Magika by Google "Geleneksel dosya tipi tespit yöntemleri ya dosya uzantısına körü körüne güvenir (çok kolay bypass edilir), ya da dosyanın ilk birkaç byte'ına (magic numbers/header) bakar. Sorun? Saldırganlar sadece header'ı değiştirerek dosya tipini maskeleyebilir. Üstelik JavaScript, Python, JSON gibi metin tabanlı dosya tiplerini ayırt etmek için bu yöntemler tamamen yetersiz kalır — hepsi aynı 'text/plain' gibi görünür. Sonuç: antivirüs yazılımları atlatılır, zararlı kod mail filtrelerinden geçer, web uygulamaları manipüle edilir" sorununu çözüyor.
50 yıldır kullanılan libmagic ve file utility'si (Linux'taki standart araçlar) dosya tipi tespitinde altın standart sayılıyordu. Ancak bu araçlar, statik "magic number" tabanlı çalışır — dosyanın ilk birkaç byte'ını okuyup bir veritabanıyla karşılaştırır. Bu yaklaşımın üç büyük zayıflığı var:
1. Header spoofing (başlık sahteciliği): Saldırgan, zararlı bir dosyanın header'ını masumane bir dosya gibi göstererek tespit sistemlerini atlatabilir. 2. Text-based format ambiguity: JSON, Python, JavaScript, YAML gibi metin tabanlı dosyalar aynı başlığa sahip olabilir; geleneksel araçlar bunları güvenilir şekilde ayırt edemez. 3. Maintenance nightmare: Her yeni dosya formatı için manuel olarak heuristic kurallar yazılması gerekir; bu kurallar birbiriyle çakışabilir ve bakımı zordur.
Magika, Google tarafından geliştirilen ve bu sorunları deep learning ile çözen yeni nesil dosya tipi tespit aracı. Model, dosyanın sadece header'ına değil, tüm içeriğine ve yapısına bakarak dosya tipini belirliyor. Bu sayede, header sahteciliğine karşı dirençli, metin tabanlı dosyaları güvenilir şekilde ayırt edebiliyor ve yeni format desteği sadece yeni veri ile yeniden eğitim gerektiriyor.
Sadece 1MB Ama %99 Doğruluk — Nasıl Mümkün?
Magika'nın en çarpıcı özelliği, model ağırlığı sadece ~1MB olmasına rağmen %99 ortalama precision ve recall elde etmesi. Bu nasıl mümkün?
Quantization + Pruning: Google ekibi, neural network modelini "distillation" (damıtma) süreciyle optimize etti. Büyük bir öğretmen model, daha küçük bir öğrenci modele bilgisini aktarır. Sonuç: Tam özellikli bir derin öğrenme modeli, sadece 1MB'a sıkıştırılmış durumda.
Custom Architecture (Özel Mimari): Magika'nın model mimarisi, sadece dosya tipi tespiti için tasarlandı — genel amaçlı bir dil modeli değil. Bu odaklanma, gereksiz parametreleri ortadan kaldırarak modeli son derece verimli hale getiriyor.
ONNX Inference Engine: Model, ONNX (Open Neural Network Exchange) formatında çalışıyor. ONNX, cross-platform optimizasyonlar sağlayarak CPU'da bile hızlı çalışmayı mümkün kılıyor. Magika 1.0'dan itibaren, TensorFlow Lite de kullanılıyor — bu, daha da hızlı inference sağlıyor.
5ms Inference Time: Model yüklendikten sonra (one-off overhead), her dosya için inference süresi yaklaşık 5ms — GPU gerekmeden, sadece CPU ile. Binlerce dosyayı aynı anda tarayabilirsiniz.
Magika 1.0 — 2x Hız Artışı
Kasım 2025'te yayınlanan Magika 1.0, performans ve mimari açısından büyük bir güncelleme getirdi:
2x Speed Boost: Keras eğitiminden ONNX + TensorFlow Lite inference'a geçiş, inference süresini yarıya indirdi. Artık Magika, legacy (eski) araçları tamamen değiştirebilecek seviyede hızlı.
Production-Ready: Magika 1.0, artık "production-ready" (üretim ortamına hazır) olarak konumlandırılıyor. Google, iç sistemlerinde (Gmail, Drive, Safe Browsing) haftada yüz milyarlarca dosyayı Magika ile tarıyor.
Improved Accuracy: 1.0 sürümü, özellikle "hard-to-identify" (zor tanımlanabilir) dosya tiplerinde doğruluğu artırdı: VBA, JavaScript, PowerShell gibi tehlikeli scriptler artık %95'e varan precision ile tespit ediliyor.
Temel Özellikler
200+ İçerik Tipi Desteği: Magika, 200'den fazla içerik tipini tanıyabiliyor: binary (ikili) dosyalar (executables, malware), textual (metin) dosyalar (Python, JavaScript, JSON, YAML, Markdown), görsel formatlar (PNG, JPEG, GIF), belgeler (PDF, DOCX, XLSX), arşiv dosyaları (ZIP, TAR, GZ), ve çok daha fazlası.
