{"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\/news\/google-opublikoval-magika-1-0-instrumentarij-dlya-opredeleniya-tipa-soderzhimogo-fajlov","title":{"rendered":"Google ha pubblicato Magika 1.0, uno strumento per la determinazione del tipo di contenuto dei file","gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"text"}]},"content":{"rendered":"

L'azienda Google ha presentato il rilascio dello strumento Magika 1.0, progettato per determinare il tipo di contenuto analizzando i dati disponibili nel file. Magika \u00e8 in grado di 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. Lo strumento associato al progetto e il modello di machine learning sono distribuiti con licenza Apache 2.0. Sono state preparate interfacce per i linguaggi Rust, Python, JavaScript\/TypeScript e Go. <\/p>\n

A differenza di progetti simili che determinano il tipo MIME in base al contenuto, Magika si distingue per l'applicazione di metodi di machine learning, maggiore prestazione<\/a> e per la precisione della determinazione. Il modello \u00e8 stato addestrato utilizzando il framework Keras su 100 milioni di esempi di file (dimensione del dataset superiore a 3 TB) e supporta il riconoscimento di 200 tipi di dati con un'accuratezza non inferiore al 99%. Il modello \u00e8 composto in formato ONNX e occupa solo pochi megabyte. L'uso di metodi di deep learning ha permesso di aumentare del 50% la precisione della determinazione rispetto al sistema precedentemente utilizzato da Google, basato su regole definite manualmente. <\/p>\n

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

Per integrare Magika nei tuoi progetti, sono stati sviluppati un'utilit\u00e0 da riga di comando, pacchetti per Python, Rust e Go, oltre a una libreria JavaScript in grado di funzionare nel browser o in progetti basati su Node.js. L'interfaccia della riga di comando e l'API supportano l'esecuzione di operazioni in modalit\u00e0 batch, permettendo cos\u00ec 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 impostare la tolleranza agli errori (alta confidenza, media confidenza e migliore supposizione). <\/p>\n

Inizialmente, il progetto si sviluppava in Python, ma durante la preparazione del rilascio 1.0, il motore per la determinazione dei tipi di contenuto \u00e8 stato riscritto in Rust, consentendo di raggiungere prestazioni superiori, mantenendo un adeguato livello di sicurezza del codice. Per l'esecuzione del modello di machine learning \u00e8 stato utilizzato il framework ONNX Runtime, mentre per l'elaborazione parallela e asincrona delle richieste \u00e8 stata impiegata la libreria Tokio. Su MacBook Pro (M4), le prestazioni del motore permettono di elaborare circa 1000 file al secondo. <\/p>\n

Oltre al nuovo motore, nella versione 1.0 si segnalano l'aumento del numero di tipi supportati da circa 100 a 200; l'aggiunta di un nuovo client da riga di comando, scritto in Rust; l'aumento della precisione nella rilevazione di formati di testo, come file di configurazione e codice; la revisione dei moduli per Python e TypeScript per facilitare la loro integrazione con altri progetti. Tra i nuovi tipi di contenuto supportati: formati utilizzati nel machine learning 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 divisione del codice tra C++ e C, JavaScript e TypeScript.
\n
Fonte: opennet.ru<\/a> <\/p>","protected":false,"gt_translate_keys":[{"key":"rendered","format":"html"}]},"excerpt":{"rendered":"

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