{"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\/it\/blog\/novosti-interneta\/google-opublikoval-magika-1-0-instrumentarij-dlya-opredeleniya-tipa-soderzhimogo-fajlov","title":{"rendered":"Google ha pubblicato Magika 1.0, un toolkit per identificare il tipo di contenuto dei file","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

Google ha lanciato la versione 1.0 dello strumento Magika, progettato per determinare il tipo di contenuto attraverso l'analisi dei dati disponibili nel file. Magika pu\u00f2 identificare con precisione i linguaggi di programmazione utilizzati, i metodi di compressione, i pacchetti di installazione, il codice eseguibile, i tipi di markup, i formati audio, video, documenti e immagini. Gli strumenti correlati al progetto e il modello di machine learning sono disponibili sotto licenza Apache 2.0. I wrapper sono disponibili per i linguaggi Rust, Python, JavaScript\/TypeScript e Go. <\/p>\n

A differenza di progetti simili che determinano il MIME type in base al contenuto, Magika si distingue per l'applicazione di metodi di machine learning. alta performance<\/a> e precisione del riconoscimento. Il modello \u00e8 stato addestrato utilizzando il framework Keras su 100 milioni di file (dimensione del dataset superiore a 3 TB) e supporta il riconoscimento di 200 tipi di dati con una precisione di almeno il 99%. Il modello \u00e8 strutturato nel formato ONNX e ha una dimensione di solo pochi megabyte. L'uso di metodi di deep learning ha permesso di aumentare la precisione del riconoscimento del 50% rispetto al precedente sistema di Google basato su regole definite manualmente. <\/p>\n

In Google, il sistema viene utilizzato per la classificazione dei file nei servizi Gmail, Drive, Code Insight e Safe Browsing durante le verifiche di sicurezza e conformit\u00e0 alle regole dei servizi. \u00c8 stata garantita l'integrazione di Magika nelle piattaforme VirusTotal e abuse.ch come anello per la filtrazione iniziale dei file prima dell'esecuzione di analizzatori specifici. La configurazione di Magika implementata nell'infrastruttura Google consente di scansionare diversi milioni di file al secondo e centinaia di miliardi di file alla settimana. Dopo il caricamento del modello, il tempo di generazione dell'output \u00e8 di 5 ms durante il test su un singolo core CPU. Il tempo di identificazione \u00e8 quasi indipendente dalla dimensione del file. <\/p>\n

Per integrare Magika nei propri progetti, sono stati preparati un'utilit\u00e0 da riga di comando, pacchetti per Python, Rust e Go, oltre a una libreria JavaScript in grado di funzionare nei browser o in progetti basati su Node.js. L'interfaccia da riga di comando e l'API supportano l'esecuzione delle operazioni in modalit\u00e0 batch, consentendo di controllare pi\u00f9 file con una sola richiesta. \u00c8 disponibile una modalit\u00e0 di scansione ricorsiva dell'intero contenuto della directory e tre modalit\u00e0 di previsione per configurare la tolleranza agli errori (alta affidabilit\u00e0, media affidabilit\u00e0 e migliore stima). <\/p>\n

Inizialmente, il progetto \u00e8 stato sviluppato in Python, ma durante la preparazione del rilascio 1.0 il motore per l'identificazione dei tipi di contenuto \u00e8 stato riscritto in Rust, consentendo cos\u00ec di ottenere prestazioni superiori mantenendo un adeguato livello di sicurezza del codice. Per eseguire il modello di apprendimento automatico \u00e8 stato utilizzato il framework ONNX Runtime, mentre per l'elaborazione asincrona parallela delle richieste \u00e8 stata impiegata la libreria Tokio. Su un MacBook Pro (M4), le prestazioni del motore consentono di elaborare circa 1000 file al secondo. <\/p>\n

Oltre al nuovo motore, le novit\u00e0 della versione 1.0 includono l'espansione del numero di tipi supportati da circa 100 a 200; l'aggiunta di un nuovo client da riga di comando, scritto in Rust; un aumento della precisione nel riconoscimento dei formati di testo, come i file di configurazione e il codice; una revisione dei moduli per Python e TypeScript per semplificarne l'integrazione con altri progetti. Tra i nuovi tipi di contenuto supportati ci sono: formati utilizzati nell'apprendimento automatico e nell'AI; linguaggi di programmazione Swift, Kotlin, TypeScript, Dart, Solidity (solidity), Web Assembly e Zig; componenti DevOps (Dockerfiles, TOML, HashiCorp, file di build Bazel e regole YARA); database SQLite; file AutoCAD (dwg, dxf), Adobe Photoshop (psd) e font (woff, woff2). \u00c8 stato migliorato il partizionamento del codice in C++ e C, JavaScript e TypeScript.
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Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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Magika pu\u00f2 determinare con precisione i linguaggi di programmazione utilizzati, i metodi di compressione, i pacchetti di installazione, il codice eseguibile, i tipi di marcatura, i formati audio, video, documenti e immagini. Lo strumento e il modello di machine learning associato al progetto sono distribuiti sotto licenza Apache.","canonical_url":"https:\/\/prohoster.info\/it\/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":"it_IT","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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