微软4.7万程序员每月制造近3万个bug
近日,微软详细介绍了他们如何利用机器学习模型处理其软件和服务中的BUG,“4.7万开发人员每月产生近3万个Bug,”微软高级安全项目经理Scott Christiansen解释道。这家软件制造商在GitHub和AzureDevOps仓库中跟踪这些Bug,但仅靠传统的标签和优先级排序很难跟踪这些bug。 微软现在正在使用近20年的历史数据、跨越1300万个工作项目和Bug,创建了一个机器学习模型,可以以99%的准确率将安全和非安全Bug区分开来。这是一个旨在帮助开发人员准确识别和优先处理需要修复的关键安全问题的模型。“我们的目标是建立一个机器学习系统,以尽可能接近于安全专家的准确度将Bug分类为安全/非安全和关键/非关键,”Christiansen解释道。微软向其机器学习模型提供了被标记为安全和非安全的bug来训