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À propos du générateur d’expressions régulières pour les modèles personnalisés

Vous pouvez définir vos propres modèles personnalisés pour étendre les fonctionnalités de secret scanning en générant une ou plusieurs expressions régulières pour chaque modèle à l’aide du générateur d’expressions régulières.

Qui peut utiliser cette fonctionnalité ?

Alertes d’analyse des secrets pour les partenaires s’exécute automatiquement sur les référentiels publics et les packages npm publiques pour informer les fournisseurs de services des fuites de secrets sur GitHub.com.

Les Alertes d’analyse des secrets pour les utilisateurs sont disponibles gratuitement sur tous les dépôts publics. Les organisations qui utilisent GitHub Enterprise Cloud avec une licence pour GitHub Advanced Security peuvent également activer alertes d’analyse des secrets pour les utilisateurs sur leurs dépôts privés et internes. Pour plus d’informations, consultez « À propos de l’analyse des secrets » et « À propos de GitHub Advanced Security ».

Pour plus d’informations sur la façon dont vous pouvez essayer GitHub Advanced Security gratuitement, consultez « Configuration d’un essai de GitHub Advanced Security ».

Remarque : le générateur d’expressions régulières est en phase bêta. Les fonctionnalités et la documentation sont sujettes à modification. Si vous disposez d’un compte d'entreprise et utilisez GitHub Advanced Security, vous pouvez rejoindre la liste d’attente pour les fonctionnalités d’IA de GitHub Advanced Security.

À propos du générateur d’expressions régulières

Secret scanning analyse les référentiels pour un ensemble prédéfini de secrets à partir de notre programme partenaire, ainsi que des modèles personnalisés définis par l’utilisateur. Les modèles personnalisés sont mis en forme comme des expressions régulières.

L’écriture d’expressions régulières peut s’avérer difficile. Le générateur d’expressions régulières vous permet de définir vos modèles personnalisés sans connaître les expressions régulières. Dans la page de modèle personnalisé existante, vous pouvez lancer une expérience d’IA générative dans laquelle vous entrez une description textuelle du modèle que vous souhaitez détecter, inclure des exemples facultatifs de chaînes qui doivent être détectées et obtenir des expressions régulières correspondantes en retour.

Traitement de l’entrée

Les utilisateurs entrent une description textuelle de ce qu’ils aimeraient détecter et des exemples facultatifs de chaînes qui doivent être détectées.

Génération de réponse et mise en forme de sortie

Le générateur d’expressions régulières utilise GPT-3.5-Turbo et l’API GitHub Copilot pour générer des expressions régulières qui correspondent à votre entrée.

Le modèle vous renvoie jusqu’à trois expressions régulières à passer en revue. Vous pouvez cliquer sur l’expression régulière pour obtenir une description en langage brut générée par l’IA de l’expression régulière.

Certains résultats peuvent être assez similaires et d’autres peuvent ne pas trouver chaque instance du secret que le modèle est destiné à détecter. Il est également possible que le générateur d’expressions régulières produise des résultats non valables ou inappropriés.

Lorsque vous cliquez sur Utiliser le résultat sur une expression régulière, l’expression et tous les exemples entrés sont copiés dans le formulaire de modèle personnalisé principal. Vous pouvez alors effectuer un test à blanc du modèle pour voir comment il s’exécute dans votre référentiel ou votre organisation. Pour plus d’informations sur la définition d’un modèle personnalisé pour votre référentiel ou votre organisation, consultez « Définition de modèles personnalisés pour l’analyse des secrets ».

Amélioration des performances du générateur d’expressions régulières

Pour améliorer les performances et résoudre certaines des limites du générateur d’expressions régulières, il existe différentes mesures que vous pouvez adopter. Pour plus d’informations sur les limites du générateur d’expressions régulières, consultez « Limites du générateur d’expressions régulières ».

Utiliser le générateur d’expressions régulières comme un outil et non comme un substitut

Bien que le générateur d’expressions régulières soit un outil puissant pour créer des modèles personnalisés sans avoir à écrire vous-même des expressions régulières, il est important de l’utiliser comme un outil et non comme un substitut à l’entrée manuelle. Vous devez valider soigneusement les performances des résultats en effectuant un test à blanc dans votre organisation ou référentiel. Il est judicieux d’exécuter le modèle sur un référentiel (ou des référentiels) représentatif des référentiels de votre organisation. Dans certains cas, il peut être utile de modifier une expression régulière générée pour répondre plus entièrement à vos besoins. Vous restez en fin de compte responsable des modèles personnalisés que vous décidez d’utiliser.

Fournir des commentaires

Le générateur d’expressions régulières est actuellement en version bêta. Si vous rencontrez des problèmes ou des limites avec le générateur d’expressions régulières, nous vous recommandons de fournir des commentaires via le bouton Envoyer des commentaires en haut du générateur, dans l’IU. Cela peut aider les développeurs à améliorer l’outil, et à résoudre les problèmes ou les limitations.

Limites du générateur d’expressions régulières

Selon les facteurs, comme la description de votre entrée et vos exemples, vous pouvez rencontrer différents niveaux de performances lors de l’utilisation du générateur d’expressions régulières. Votre description doit être aussi spécifique que possible et fournir différents types d’exemples de jetons qui correspondent à votre modèle, pour vous assurer que l’expression régulière comprenne tous les modèles que vous souhaitez que secret scanning recherche.

En outre, le modèle utilisé par le générateur d’expressions régulières a été entraîné sur du contenu en langage naturel écrit principalement en anglais. Par conséquent, vous remarquerez peut-être des performances différentes lorsque vous fournirez au générateur des invites d’entrée en langage naturel dans d’autres langues que l’anglais.

Notez que le générateur d’expressions régulières convient uniquement à la création d’expressions régulières pour détecter des modèles structurés.

Étapes suivantes

Pour aller plus loin