Text-Based Format Excellence: Magika'nın en güçlü olduğu alan, metin tabanlı dosya tiplerini ayırt etmek. Geleneksel araçlar, JSON ile JavaScript'i, Python ile YAML'ı, Markdown ile plain text'i güvenilir şekilde ayırt edemez. Magika, bu alanda rakiplerini %20-50 oranında geçiyor.
Near-Constant Inference Time: Magika, dosya boyutundan bağımsız olarak near-constant (neredeyse sabit) inference süresi sunuyor. 1KB dosya ile 1GB dosyanın taranma süresi neredeyse aynı. Neden? Çünkü Magika, dosyanın sadece bir alt kümesini (limited subset) kullanıyor — tüm dosyayı okumaya gerek yok.
Prediction Modes (Tahmin Modları): Magika, üç farklı prediction mode sunuyor; hata toleransını kullanıcı kontrol edebiliyor:
Per-Content-Type Threshold System: Magika, her içerik tipi için önceden ayarlanmış threshold (eşik) değerleri kullanıyor. Örneğin: PDF tespiti için threshold çok yüksek (çünkü PDF header'ı güvenilir), ama JavaScript tespiti için threshold daha düşük (çünkü JavaScript header'ı belirsiz). Bu sistem, false positive (yanlış pozitif) oranını dramatik şekilde düşürüyor.
Recursion Support (-r flag):
Komut satırında -r bayrağıyla bir dizini recursive (özyinelemeli) olarak tarayabilirsiniz. Magika, binlerce dosyayı aynı anda işleyebilir.
Cross-Platform: Magika, tüm major işletim sistemlerinde çalışıyor: Linux, macOS, Windows. Rust CLI, Python API, JavaScript/TypeScript bindings, GoLang bindings (WIP) mevcut.
Google'ın İç Kullanımı — Haftada Yüz Milyarlarca Dosya
Magika, Google'ın iç sistemlerinde büyük ölçekte kullanılıyor:
Gmail — E-posta Eklentisi Taraması: Gmail, Magika ile e-posta eklentilerini tarayarak zararlı dosyaları tespit ediyor. Geleneksel yöntemlerle kıyaslandığında, Magika, zararlı AI belge tarayıcılarına gönderilen dosya sayısını %11 artırıyor ve tanımlanamayan dosya sayısını %3'e düşürüyor.
Google Drive — Dosya Yükleme Güvenliği: Drive'a yüklenen dosyalar, Magika ile tip tespitinden geçiyor. Bu sayede, zararlı dosyalar doğru güvenlik ve içerik politikası tarayıcılarına yönlendiriliyor.
Safe Browsing — Web Güvenliği: Safe Browsing, kullanıcıların indirdiği dosyaları Magika ile tarayarak zararlı içeriği tespit ediyor.
VirusTotal Entegrasyonu: Magika, VirusTotal'e entegre edildi. Platform, Code Insight (generative AI ile zararlı kod analizi) özelliğinden önce Magika'yı pre-filter (ön filtre) olarak kullanıyor. Bu, platformun verimliliğini ve doğruluğunu artırıyor.
abuse.ch Entegrasyonu: Magika, abuse.ch malware repository'sine de entegre edildi. Araştırmacılar, malware örneklerini analiz ederken Magika'yı kullanabiliyor.
Kimler İçin Uygun?
Siber güvenlik uzmanları: Magika, zararlı dosyaları tespit etmek ve öncelik sırasına koymak için kritik bir araç. Özellikle VBA, JavaScript, PowerShell gibi "potansiyel olarak tehlikeli" içerik tiplerinde %95'e varan precision sunuyor.
Web geliştiriciler: Kullanıcı dosya yüklemelerini doğrulamak için Magika'yı kullanabilirsiniz. Extension-based validation (uzantı tabanlı doğrulama) kolayca bypass edilir; Magika, içerik tabanlı doğrulama sağlar.
Veri mühendisleri: Messy data (karışık veri) kaynakları içeren veri pipeline'larında, Magika dosyaları otomatik olarak kategorize edebilir. Bu, downstream processing (alt akış işleme) için kritik.
Kod editörü geliştiricileri: Magika, kod editörlerinde dil tanıma için kullanılabilir. Dosya uzantısı olmayan veya belirsiz dosyalarda, Magika içeriğe bakarak doğru syntax highlighting'i aktifleştirebilir.
Malware araştırmacıları: VirusTotal ve abuse.ch entegrasyonları sayesinde, malware örneklerini analiz ederken Magika'yı kullanabilirsiniz.
Forensic analistler: Adli analiz sırasında, bilinmeyen dosyaları hızlıca kategorize etmek için Magika kullanılabilir.
Önemli sınırlamalar: Polyglot Files (Çok Dilli Dosyalar): Magika, bir dosya için tek bir içerik tipi döndürür. Polyglot dosyalar (hem PDF hem de JavaScript olarak çalışan dosyalar gibi) iki veya daha fazla kategoriye map edilmez.
