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Rilevamento del codice AI per i team di ingegneri

Strumento di rilevamento del codice generato dall'IA per sviluppatori

Rileva il codice generato dall'IA da ChatGPT, Claude e GitHub Copilot in Python, Java, C++ e altri linguaggi. Rilevamento prudente ottimizzato per ridurre al minimo i falsi positivi.

pangram_scan.py
from pangram import Pangram

# Initialize the client
client = Pangram(api_key="your-api-key")

# Analyze a code snippet
result = client.predict(code_snippet)

print(f"AI fraction: {result['fraction_ai']}")
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Casi d'uso

Rendi sicura la catena di approvvigionamento del tuo software

Ottieni una visione completa del codice generato dall'intelligenza artificiale all'interno della tua organizzazione. Verifica le assunzioni, proteggi la proprietà intellettuale e riduci i rischi per la sicurezza grazie al motore di rilevamento del codice generato dall'intelligenza artificiale più accurato.

Risultato del rilevamento del codice AI

Verifica delle assunzioni in ambito tecnico

Non assumere un programmatore improvvisato per un ruolo nel backend. Verifica la presenza di codice generato dall'intelligenza artificiale nei compiti da svolgere a casa per assicurarti che i candidati comprendano la logica alla base di ciò che presentano.

Rilevamento dell'assistenza AI

Proteggere la proprietà intellettuale

In molte giurisdizioni, il codice generato dall'intelligenza artificiale non può essere protetto dal diritto d'autore. Controllate i vostri repository per assicurarvi che il software proprietario non sia basato su elementi sintetici e non soggetti a licenza.

Verificatore di plagio del codice

Ridurre i rischi per la sicurezza

I frammenti di codice generati dall'IA contengono spesso sottili errori logici o vulnerabilità di sicurezza. Segnalare i commit che fanno ampio ricorso all'IA affinché vengano sottoposti a una revisione del codice più approfondita da parte di un revisore umano prima del merge.

Approccio tecnico


e di rilevamento conservativo per il codice

L'analisi del codice di Pangram è stata sviluppata appositamente per il software, non è stata adattata da sistemi di rilevamento del testo. Il nostro modello comprende i vincoli sintattici, i modelli strutturali e la differenza tra codice standard e logica originale.

Basso numero di falsi positivi

Pangram è impostato in modo conservativo: raramente segnala come "AI" la logica scritta da esseri umani, garantendo così che non si accusino ingiustamente gli sviluppatori di utilizzare modelli standard.

Analisi sensibile alla sintassi

A differenza del testo, il codice è soggetto a rigidi vincoli sintattici. Il nostro modello analizza i modelli strutturali su oltre 40 righe di codice per distinguere tra la logica umana e la prevedibilità dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).

Supporto multilingue

Rilevamento accurato in linguaggi di alto livello come Python e Java, nonché in linguaggi di basso livello come C++ e C. Altri linguaggi verranno aggiunti man mano che la copertura del modello si amplierà.

Integrazione

Rilevamento automatizzato di codice AI (
) tramite API

01

SDK Python

Integrazione immediata nelle tue pipeline di backend. Installa pangram-sdk e inizia a valutare frammenti di codice in pochi minuti.

Visualizza documenti →

02

Piattaforme di reclutamento

Integrarsi con piattaforme di valutazione tecnica per segnalare automaticamente i contributi sospetti nelle sfide di programmazione.

Scopri di più →

03

Verifiche in batch

Esegui la scansione di interi repository o pull request per valutare la densità del rilevamento del codice AI nel corso della cronologia del tuo progetto.

Ottieni la chiave API →

Domande frequenti

Domande frequenti sul rilevamento tramite IA

Domande frequenti sul rilevamento del codice AI
per sviluppatori e team di ingegneri.

