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GitHub Blog · AI & ML· Batu Ozturkler·· 3 天前

GitHub 如何用 ModernBERT 分类器实现更少噪声的密钥检测

GitHub’s model for secret detection: Finding more secrets with less noise

AI 导读

GitHub 公布其密钥检测新方案:用两阶段流水线替代此前基于 LLM 的流程,先由正则表达式生成候选,再由微调后的 ModernBERT 结合文件路径、变量名和上下文判断是否为真实凭证。相比旧 LLM 流水线,用户接受率提升 11.5%,推送后扫描中位执行时间降低 86%,服务成本节省超 98%,并使通用密钥检测得以扩展到推送保护环节。

入选记录

未入选两次之和 76 < 门槛的两倍 120

信源等级
官方一手,这一级的门槛是 60 分
预筛
通过:GitHub用ModernBERT模型做密钥检测

评分由模型按同一份标准独立打两次,满分 100;两次之和达到门槛的两倍才入选。门槛按信源等级设定。

来源:GitHub Blog · AI & ML · github.blog