GitHub Copilot erhält KI-basiertes Schwachstellenfiltersystem, bessere Codevorschläge im neuen Update

Um Copilot weiter zu fördern, GitHub gibt ihm ein Update, das eine Reihe neuer Funktionen bringen wird. Laut GitHub ist dies Aktualisierung profitieren beide Benutzer in den Copilot for Individuals- und Copilot for Business-Plänen.

Copilot ist ein KI-basiertes Codierungstool, das Vorschläge im Stil der automatischen Vervollständigung bietet, während die Benutzer codieren. Es ergänzt die integrierten Entwicklungsumgebungen von Visual Studio, Neovim und JetBrains und macht das Schreiben von Code für Entwickler einfacher und schneller. In Dezember, kündigte GitHub seinen „Copilot for Business“ an, der monatlich 19 US-Dollar pro Benutzer kostet. Abgesehen von den Funktionen der Copilot-Stufe mit Einzellizenz umfasst der Businessplan Lizenzverwaltungs- und unternehmensweite Richtlinienverwaltungsfunktionen. Diese Sammlung von Funktionen wird jetzt mit einem neuen Update erweitert, das GitHub für Copilot for Individuals- und Copilot for Business-Pläne vorantreibt.

Die erste dieser Verbesserungen sind die Unterstützung von Unternehmensproxys (einschließlich solcher mit selbstsignierten Zertifikaten) speziell für Copilot for Business und die bessere Qualität der Codevorschläge im gesamten Copilot-Tool. Letzteres wird laut GitHub durch das aktualisierte KI-Codex-Modell, das neue Fill-In-the-Middle-Paradigma und ein schlankes clientseitiges Modell ermöglicht.

„Um die Qualität der Codevorschläge von GitHub Copilot zu verbessern, haben wir das zugrunde liegende Codex-Modell aktualisiert, was zu einer umfassenden Verbesserung der Qualität der Codevorschläge und einer Verkürzung der Zeit für die Bereitstellung dieser Vorschläge für die Benutzer führte“, teilt Shuyin Zhao, Senior Director of Product, mit Verwaltung bei GitHub.

Abgesehen davon bietet Copilot jetzt auch eine KI-basierte Schwachstellenfilterung. Das System, das häufige Vorschläge für unsicheren Code automatisch blockiert, zielt auf Probleme wie hartcodierte Anmeldeinformationen, SQL-Injektionen und Pfadinjektionen ab. Laut GitHub soll dies die Vorschläge von Copilot an die Nutzer sicherer machen.

„Das neue System nutzt LLMs, um das Verhalten statischer Analysetools zu approximieren – und da GitHub Copilot fortschrittliche KI-Modelle auf leistungsstarken Rechenressourcen ausführt, ist es unglaublich schnell und kann sogar anfällige Muster in unvollständigen Codefragmenten erkennen“, erklärt Zhao. „So werden unsichere Codierungsmuster schnell blockiert und durch alternative Vorschläge ersetzt.“