该系统是微软 47000 名开发人员进行的 1300 万个工作项目和 bug 的数据集进行训练的，这些工作项目和 bug 数据存储在 AzureDevOps 和 GitHub 的存储库中。

作者/来源： 安华金和

微软声称已经开发出一种系统，在测试中区分安全漏洞和非安全漏洞准确率达 99%，并且识别出关键的、高优先级的安全漏洞准确高达 97%。在接下来的几个月里，微软计划在 GitHub 上开源这个方法，以及一些示例模型和其他资源。

据介绍，该系统是微软 47000 名开发人员进行的 1300 万个工作项目和 bug 的数据集进行训练的，这些工作项目和 bug 数据存储在 AzureDevOps 和 GitHub 的存储库中。

Coralogix 估计开发人员每写 1000 行代码就会产生 70 个错误，修复一个错误比编写一行代码要多花费 30 倍的时间;在美国，每年花费 1130 亿美元用于识别和修复产品缺陷。

首先，该模型可对安全和非安全 bug 进行分类，接着对 bug 的严重程度分等级标注为关键、重要或低影响。

微软表示，该模型已部署到内部生产环境中，并将继续使用安全专家批准的数据进行再培训。

来源：站长之家

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