划重点:

1. 🔒 高效精准:Magika采用定制、基于件类具依检测高度优化的支持Keras模型，仅约1MB大小，文度学能够在毫秒内精准识别文件类型，型检习提即使在单个CPU上运行也能取得显著提升。测工

2. 🚀 出色性能:通过在超过100个内容类型的靠深100万多个文件上进行评估，Magika实现了99%以上的供准精准度，远超其他同类工具，基于件类具依检测为Gmail、支持Drive和Safe Browsing等应用提供了关键的文度学文件安全检测。

3. 🔄 智能支持:Magika支持批处理，型检习提能够同时处理多个文件，测工加速整个检测过程。靠深其推理时间几乎与文件大小无关，供准展现出卓越的基于件类具依检测效率。

CSS站长资源(ChinaZ.com) 2月29日 消息:数字化时代，对我们所遇到的文件进行准确识别至关重要，这涉及到用户安全和信息保护的方方面面。然而，在处理众多文件格式时，如何准确迅速地检测文件内容成为一项挑战。现有方法可能并不总是高效或准确，可能导致潜在风险或误分类。

Magika作为一种创新的文件类型检测工具，借助人工智能（AI）和深度学习技术，成为解决这一问题的新选择。其采用了一种自定义且高度优化的Keras模型，仅占用约1MB的空间。Magika的独特之处在于，即使在单个CPU上运行，也能在毫秒内提供精准的文件识别能力，这在效率上是对现有解决方案的显著改进。

Magika的卓越性能得到了在超过1百万个文件、涵盖100多种内容类型（包括二进制和文本文件格式）的数据集上的评估。工具实现了99%以上的精准度，远超其他领域的方法。这种高度的准确性对于诸如Gmail、Drive和Safe Browsing等应用非常关键，因为文件需要被传送到适当的安全和内容策略扫描器进行检测。

在推理时间方面，Magika展现出出色的效率，加载模型后每个文件的推理时间约为五毫秒。此外，Magika支持批处理，使用户能够同时处理多个文件，加速整个检测过程。值得注意的是，推理时间几乎保持恒定，无论文件大小如何，因为Magika智能地使用文件字节的有限子集。

Magika采用了一种基于内容类型的阈值系统，确保预测结果是可靠的。如果需要，当置信水平较低时，该工具可以返回一个通用标签，例如“通用文本文档”或“未知二进制数据”。Magika提供三种不同容错率的预测模式:高置信度、中置信度和最佳猜测。

Magika是一种强大且开源的文件类型检测解决方案。其多功能性使其成为提升用户安全和信息保护的重要工具。尽管已经超越了现有方法，但Magika团队承认仍有改进的空间，并鼓励社区提供反馈，以进一步增强对其他内容类型的支持。

项目入口:https://top.aibase.com/tool/magika

(责任编辑：电商)