L'entreprise Google a pr\u00e9sent\u00e9 la sortie de l'outil Magika 1.0, con\u00e7u pour d\u00e9terminer le type de contenu en analysant les donn\u00e9es pr\u00e9sentes dans le fichier. Magika peut identifier avec pr\u00e9cision les langages de programmation utilis\u00e9s dans le contenu, les m\u00e9thodes de compression, les paquets d'installation, le code ex\u00e9cutable, les types de balisage, les formats audio, vid\u00e9o, documentaires et d'image. L'outil li\u00e9 au projet et le mod\u00e8le de machine learning pr\u00eat \u00e0 l'emploi sont diffus\u00e9s sous la licence Apache 2.0. Des wrappers ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9par\u00e9s pour les langages Rust, Python, JavaScript\/TypeScript et Go. <\/p>\n
Contrairement aux projets similaires qui d\u00e9terminent le type MIME \u00e0 partir du contenu, Magika se distingue par l'application de m\u00e9thodes de machine learning, une grande performance<\/a> et une pr\u00e9cision de d\u00e9tection. Le mod\u00e8le a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 avec le framework Keras sur 100 millions d'exemples de fichiers (taille de l'ensemble de donn\u00e9es sup\u00e9rieure \u00e0 3 To) et prend en charge la reconnaissance de 200 types de donn\u00e9es avec une pr\u00e9cision d'au moins 99 %. Le mod\u00e8le est empaquet\u00e9 au format ONNX et ne p\u00e8se que quelques m\u00e9gaoctets. L'utilisation de m\u00e9thodes de deep learning a permis d'augmenter la pr\u00e9cision de d\u00e9tection de 50 % par rapport au syst\u00e8me bas\u00e9 sur des r\u00e8gles manuelles pr\u00e9c\u00e9demment utilis\u00e9 par Google. <\/p>\n Chez Google, le syst\u00e8me est utilis\u00e9 pour classifier les fichiers dans les services Gmail, Drive, Code Insight et Safe Browsing lors des v\u00e9rifications de s\u00e9curit\u00e9 et de conformit\u00e9 aux r\u00e8gles des services. L'int\u00e9gration de Magika dans les plateformes VirusTotal et abuse.ch est r\u00e9alis\u00e9e en tant que lien pour le filtrage primaire des fichiers avant l'ex\u00e9cution d'analyseurs sp\u00e9cifiques. La configuration d\u00e9ploy\u00e9e dans l'infrastructure de Google permet de scanner plusieurs millions de fichiers par seconde et plusieurs centaines de milliards de fichiers par semaine. Apr\u00e8s le chargement du mod\u00e8le, le temps de g\u00e9n\u00e9ration des r\u00e9sultats est de 5 ms lors des tests sur un c\u0153ur de CPU. Le temps de d\u00e9tection d\u00e9pend peu de la taille du fichier. <\/p>\n Pour utiliser Magika dans vos projets, des outils en ligne de commande, des packages pour Python, Rust et Go ainsi qu'une biblioth\u00e8que JavaScript fonctionnant dans le navigateur ou dans des projets bas\u00e9s sur Node.js ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9par\u00e9s. L'interface en ligne de commande et l'API prennent en charge l'ex\u00e9cution d'op\u00e9rations en mode batch, c'est-\u00e0-dire qu'elles permettent de v\u00e9rifier plusieurs fichiers en une seule requ\u00eate. Un mode de scan r\u00e9cursif de tout le contenu d'un r\u00e9pertoire est disponible ainsi que trois modes de pr\u00e9vision pour ajuster la tol\u00e9rance aux erreurs (haute confiance, confiance interm\u00e9diaire et meilleure estimation). <\/p>\n Le projet a initialement \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9 en Python, mais lors de la pr\u00e9paration de la version 1.0, le moteur de d\u00e9tection des types de contenu a \u00e9t\u00e9 r\u00e9\u00e9crit en Rust, permettant d'atteindre une performance sup\u00e9rieure tout en maintenant un niveau ad\u00e9quat de s\u00e9curit\u00e9 du code. Pour ex\u00e9cuter le mod\u00e8le d'apprentissage automatique, le framework ONNX Runtime a \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9, et pour le traitement asynchrone parall\u00e8le des requ\u00eates, la biblioth\u00e8que Tokio. Sur MacBook Pro (M4), la performance du moteur permet de traiter environ 1000 fichiers par seconde. <\/p>\n Outre le nouveau moteur, la version 1.0 se distingue par un \u00e9largissement du nombre de types pris en charge, passant d'environ 100 \u00e0 200 ; l'ajout d'un nouveau client en ligne de commande, \u00e9crit en Rust ; l'augmentation de la pr\u00e9cision de la d\u00e9tection de formats textuels tels que les fichiers de configuration et de code ; la refonte des modules pour Python et TypeScript pour simplifier leur int\u00e9gration avec d'autres projets. Parmi les nouveaux types de contenu pris en charge figurent : les formats utilis\u00e9s dans le machine learning et l'IA ; les langages de programmation Swift, Kotlin, TypeScript, Dart, Solidity, Web Assembly et Zig ; les composants DevOps (Dockerfiles, TOML, HashiCorp, fichiers de construction Bazel et r\u00e8gles YARA) ; les bases de donn\u00e9es SQLite ; les fichiers AutoCAD (dwg, dxf), Adobe Photoshop (psd) et les polices (woff, woff2). La s\u00e9paration du code en C++ et C, JavaScript et TypeScript a \u00e9t\u00e9 am\u00e9lior\u00e9e. \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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