La empresa Google ha presentado el lanzamiento de la herramienta Magika 1.0, dise\u00f1ada para determinar el tipo de contenido mediante el an\u00e1lisis de los datos presentes en un archivo. Magika puede identificar con precisi\u00f3n los lenguajes de programaci\u00f3n utilizados en el contenido, m\u00e9todos de compresi\u00f3n, paquetes de instalaci\u00f3n, c\u00f3digo ejecutable, tipos de marcado, formatos de audio, video, documentos e im\u00e1genes. La herramienta asociada con el proyecto y el modelo de aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1n disponibles bajo la licencia Apache 2.0. Se han preparado wrappers para los lenguajes Rust, Python, JavaScript\/TypeScript y Go. <\/p>\n
A diferencia de proyectos similares que determinan el tipo MIME a partir del contenido, Magika se distingue por el uso de m\u00e9todos de aprendizaje autom\u00e1tico, alto rendimiento<\/a> y su precisi\u00f3n en la identificaci\u00f3n. El modelo ha sido entrenado utilizando el marco Keras con 100 millones de ejemplos de archivos (el tama\u00f1o del conjunto de datos es superior a 3 TB) y soporta el reconocimiento de 200 tipos de datos con una precisi\u00f3n de al menos el 99%. El modelo se ha ensamblado en formato ONNX y tiene un tama\u00f1o de solo unos pocos megabytes. La implementaci\u00f3n de m\u00e9todos de aprendizaje profundo ha permitido aumentar la precisi\u00f3n de detecci\u00f3n en un 50% en comparaci\u00f3n con el sistema previamente utilizado en Google, que se basaba en reglas definidas manualmente. <\/p>\n En Google, el sistema se utiliza para clasificar archivos en los servicios de Gmail, Drive, Code Insight y Safe Browsing durante verificaciones de seguridad y cumplimiento de normas. Se ha asegurado la integraci\u00f3n de Magika en las plataformas VirusTotal y abuse.ch como un eslab\u00f3n para la filtraci\u00f3n primaria de archivos antes de que sean sometidos a analizadores espec\u00edficos. La configuraci\u00f3n de Magika desplegada en la infraestructura de Google permite escanear varios millones de archivos por segundo y cientos de miles de millones de archivos por semana. Tras la carga del modelo, el tiempo de generaci\u00f3n de salida es de 5 ms cuando se prueba en un n\u00facleo de CPU. El tiempo de detecci\u00f3n casi no depende del tama\u00f1o del archivo. <\/p>\n Para utilizar Magika en sus proyectos, se han preparado una herramienta de l\u00ednea de comandos, paquetes para Python, Rust y Go, as\u00ed como una biblioteca de JavaScript que puede funcionar en el navegador o en proyectos basados en Node.js. La interfaz de l\u00ednea de comandos y la API admiten la ejecuci\u00f3n de operaciones en modo por lotes, es decir, permiten verificar varios archivos en una sola solicitud. Hay un modo de escaneo recursivo de todo el contenido del directorio y tres modos de predicci\u00f3n para ajustar la resistencia a errores (alta confianza, confianza media y mejor suposici\u00f3n). <\/p>\n Inicialmente, el proyecto se desarroll\u00f3 en Python, pero al preparar el lanzamiento 1.0, el motor para la identificaci\u00f3n de tipos de contenido fue reescrito en Rust, lo que permiti\u00f3 alcanzar un rendimiento m\u00e1s alto, manteniendo un nivel adecuado de seguridad del c\u00f3digo. Para ejecutar el modelo de aprendizaje autom\u00e1tico se utiliz\u00f3 el marco ONNX Runtime, y para el procesamiento paralelo y asincr\u00f3nico de solicitudes, se emple\u00f3 la biblioteca Tokio. En un MacBook Pro (M4), el rendimiento del motor permite procesar alrededor de 1000 archivos por segundo. <\/p>\n Adem\u00e1s del nuevo motor, los cambios en la versi\u00f3n 1.0 incluyen la expansi\u00f3n del n\u00famero de tipos soportados de aproximadamente 100 a 200; la adici\u00f3n de un nuevo cliente de l\u00ednea de comandos, escrito en Rust; una mayor precisi\u00f3n en la determinaci\u00f3n de formatos de texto, como archivos de configuraci\u00f3n y c\u00f3digo; y la reestructuraci\u00f3n de los m\u00f3dulos para Python y TypeScript para simplificar su integraci\u00f3n con otros proyectos. Entre los nuevos tipos de contenido soportados se encuentran: formatos utilizados en aprendizaje autom\u00e1tico y AI; lenguajes de programaci\u00f3n Swift, Kotlin, TypeScript, Dart, Solidity, Web Assembly y Zig; componentes de DevOps (Dockerfiles, TOML, HashiCorp, archivos de construcci\u00f3n Bazel y reglas YARA); bases de datos SQLite; archivos de AutoCAD (dwg, dxf), Adobe Photoshop (psd) y fuentes (woff, woff2). Se mejor\u00f3 la separaci\u00f3n de c\u00f3digo entre C++ y C, JavaScript y TypeScript. \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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