GitHub Copilot mendapatkan sistem penyaringan kerentanan berbasis AI, saran kode yang lebih baik dalam pembaruan baru

Untuk lebih mempromosikan Kopilot, GitHub memberinya pembaruan, yang akan menghadirkan serangkaian kemampuan baru. Menurut GitHub, ini memperbarui akan menguntungkan kedua pengguna dalam paket Copilot for Individuals dan Copilot for Business.

Copilot adalah alat pengkodean berbasis AI yang menawarkan saran gaya pelengkapan otomatis saat pengguna membuat kode. Ini melengkapi lingkungan pengembangan terintegrasi Visual Studio, Neovim, dan JetBrains, membuat penulisan kode lebih mudah dan lebih cepat untuk pengembang. Di dalam Desember, GitHub mengumumkan 'Copilot for Business,' dengan biaya $19 per pengguna per bulan. Selain fitur-fitur dalam tingkat Kopilot lisensi tunggal, rencana bisnis mencakup manajemen lisensi dan kemampuan manajemen kebijakan di seluruh organisasi. Kumpulan kemampuan ini sekarang mendapatkan perluasan dengan pembaruan baru GitHub mendorong untuk paket Copilot for Individuals dan Copilot for Business.

Pertama dari peningkatan ini adalah dukungan proxy perusahaan (termasuk yang memiliki sertifikat yang ditandatangani sendiri) khusus untuk Copilot for Business dan kualitas saran kode yang lebih baik di seluruh alat Copilot. Menurut GitHub, yang terakhir dimungkinkan melalui model AI Codex yang ditingkatkan, paradigma Fill-In-the-Middle yang baru, dan model sisi klien yang ringan.

“Untuk meningkatkan kualitas saran kode GitHub Copilot, kami telah memperbarui model Codex dasar yang menghasilkan peningkatan skala besar pada kualitas saran kode dan pengurangan waktu untuk menyajikan saran tersebut kepada pengguna,” kata Shuyin Zhao, direktur senior produk manajemen di GitHub.

Selain itu, Copilot kini juga menawarkan pemfilteran kerentanan berbasis AI. Sistem, yang secara otomatis memblokir saran kode umum yang tidak aman, menargetkan masalah seperti kredensial hardcode, injeksi SQL, dan injeksi jalur. Menurut GitHub, ini seharusnya membuat saran Copilot kepada pengguna lebih aman.

“Sistem baru ini memanfaatkan LLM untuk memperkirakan perilaku alat analisis statis—dan karena GitHub Copilot menjalankan model AI tingkat lanjut pada sumber daya komputasi yang kuat, sistem ini sangat cepat dan bahkan dapat mendeteksi pola yang rentan dalam fragmen kode yang tidak lengkap,” jelas Zhao. “Ini berarti pola pengkodean yang tidak aman dengan cepat diblokir dan diganti dengan saran alternatif.”