GitHub 的密钥检测模型如何减少误报并提升扫描效率

GitHub 介绍了秘密扫描所用的上下文感知分类器，以更低噪声识别真实凭据，并将通用秘密检测扩展到推送保护。该方案先用正则表达式生成候选，再由微调的 ModernBERT 结合文件路径、变量名和周边代码分类，模型以 ONNX 格式导出并进行 8-bit 量化。相比此前的 LLM 流水线，其线上接受率提高 11.5%，推送后扫描执行时间中位数降低 86%，服务成本降低超过 98%。