GitHub 用 ModernBERT 分类器降低密钥检测噪声

GitHub 公开了其密钥扫描所用的上下文感知分类器：用基于 ModernBERT 的模型替代此前的 LLM 流水线，据 GitHub 称，推送后扫描中位执行时间降低 86%、服务成本降低超 98%，告警接受率提升 11.5%。 方案采用两阶段流水线：先用正则高召回生成候选，再由微调后的 ModernBERT 结合文件路径、变量名和上下文判断是否为真实凭证，以过滤占位符、测试样例等硬负例。模型导出为 8 位量化的 ONNX 格式以加快推理。 GitHub 称该流水线的生产效果分两步评估：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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