Запросите демо
Оставьте ваши данные и мы с вами свяжемся в ближайшее время
Идентификация чувствительных данных в исходных кодах. Применяется собственная модель машинного обучения для снижения объема ложно-положительных срабатываний.
Поиск конфиденциальной информации в исходном коде
Sensitive Data Identification
CodeScoring.Secrets
Какие проблемы решает CodeScoring.Secrets
Наличие чувствительных данных в исходном коде, таких как пароли и API токены, может скомпрометировать продукт, предоставив злоумышленнику доступ в систему или персональные данные пользователя. CodeScoring Secrets помогает автоматизировать процесс поиска таких данных и значительно снизить шанс ложных находок.
12.8 млн.
90%
1 из 10
Новых секретов обнаружено в публичных коммитах на GitHub за 2023 год
Cекретов остаются валидными через 5 дней после утечки
Разработчиков случайно добавляет секрет в исходный код
Code Integrity
Data Security
Leak Prevention
Compliance
Unauthorized Access
Идентификация секретов
CodeScoring проводит автоматический поиск секретов по всей кодовой базе и удобно отображает их в интерфейсе с привязкой к проекту и автору, ответственному за попадание чувствительной информации в код.
Ключевые возможности CodeScoring.Secrets
Идентифицируем секреты с использованием гибкой конфигурации сканирования, предоставляем возможность ручной разметки истинно-положительных и ложно-положительных срабатываний, повышаем качество поиска с помощью собственной ML-модели.
Управление конфигурациями сканирований
CodeScoring Secrets позволяет использовать различные движки поиска секретов, такие как gitleaks, и настраивать конфигурации сканирования, гибко адаптируя поиск под политики организации.
Оценка истинности находок (ML)
Собственная модель машинного обучения позволяет значительно снизить количество ложных срабатываний, сокращая трудозатраты специалистов по безопасности.
Разметка True/False Positive
Модуль предоставляет возможность ручной разметки найденных секретов как истинно-положительных, ложно-положительных или удаленных. Разметка также используется для дообучения ML модели, помогая повысить качество поиска на собственном исходном коде.
Идентификация секретов
CodeScoring проводит автоматический поиск секретов по всей кодовой базе и удобно отображает их в интерфейсе с привязкой к проекту и автору, ответственному за попадание чувствительной информации в код.
Ключевые возможности CodeScoring.Secrets
Идентифицируем секреты с использованием гибкой конфигурации сканирования, предоставляем возможность ручной разметки истинно-положительных и ложно-положительных срабатываний, повышаем качество поиска с помощью собственной ML-модели.
Управление конфигурациями сканирований
CodeScoring Secrets позволяет использовать различные движки поиска секретов, такие как gitleaks, и настраивать конфигурации сканирования, гибко адаптируя поиск под политики организации.
Оценка истинности находок (ML)
Собственная модель машинного обучения позволяет значительно снизить количество ложных срабатываний, сокращая трудозатраты специалистов по безопасности.
Разметка True/False Positive
Модуль предоставляет возможность ручной разметки найденных секретов как истинно-положительных, ложно-положительных или удаленных. Разметка также используется для дообучения ML модели, помогая повысить качество поиска на собственном исходном коде.
Поддерживаемые системы
Получить демо
Здесь вы можете запросить демо, уточнить стоимость, получить образовательную лицензию или стать нашим партнером.
