GitHub 的秘密检测模型：用更少噪声发现更多密钥

GitHub 训练了一个专为其产品需求设计的密钥分类器，采用正则候选生成加微调 ModernBERT 上下文分类的两阶段流水线，替代此前的 LLM 流水线。相比旧方案，用户接受率提升 11.5%，推送后扫描中位执行时间降低 86%，服务成本节省超过 98%，并使通用密钥检测得以扩展到推送保护环节。