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AI를 사용하여 정규식 정의

사용자 지정 패턴을 정의하여 의 기능을 확장하는 데 도움이 되는 의 기능 및 제한 사항에 대해 알아보세요.

누가 이 기능을 사용할 수 있나요?

Copilot 비밀 검사은 다음 리포지토리에 사용할 수 있습니다.

  • GitHub Advanced Security를 사용하도록 설정된 GitHub Enterprise Cloud를 사용하는 조직의 퍼블릭, 프라이빗, 내부 리포지토리

AI를 사용하여 정규식 생성 정보

Secret scanning은(는) 리포지토리에서 사용자 정의된 사용자 지정 패턴 뿐만 아니라 파트너 프로그램의 미리 정의된 비밀 집합을 검사합니다. 사용자 지정 패턴은 정규식 형식입니다.

정규식은 사용자가 작성하기 어려울 수 있습니다. 정규식 생성기을(를) 사용하면 정규식에 대한 지식 없이도 사용자 지정 패턴을 정의할 수 있습니다. 기존 사용자 지정 패턴 페이지 내에서 검색해야 하는 선택적 예시 문자열을 포함하여 검색하려는 패턴에 대한 텍스트 설명을 입력하고 그 대가로 일치하는 정규식을 가져오는 생성형 AI 환경을 시작할 수 있습니다.

입력 처리

사용자는 검색할 내용에 대한 텍스트 설명과 검색될 선택적 예시 문자열을 입력합니다.

응답 생성 및 출력 형식 지정

정규식 생성기은(는) GPT-3.5-Turbo 및 GitHub Copilot API를 사용하여 입력과 일치하는 정규식을 생성합니다.

이 모델은 검토를 위해 최대 3개의 정규식을 반환합니다. 정규식을 클릭하여 정규식에 대한 AI 생성 일반 언어 설명을 가져올 수 있습니다.

일부 결과는 매우 유사할 수 있으며 일부 결과는 패턴이 검색하려는 비밀의 모든 인스턴스를 찾지 못할 수 있습니다. 정규식 생성기가 유효하지 않거나 부적절한 결과를 생성할 수도 있습니다.

정규식에서 결과 사용을 클릭하면 입력된 식과 예시가 기본 사용자 지정 패턴 형식으로 복사됩니다. 여기서 패턴의 시범 실행을 수행하여 리포지토리 또는 조직 전체에서 패턴이 어떻게 수행되는지 확인할 수 있습니다.

AI를 사용하여 정규식을 생성할 때 성능 향상

성능을 향상시키고 정규식 생성기의 일부 제한 사항을 해결하려면 다양한 측정값을 채택할 수 있습니다. 정규식 생성기의 제한 사항에 대한 자세한 내용은 "AI를 사용하여 정규식 생성의 제한 사항"을 참조하세요.

대체재가 아닌 정규식 생성기을(를) 도구로서 사용

정규식 생성기은(는) 정규식을 직접 작성하지 않고도 사용자 지정 패턴을 만드는 강력한 도구이지만 수동 입력의 대체재가 아닌 도구로서 사용하는 것이 중요합니다. 조직 또는 리포지토리에서 시범 실행을 수행하여 결과의 성능에 대해 신중하게 유효성을 검사해야 합니다. 조직의 리포지토리를 대표하는 리포지토리(또는 리포지토리들)에서 패턴을 실행하는 것이 좋습니다. 경우에 따라 더욱 완벽하게 요구 사항을 충족하도록 생성된 정규식을 수정하는 것이 도움이 될 수 있습니다. 사용자는 사용하기로 결정한 사용자 지정 패턴의 궁극적인 책임자로 남아있습니다.

AI를 사용하여 정규식 생성의 제한 사항

입력 설명 및 예시와 같은 요인에 따라 정규식 생성기을(를) 사용할 때 성능 수준이 다를 수 있습니다. 정규식이 secret scanning이(가) 검색하게 하려는 모든 패턴과 호환되도록 설명을 최대한 구체적으로 지정하고 패턴과 일치하는 다양한 유형의 토큰 예시를 제공해야 합니다.

또한 정규식 생성기에서 사용하는 모델은 주로 영어로 작성된 자연어 콘텐츠에 대해 학습했습니다. 따라서 생성기에 영어 이외의 언어로 자연어 입력 프롬프트를 제공할 경우 성능에 차이가 있을 수 있습니다.

정규식 생성기은(는) 정규식을 만들어 구조화된 패턴을 검색하는 데에만 적합하다는 점을 참고합니다.

추가 참고 자료