GitHub 的秘密偵測模型：以更少雜訊找出更多秘密

GitHub 訓練了一個微調過的 ModernBERT 分類器，用來取代先前以 LLM 為基礎的通用秘密偵測流程，將擁有者加權的警示精確率提升了 11.5%，並把推送後掃描執行時間的中位數縮短了 86%。這套兩階段流程先用正規表達式產生候選，再進行情境感知分類，相較於遠端 LLM 呼叫，也讓服務成本降低了超過 98%。效率的提升使得把通用秘密偵測擴展到推送保護變得可行，能在變更被推送前就回傳結果。