該系統是微軟 47000 名開發人員進行的 1300 萬個工作項目和 bug 的數據集進行訓練的，這些工作項目和 bug 數據存儲在 AzureDevOps 和 GitHub 的存儲庫中。

作者/來源： 安華金和

微軟聲稱已經開發出一種系統，在測試中區分安全漏洞和非安全漏洞準確率達 99%，并且識別出關鍵的、高優先級的安全漏洞準確高達 97%。在接下來的幾個月里，微軟計劃在 GitHub 上開源這個方法，以及一些示例模型和其他資源。

據介紹，該系統是微軟 47000 名開發人員進行的 1300 萬個工作項目和 bug 的數據集進行訓練的，這些工作項目和 bug 數據存儲在 AzureDevOps 和 GitHub 的存儲庫中。

Coralogix 估計開發人員每寫 1000 行代碼就會產生 70 個錯誤，修復一個錯誤比編寫一行代碼要多花費 30 倍的時間;在美國，每年花費 1130 億美元用于識別和修復產品缺陷。

首先，該模型可對安全和非安全 bug 進行分類，接著對 bug 的嚴重程度分等級標注為關鍵、重要或低影響。

微軟表示，該模型已部署到內部生產環境中，并將繼續使用安全專家批準的數據進行再培訓。

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