GitHub verbessert die Erkennung von Zugangsdaten im Code
GitHub’s model for secret detection: Finding more secrets with less noise
GitHub hat einen neuen Scanner für mögliche Zugangsdaten im Code eingeführt und die Erkennung auch auf die Prüfung vor dem Hochladen von Änderungen ausgeweitet. Suchmuster finden verdächtige Zeichenfolgen; ein angepasstes ModernBERT-Modell prüft anhand des umgebenden Codes, ob es sich wahrscheinlich um echte Zugangsdaten handelt. Gegenüber der bisherigen Pipeline stieg in einem Kundentest die nach Repository-Eigentümern gewichtete Annahme von Warnungen um 11.5%; die mittlere Laufzeit der Prüfung nach dem Hochladen sank um 86% und die Betriebskosten um mehr als 98%.
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Quelle:GitHub Blog · AI & ML · github.blog