GitHub 的凭据检测模型如何发现更多真实凭据并减少误报

GitHub 解读其凭据扫描流水线，以正则筛选候选字符串，再由微调的 ModernBERT 结合上下文区分真实凭据与误报。相比此前的 LLM 流水线，同一公共流量上的离线评估精确率提高 13%、召回率提高 19%，客户 A/B 实验中按仓库所有者加权的接受率提高 11.5%。提交后扫描执行时间中位数降低 86%，服务成本降低超过 98%，效率提升使通用凭据检测能够扩展至推送保护。