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O GitHub acaba de turbinar a detecção de segredos com um novo classificador de IA que caça credenciais deixadas por engano no código. O sistema combina expressões regulares com um modelo ModernBERT ajustado para decidir se uma string suspeita é um segredo real ou apenas um falso positivo barulhento.

O resultado é enorme: o tempo mediano de varredura pós-push caiu 86 por cento, os custos de serving do modelo despencaram mais de 98 por cento, e o pipeline entregou 13 por cento mais precisão e 19 por cento mais recall que a antiga configuração com LLM. O GitHub ainda estendeu a detecção genérica de segredos para a proteção de push, bloqueando vazamentos antes que eles cheguem ao repositório.

Novo scanner de segredos com IA do GitHub detecta credenciais vazadas mais rápido e mais barato

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