使用 AI/ML 在代码与文档共享平台中查找并修复企业机密
Using AI/ML to Find and Remediate Enterprise Secrets in Code & Document Sharing Platforms
AI总结：
提出利用 AI 检测并自动修复代码及 Confluence 等文档共享平台中的企业机密，以替代高噪声的正则表达式方法，并引入两个基线 AI 模型与自动修复机制推动该任务研究。
摘要：
我们向软件开发社区提出一项新挑战：1）利用 AI 准确检测并标记代码及开发者常用的文档共享平台（如 Confluence）中的机密；2）自动修复这些检测项（例如建议密码库功能）。这是一项极具挑战且基本未被解决的任务。现有方法依赖启发式规则和正则表达式，噪声很大，从而增加了开发者的负担。下一步——修改代码本身——以自动修复检测项，是一项复杂任务。我们引入了两个具有良好检测性能的基线 AI 模型，并提出一种自动修复代码中所发现机密的机制，向更广泛的社区开放该任务的研究。
英文摘要：
We introduce a new challenge to the software development community: 1) leveraging AI to accurately detect and flag up secrets in code and on popular document sharing platforms that frequently used by developers, such as Confluence and 2) automatically remediating the detections (e.g. by suggesting password vault functionality). This is a challenging, and mostly unaddressed task. Existing methods leverage heuristics and regular expressions, that can be very noisy, and therefore increase toil on developers. The next step - modifying code itself - to automatically remediate a detection, is a complex task. We introduce two baseline AI models that have good detection performance and propose an automatic mechanism for remediating secrets found in code, opening up the study of this task to the wider community.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
