GitHub Copilot otrzymuje oparty na sztucznej inteligencji system filtrowania luk w zabezpieczeniach, lepsze sugestie kodu w nowej aktualizacji

Aby dalej promować Copilota, GitHub wydaje mu aktualizację, która przyniesie zestaw nowych możliwości. Według GitHuba to aktualizacja przyniesie korzyści zarówno użytkownikom planów Copilot dla osób fizycznych, jak i Copilot dla firm.

Drugi pilot to narzędzie do kodowania oparte na sztucznej inteligencji, które oferuje sugestie w stylu autouzupełniania, podczas gdy użytkownicy kodują. Uzupełnia zintegrowane środowiska programistyczne Visual Studio, Neovim i JetBrains, ułatwiając i przyspieszając pisanie kodu dla programistów. W grudzień, GitHub ogłosił swój „Copilot for Business”, który kosztuje 19 USD na użytkownika miesięcznie. Oprócz funkcji w warstwie Copilot z pojedynczą licencją, plan biznesowy obejmuje zarządzanie licencjami i zarządzanie zasadami w całej organizacji. Ta kolekcja możliwości jest teraz rozszerzana dzięki nowej aktualizacji, którą GitHub naciska na plany Copilot for Individuals i Copilot for Business.

Pierwsze z tych ulepszeń to obsługa korporacyjnych serwerów proxy (w tym z certyfikatami z podpisem własnym) specjalnie dla Copilot for Business oraz lepsza jakość sugestii kodu w całym narzędziu Copilot. Według GitHub, to ostatnie jest możliwe dzięki ulepszonemu modelowi AI Codex, nowemu paradygmatowi Fill-In-the-Middle i lekkiemu modelowi po stronie klienta.

„Aby poprawić jakość sugestii kodu GitHub Copilot, zaktualizowaliśmy bazowy model Codex, co zaowocowało poprawą jakości sugestii kodu na dużą skalę i skróceniem czasu dostarczania tych sugestii użytkownikom” — mówi Shuyin Zhao, starszy dyrektor ds. produktu zarządzanie w GitHub.

Oprócz tego Copilot oferuje teraz filtrowanie luk w zabezpieczeniach oparte na sztucznej inteligencji. System, który automatycznie blokuje typowe sugestie dotyczące niezabezpieczonego kodu, jest ukierunkowany na problemy, takie jak zakodowane na stałe poświadczenia, iniekcje SQL i iniekcje ścieżek. Według GitHub powinno to zwiększyć bezpieczeństwo sugestii Copilot dla użytkowników.

„Nowy system wykorzystuje LLM do przybliżenia zachowania narzędzi do analizy statycznej – a ponieważ GitHub Copilot obsługuje zaawansowane modele sztucznej inteligencji na potężnych zasobach obliczeniowych, jest niewiarygodnie szybki i może nawet wykrywać podatne na ataki wzorce w niekompletnych fragmentach kodu” — wyjaśnia Zhao. „Oznacza to, że niebezpieczne wzorce kodowania są szybko blokowane i zastępowane alternatywnymi sugestiami”.