie drei Prognosemodi zur Anpassung an Fehlertoleranz (hohe Zuverl\u00e4ssigkeit, mittlere Zuverl\u00e4ssigkeit und beste Sch\u00e4tzung). <\/p>\n

Urspr\u00fcnglich wurde das Projekt in Python entwickelt, aber bei der Vorbereitung der Version 1.0 wurde die Engine zur Bestimmung von Inhaltstypen in Rust neu geschrieben, was eine h\u00f6here Leistung bei gleichzeitig angemessenem Schutz des Codes erm\u00f6glichte. F\u00fcr die Ausf\u00fchrung des maschinellen Lernmodells kommt das Framework ONNX Runtime zum Einsatz, und f\u00fcr die parallele asynchrone Verarbeitung von Anfragen wird die Bibliothek Tokio verwendet. Auf dem MacBook Pro (M4) erm\u00f6glicht die Engine eine Verarbeitung von etwa 1000 Dateien pro Sekunde. <\/p>\n

Neben der neuen Engine wird in der Version 1.0 die Erweiterung der unterst\u00fctzten Typen von etwa 100 auf 200 hervorgehoben; die Einf\u00fchrung eines neuen Kommandozeilenclients, der in Rust geschrieben ist; die Verbesserung der Genauigkeit bei der Erkennung von Textformaten wie Konfigurationsdateien und Code; sowie die \u00dcberarbeitung der Module f\u00fcr Python und TypeScript zur Vereinfachung der Integration in andere Projekte. Unter den unterst\u00fctzten neuen Inhaltstypen befinden sich: Formate, die im maschinellen Lernen und KI verwendet werden; Programmiersprachen wie Swift, Kotlin, TypeScript, Dart, Solidity, WebAssembly und Zig; DevOps-Komponenten (Dockerfiles, TOML, HashiCorp, Bazel-Build-Dateien und YARA-Regeln); SQLite-Datenbanken; AutoCAD-Dateien (dwg, dxf), Adobe Photoshop (psd) und Schriftarten (woff, woff2). Die Trennung von Code 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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Dieses Werkzeug dient der Inhaltsklassifizierung basierend auf der Analyse der im Dateiinhalt verf\u00fcgbaren Daten. Magika kann die verwendeten Programmiersprachen, Komprimierungsmethoden, Installationspakete, ausf\u00fchrbare Codes, Arten von Markup, sowie Audio-, Video-, Dokument- und Bildformate pr\u00e4zise identifizieren. Das mit dem Projekt verbundene Tool und das fertige Machine-Learning-Modell werden unter der Apache-Lizenz vertrieben.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/de\/blog\/novosti-interneta\/google-opublikoval-magika-1-0-instrumentarij-dlya-opredeleniya-tipa-soderzhimogo-fajlov","robots":"max-image-preview:large","keywords":"","webmasterTools":{"miscellaneous":""},"schema":null,"og:locale":"de_DE","og:site_name":"ProHoster | \u041a\u0443\u043f\u0438\u0442\u044c \u043d\u0430\u0434\u0435\u0436\u043d\u044b\u0439 \u0445\u043e\u0441\u0442\u0438\u043d\u0433 \u0434\u043b\u044f \u0441\u0430\u0439\u0442\u043e\u0432 \u0441 \u0437\u0430\u0449\u0438\u0442\u043e\u0439 \u043e\u0442 DDoS, VPS VDS \u0441\u0435\u0440\u0432\u0435\u0440\u044b","og:type":"article","og:title":"\ud83e\udd47Google \u043e\u043f\u0443\u0431\u043b\u0438\u043a\u043e\u0432\u0430\u043b Magika 1.0, \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u0439 \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u0444\u0430\u0439\u043b\u043e\u0432 | ProHoster","og:description":"\u041a\u043e\u043c\u043f\u0430\u043d\u0438\u044f Google \u043f\u0440\u0435\u0434\u0441\u0442\u0430\u0432\u0438\u043b\u0430 \u0440\u0435\u043b\u0438\u0437 \u0438\u043d\u0441\u0442\u0440\u0443\u043c\u0435\u043d\u0442\u0430\u0440\u0438\u044f Magika 1.0, \u043f\u0440\u0435\u0434\u043d\u0430\u0437\u043d\u0430\u0447\u0435\u043d\u043d\u043e\u0433\u043e \u0434\u043b\u044f \u043e\u043f\u0440\u0435\u0434\u0435\u043b\u0435\u043d\u0438\u044f \u0442\u0438\u043f\u0430 \u0441\u043e\u0434\u0435\u0440\u0436\u0438\u043c\u043e\u0433\u043e \u043d\u0430 \u043e\u0441\u043d\u043e\u0432\u0435 \u0430\u043d\u0430\u043b\u0438\u0437\u0430 \u0438\u043c\u0435\u044e\u0449\u0438\u0445\u0441\u044f \u0432 \u0444\u0430\u0439\u043b\u0435 \u0434\u0430\u043d\u043d\u044b\u0445. 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