GitHub Blog: AI & ML· Batu Ozturkler·· 22일 전AI 점수42
GitHub의 시크릿 탐지 모델, 노이즈를 줄여 더 많은 시크릿을 발견
GitHub’s model for secret detection: Finding more secrets with less noise
AI 요약
GitHub는 secret scanning을 위해 정규표현식으로 후보를 추출한 뒤, 파인튜닝한 ModernBERT 분류기로 문맥을 보고 실제 시크릿인지 판정하는 2단계 파이프라인을 도입했다. 기존 LLM 기반 파이프라인과 비교하면 post-push 스캔의 실행 시간 중앙값은 86% 단축되었고, 제공 비용은 98% 이상 절감되었으며, 오너 가중 알림 정밀도 기준 수락률은 11.5% 향상되었다. 처리 속도가 빨라지면서 범용 시크릿 탐지를 push protection에도 확대 적용할 수 있게 되었다.
출처: GitHub Blog: AI & ML · github.blog