GitHub Blog · AI & ML· Batu Ozturkler·· 2 小时前精选AI 评分72
GitHub 如何用 ModernBERT 减少密钥扫描噪声并发现更多真实密钥
GitHub’s model for secret detection: Finding more secrets with less noise
AI 导读
GitHub 介绍了用于密钥检测的新扫描流程,以正则表达式生成候选项,再由微调后的 ModernBERT 分类器结合文件路径、变量名和周边代码判断其是否为真实密钥。与此前基于 LLM 的流程相比,该流程的仓库所有者加权接受率提高 11.5%,推送后扫描中位执行时间降低 86%,服务成本降低超过 98%。在相同公开流量的离线评估中,新流程的精确率提高 13%、召回率提高 19%。
推荐理由
文章呈现了规则扫描与上下文分类器的分工,以及离线和线上评估结果,可帮助理解小型分类模型如何降低误报并控制扫描成本。
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