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magika — Detecção rápida e precisa de tipos de conteúdo de arquivo com tecnologia de IA | Kitploit
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Detecção rápida e precisa de tipos de conteúdo de arquivo com tecnologia de IA

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17.9k1.1k27há 9h 22mRevisado pelo Kitploit
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Magika

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O Magika é uma ferramenta inovadora de detecção de tipos de arquivo baseada em IA que se baseia no avanço recente do aprendizado profundo para fornecer detecção precisa. Internamente, o Magika utiliza um modelo personalizado e altamente otimizado que pesa apenas alguns MBs e permite a identificação precisa de arquivos em milissegundos, mesmo quando executado em uma única CPU. O Magika foi treinado e avaliado em um conjunto de dados de ~100M amostras em mais de 200 tipos de conteúdo (abrangendo formatos de arquivo binários e textuais) e atinge uma precisão média de ~99% em nosso conjunto de teste.

Aqui está um exemplo da aparência da saída da linha de comando do Magika:

O Magika é usado em larga escala para ajudar a melhorar a segurança dos usuários do Google, roteando arquivos do Gmail, Drive e Navegação Segura para os scanners de segurança e política de conteúdo adequados, processando centenas de bilhões de amostras semanalmente. O Magika também foi integrado com VirusTotal (exemplo) e abuse.ch (exemplo).

Para mais contexto, você pode ler nossa postagem inicial de anúncio no blog de OSS do Google, consultar o site do Magika e ler mais em nosso artigo de pesquisa, publicado na Conferência Internacional de Engenharia de Software (ICSE) IEEE/ACM 2025.

Você pode experimentar o Magika sem instalar nada usando nossa demonstração web, que roda localmente no seu navegador!

Destaques

  • Disponível como ferramenta de linha de comando escrita em Rust, uma API Python e ligações adicionais para Rust, JavaScript/TypeScript (com um pacote npm experimental, que alimenta nossa demonstração web), e GoLang (em andamento).
  • Treinado e avaliado em um conjunto de dados de ~100M arquivos em mais de 200 tipos de conteúdo.
  • Em nosso conjunto de teste, o Magika atinge precisão e recall médios de ~99%, superando abordagens existentes -- especialmente em tipos de conteúdo textuais.
  • Após o carregamento do modelo (que é uma sobrecarga única), o tempo de inferência é de cerca de 5ms por arquivo, mesmo quando executado em uma única CPU.
  • Você pode invocar o Magika com até milhares de arquivos ao mesmo tempo. Você também pode usar -r para escanear recursivamente um diretório.
  • Tempo de inferência quase constante, independentemente do tamanho do arquivo; o Magika usa apenas um subconjunto limitado do conteúdo do arquivo.
  • O Magika usa um sistema de limite por tipo de conteúdo que determina se deve "confiar" na previsão do modelo ou se deve retornar um rótulo genérico, como "Documento de texto genérico" ou "Dados binários desconhecidos".
  • A tolerância a erros pode ser controlada através de diferentes modos de previsão, como high-confidence, medium-confidence e best-guess.
  • O cliente e as ligações já são de código aberto, e mais está por vir!

Índice

  1. Getting Started
    1. Installation
    2. Quick Start
  2. Documentation
  3. Security Vulnerabilities
  4. License
  5. Disclaimer

Getting Started

Installation

Ferramenta de Linha de Comando

O Magika inclui uma CLI escrita em Rust e pode ser instalado de várias maneiras.

Via pacote python magika:

pipx install magika

Via brew (macOS / Linux)

brew install magika

Via script de instalação:

curl -LsSf https://securityresearch.google/magika/install.sh | sh

ou:

powershell -ExecutionPolicy Bypass -c "irm https://securityresearch.google/magika/install.ps1 | iex"

Via pacote Rust magika-cli:

cargo install --locked magika-cli

Pacote Python

pip install magika

Pacote JavaScript

npm install magika

Quick Start

Aqui estão alguns exemplos rápidos para você começar.

Para aprender sobre o funcionamento interno do Magika, consulte a seção Core Concepts do site do Magika.

Exemplos da Ferramenta de Linha de Comando

% cd tests_data/basic && magika -r * | head
asm/code.asm: Assembly (code)
batch/simple.bat: DOS batch file (code)
c/code.c: C source (code)
css/code.css: CSS source (code)
csv/magika_test.csv: CSV document (code)
dockerfile/Dockerfile: Dockerfile (code)
docx/doc.docx: Microsoft Word 2007+ document (document)
docx/magika_test.docx: Microsoft Word 2007+ document (document)
eml/sample.eml: RFC 822 mail (text)
empty/empty_file: Empty file (inode)
% magika ./tests_data/basic/python/code.py --json
[
  {
    "path": "./tests_data/basic/python/code.py",
    "result": {
      "status": "ok",
      "value": {
        "dl": {
          "description": "Python source",
          "extensions": [
            "py",
            "pyi"
          ],
          "group": "code",
          "is_text": true,
          "label": "python",
          "mime_type": "text/x-python"
        },
        "output": {
          "description": "Python source",
          "extensions": [
            "py",
            "pyi"
          ],
          "group": "code",
          "is_text": true,
          "label": "python",
          "mime_type": "text/x-python"
        },
        "score": 0.996999979019165
      }
    }
  }
]
% cat tests_data/basic/ini/doc.ini | magika -
-: INI configuration file (text)
% magika --help
Determines file content types using AI

Usage: magika [OPTIONS] [PATH]...

Arguments:
  [PATH]...
          List of paths to the files to analyze.

          Use a dash (-) to read from standard input (can only be used once).

Options:
  -r, --recursive
          Identifies files within directories instead of identifying the directory itself

      --no-dereference
          Identifies symbolic links as is instead of identifying their content by following them

      --colors
          Prints with colors regardless of terminal support
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