НОВОСТЬ · MODELS · #1925
GitHub внедрил контекстный классификатор на ModernBERT для уменьшения ложных срабатываний при поиске секретов
GitHub внедрил двухэтапную систему: сначала быстрый поиск кандидатов по регулярным выражениям, затем дообученный классификатор ModernBERT, оценивающий кандидата вместе с контекстом. Новая схема обеспечивает на 86% быстрее выполнение пост‑push сканов, более чем 98% экономию затрат по сравнению с LLM‑решением и повышение принятия результатов пользователями на 11,5% за счёт снижения ложных срабатываний.
КЛЮЧЕВЫЕ ТЕЗИСЫ
- GitHub внедрил двухэтапную систему: сначала быстрый поиск кандидатов по регулярным выражениям, затем дообученный классификатор ModernBERT, оценивающий кандидата вместе с контекстом.
- Новая схема обеспечивает на 86% быстрее выполнение пост‑push сканов, более чем 98% экономию затрат по сравнению с LLM‑решением и повышение принятия результатов пользователями на 11,5% за счёт снижения ложных срабатываний.
- Снижение числа ложных срабатываний и задержки делает сканирование секретов применимым на этапе push и позволяет дешевле и точнее масштабировать защиту репозиториев.
ПОЧЕМУ ЭТО ВАЖНО
Снижение числа ложных срабатываний и задержки делает сканирование секретов применимым на этапе push и позволяет дешевле и точнее масштабировать защиту репозиториев.