Adversarial Attacks: Derin öğrenme modelleri, adversarial attacks (karşı saldırılar) karşı savunmasız olabilir. Ancak Magika'nın threshold sistem ve prediction mode özellikleri bu riski azaltır.
Fiyatlandırma (Şubat 2026 Güncel)
Ücretsiz — Açık Kaynak (Apache2 Lisansı): Magika, tamamen ücretsiz ve açık kaynak. Kod ve model, GitHub'da Apache2 Lisansı altında yayınlandı: github.com/google/magika
Ticari Kullanım — Kısıtlama Yok: Apache2 Lisansı, ticari kullanım için herhangi bir kısıtlama getirmiyor. Şirketler, Magika'yı kendi ürünlerine entegre edebilir, ücretsiz.
Community Support: GitHub repository'sinde aktif bir topluluk var. Issues ve discussions bölümlerinde destek alabilirsiniz.
Nasıl Kullanılır?
1. Komut satırı aracı (Rust CLI):
bash
Linux/macOS kurulum
curl -fsSL https://securityresearch.google/magika/install.sh | bash
Windows kurulum (PowerShell)
powershell -ExecutionPolicy Bypass -c "irm https://securityresearch.google/magika/install.ps1 | iex"
Tek dosya tarama
magika file.bin
Çoklu dosya tarama
magika file1.pdf file2.js file3.unknown
Dizin tarama (recursive)
magika -r /path/to/directory
2. Python API:
bash
Kurulum
pip install magika
Kullanım
from magika import Magika
m = Magika()
result = m.identify_path("file.bin")
print(result.output.ct_label) # İçerik tipi
3. JavaScript/TypeScript bindings:
bash
Kurulum (experimental npm package)
npm install magika
Kullanım
import { Magika } from 'magika';
const magika = new Magika();
await magika.load();
const result = await magika.identifyBytes(fileBytes);
console.log(result.label);
4. Web Demo (Tarayıcıda): securityresearch.google/magika/demo/magika-demo adresine git. Dosyaları drag-and-drop yaparak tarayıcıda (offline) test et. Dosyalar sunucuya yüklenmez, tüm işlem tarayıcıda gerçekleşir.
Örnek Kullanımlar
E-posta eklentisi güvenlik kontrolü: Bir kullanıcı, e-posta eklentisinde report.pdf isimli bir dosya gönderiyor. Magika, dosyanın gerçekte bir JavaScript executable olduğunu tespit ediyor → eklenti bloklanır.
Web uygulaması file upload validation: Bir kullanıcı, web uygulamanıza image.png isimli bir dosya yüklüyor. Extension-based validation geçiyor, ancak Magika içeriğe bakıyor ve dosyanın aslında PHP script olduğunu tespit ediyor → yükleme reddedilir.
Kod editörü dil tanıma: Bir geliştiricinin dosya uzantısı olmayan bir script dosyası var. Magika, içeriği analiz edip Python olduğunu belirliyor → editör otomatik olarak Python syntax highlighting'ini aktifleştiriyor.
Forensic analiz: Adli analist, bilinmeyen 10.000 dosya içeren bir disk imajı inceliyor. Magika, -r bayrağıyla tüm dosyaları birkaç saniyede kategorize ediyor → analist, sadece ilgili dosya tiplerine odaklanabiliyor.
Magika by Google, siber güvenlik dünyasında bir paradigma değişimi. 50 yıllık libmagic ve file utility'sinin yerini alan, AI-powered (yapay zeka destekli) yeni nesil dosya tipi tespit aracı. Google'ın iç sistemlerinde haftada yüz milyarlarca dosyayı taraması, aracın ölçeklenebilirliğini ve güvenilirliğini kanıtlıyor.
Şubat 2024'te açık kaynak olarak yayınlandığından beri, Magika, VirusTotal ve abuse.ch gibi major platformlara entegre edildi. IEEE/ACM International Conference on Software Engineering (ICSE) 2025'te yayınlanan araştırma makalesi, Magika'nın bilimsel temelini detaylandırıyor.
Magika'nın en çarpıcı başarısı: sadece 1MB model ağırlığıyla %99 doğruluk, 5ms inference süresi, ve 200+ içerik tipi desteği. Üstelik tamamen ücretsiz ve açık kaynak — Apache2 Lisansı altında ticari kullanım için herhangi bir kısıtlama yok.
Google'ın "AI ile siber güvenlik dengesini saldırganlardan savunmacılara doğru kaydırma" vizyonunun somut bir örneği Magika. Phil Venables ve Royal Hansen'ın vurguladığı gibi: "AI, güvenlik profesyonellerine tehdit tespiti, malware analizi, güvenlik açığı tespiti ve olay müdahalesinde ölçeklenme olanağı sağlıyor. AI, Savunucunun İkilemini çözme ve siber uzayda savunuculara belirleyici bir avantaj sağlama konusunda en büyük fırsatı sunuyor."