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A Microsoft lida com cerca de 30 mil bugs todo mês criados internamente para testar seus produtos e serviços. Segundo o gerente de segurança da companhia, Scott Christiansen, há 47 mil desenvolvedores trabalhando na empresa para dar conta do recado. Porém, nem tudo é tratado manualmente por esses manuais: um sistema de machine learning também é utilizado para evitar que os problemas maiores cheguem ao usuário final.
A Microsoft analisa os bugs em repositórios conhecidos como o GitHub e o AzureDevOps. O sistema de machine learning é alimentado por nada menos que 13 milhões de itens e 20 anos de história para para poder identificar problemas de segurança nos serviços da companhia. Dessa forma, os desenvolvedores podem priorizar os que apresentam maior risco.
“Nosso objetivo foi criar um sistema de machine learning que classificasse bugs como relacionados a segurança ou não-segurança e como críticos ou não-críticos com nível de precisão próximo a de um especialista em segurança”, detalha Christiansen.
O gerente explica que isso já ajuda a organizar o montante de problemas, permitindo dar mais atenção ao que pode ter consequências mais severas. O modelo é retroalimentado com novos dados, na medida em que os bugs são descobertos e catalogados. O nível de precisão na detecção de problemas urgentes é de incríveis 99%.
A companhia disse que abriu o número por acreditar que o método é eficaz para uma grande quantidade de problemas além dos que ela enfrenta. Assim, o próximo passo da companhia é publicar o sistema com código aberto no GitHub para que outras companhias possam utilizá-lo. (Fonte: Canaltech)
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