Поиск секретов в коде на базе языковых моделей

Закрываем слепые зоны regex-сканеров

Секреты с опечатками в названии переменной и секреты, спрятанные в контексте вызова функции, остаются вне поля зрения регулярных выражений.

Услуга дополняет штатный сканер LLM-проходом: модель анализирует код с учётом контекста и находит секреты, которые пропускает regex.

Regex-сканеры находят только совпадения с шаблоном: узкое правило пропускает секреты, широкое — тонет в ложных срабатываниях.

23,77 млн

новых секретов обнаружено в публичных репозиториях GitHub в 2024 году

GitGuardian, State of Secrets Sprawl, 2025 г.

58%

утёкших секретов относятся к «универсальным» — их не ловят стандартизированные regex-паттерны

GitGuardian, State of Secrets Sprawl, 2025 г.

6,4%

публичных репозиториев с использованием GitHub Copilot содержат утечки секретов

State of Secrets Sprawl, 2025 г.

Выгоды внедрения

Меньше секретов, незамеченных штатным сканером

LLM-проход находит ключи и пароли в нестандартных форматах и с опечатками в именах переменных

Существующий пайплайн не меняется

Дополнение работает рядом со штатным сканером, а не вместо него: интеграция не требует пересмотра процесса

Меньше ложных срабатываний при более широком охвате

Совпадения со штатным сканером подтверждают находку, а не создают дополнительный шум

Что мы предлагаем

Аудит репозиториев и паттернов хранения секретов

Подбор модели под ваш стек и оборудование

Тестирование на реальных репозиториях и интеграция в CI

Вы сможете

Предотвратить инциденты из-за скрытых утечек

Исключить компрометацию инфраструктуры через «универсальные» секреты, опечатки в названиях переменных и нестандартные токены, которые остаются незамеченными для стандартных сканеров

Очистить историю репозиториев от критического долга

Провести глубокую ревизию кодовой базы и выявить оставленные разработчиками учетные данные в контексте функций и тестовых сценариях до того, как они попадут во внешнюю среду