GitHub 用 ModernBERT 分类器改进密钥检测

GitHub 公布其密钥检测新方案：用微调后的 ModernBERT 上下文感知分类器替代此前基于 LLM 的流水线。GitHub 称，新方案在推送后扫描中把执行时间中位数降低 86%，服务成本节省超过 98%，用户告警接受率提升 11.5%。 该方案采用两阶段流程：先用正则表达式高召回生成候选，再由分类器结合文件路径、变量名和上下文判断是否为真实凭证，从而过滤占位符、测试样例等硬负例。模型以 ONNX 格式导出并做 8 位量化以加快推理。 GitHub 表示，效率提升使其得以把通用密钥检测扩展到推送保护，在开发者推送前而非提交后返回结果。上述效果来自 GitHub 的评估：先在同一公开流量上与生产基线对比，再进行客户 A/B 实验。

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