該系統是微軟 47000 名開發人員進行的 1300 萬個工作項目和 bug 的數據集進行訓練的，這些工作項目和 bug 數據存儲在 AzureDevOps 和 GitHub 的存儲庫中。
作者/來源： 安華金和
微軟聲稱已經開發出一種系統，在測試中區分安全漏洞和非安全漏洞準確率達 99%，並且識別出關鍵的、高優先級的安全漏洞準確高達 97%。在接下來的幾個月裡，微軟計劃在 GitHub 上開源這個方法，以及一些示例模型和其他資源。
據介紹，該系統是微軟 47000 名開發人員進行的 1300 萬個工作項目和 bug 的數據集進行訓練的，這些工作項目和 bug 數據存儲在 AzureDevOps 和 GitHub 的存儲庫中。
Coralogix 估計開發人員每寫 1000 行代碼就會產生 70 個錯誤，修復一個錯誤比編寫一行代碼要多花費 30 倍的時間;在美國，每年花費 1130 億美元用於識別和修復產品缺陷。
首先，該模型可對安全和非安全 bug 進行分類，接著對 bug 的嚴重程度分等級標註為關鍵、重要或低影響。
微軟表示，該模型已部署到內部生產環境中，並將繼續使用安全專家批准的數據進行再培訓。
來源：站長之家
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（信息來源於網絡，安華金和蒐集整理）
