GitHub 解读机密检测模型：如何发现更多真实凭据并减少误报

GitHub 详解机密扫描的两阶段管线，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相似的非敏感字符串。相比此前的 LLM 管线，同一公开流量上的离线评估显示精确率提高 13%、召回率提高 19%；客户 A/B 实验中，按仓库所有者加权的告警接受率提高 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%。