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更快更准的文本内容文件类型识别模型
研究提出一种神经网络模型用于识别文本内容文件类型，尤其针对源代码，在开源文件实验中平均准确率更高，速度约为Magika的四倍且体积小28%。该工具面向网络安全场景，不依赖易伪造的魔数与扩展名。
arXiv cs.LG42 天前
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研究提出一种神经网络模型用于识别文本内容文件类型，尤其针对源代码，在开源文件实验中平均准确率更高，速度约为Magika的四倍且体积小28%。该工具面向网络安全场景，不依赖易伪造的魔数与扩展名。