Sì. Pangram è stato addestrato sui risultati prodotti da modelli basati su GPT-4, Claude e LLaMA, che sono alla base di strumenti come GitHub Copilot. Ciò consente a Pangram di identificare i modelli tipici della generazione tramite IA anche quando il codice è stato leggermente modificato da un essere umano.
In genere no. Pangram adotta un approccio volutamente prudente nei confronti dei frammenti di codice brevi o altamente standardizzati (importazioni, getter/setter, modelli di configurazione). Questi modelli non presentano un segnale statistico sufficiente per attribuire con certezza la paternità del codice, pertanto il modello si concentra su logiche a maggiore entropia, dove gli stili dell'IA e dell'uomo divergono in modo significativo.
Per ottenere risultati ottimali, consigliamo di utilizzare 40–50 o più righe di codice. Gli snippet molto brevi non offrono una struttura né una varietà stilistica sufficienti per garantire una classificazione altamente affidabile, specialmente tra linguaggi comuni come Python e JavaScript.
Attualmente Pangram supporta il rilevamento in linguaggi ampiamente utilizzati, tra cui Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++ e Go; man mano che la copertura del modello si amplia, verranno aggiunti altri linguaggi. La precisione del rilevamento migliora per i linguaggi che sono fortemente rappresentati nei moderni dati di addestramento dei modelli di linguaggio di grandi dimensioni (LLM).
Sì, in una certa misura. Pangram non si basa su semplici impronte digitali dei token. Valuta invece caratteristiche strutturali, stilistiche e probabilistiche che spesso permangono anche dopo le modifiche apportate dall'uomo, in particolare nella logica complessa, nella gestione degli errori e nella composizione delle funzioni.
Sì. Modifiche quali la ridenominazione delle variabili, la riformattazione o la regolazione degli spazi bianchi in genere non eliminano i segnali sottostanti utilizzati per il rilevamento. Tuttavia, le riscritture semantiche profonde possono ridurre il livello di affidabilità, che Pangram evidenzia tramite un punteggio probabilistico anziché tramite indicatori binari.
Pangram supporta l'evidenziazione dettagliata, consentendo ai team di distinguere le sezioni di un file generate dall'intelligenza artificiale da quelle scritte da esseri umani. Ciò risulta particolarmente utile per file di grandi dimensioni, pull request o codebase legacy in cui l'uso dell'intelligenza artificiale è stato introdotto in modo graduale.
Sì. Pangram offre un'API ad alta produttività progettata per l'analisi automatizzata nelle pipeline di CI, i controlli pre-merge, gli audit interni e i flussi di lavoro di ricerca. Molti team eseguono il rilevamento sui pull request o tramite scansioni notturne, anziché bloccare direttamente i commit.
No. Pangram è progettato per garantire visibilità e governance, non per l'applicazione automatica delle regole. La maggior parte dei team lo utilizza per capire dove e come l'IA si sta integrando nel proprio codice, per garantire la conformità alle politiche aziendali o per verificare i contributi di terze parti.
L'accuratezza dipende dal linguaggio, dalla lunghezza del codice e dalla sua complessità. Pangram offre i risultati più affidabili con codici più lunghi e ricchi di logica ed evita intenzionalmente di fornire conclusioni troppo categoriche in presenza di input con segnali deboli. I risultati vengono restituiti con punteggi di affidabilità per facilitare la revisione umana. Per approfondire l'argomento, leggi il nostro articolo su come individuare il codice generato dall'intelligenza artificiale.
No. Pangram è certificato SOC 2 Tipo 2. Il codice inviato tramite l'API viene elaborato temporaneamente e poi eliminato. I dati dei clienti non vengono mai conservati né utilizzati per l'addestramento dei modelli.
Sì. Alcuni team utilizzano Pangram per segnalare i contributi generati dall'intelligenza artificiale nei progetti open source o per supportare le revisioni interne nei casi in cui si applichino requisiti relativi alle licenze, all'attribuzione o alla divulgazione. Scopri come gli studi legali utilizzano Pangram per la verifica della proprietà intellettuale e della conformità.
Sempre più spesso, sì. Il codice generato dall'intelligenza artificiale può presentare vulnerabilità sottili o difetti logici non evidenti. Pangram viene spesso utilizzato insieme agli strumenti SAST e agli scanner di dipendenze per fornire un contesto relativo alla provenienza del codice, non per individuare le vulnerabilità in sé.
No — ed è proprio questa l'intenzione. Pangram fornisce indicazioni e segnalazioni di natura probabilistica, non un'unica etichetta assoluta. Ciò riflette la realtà dello sviluppo moderno, in cui i contributi dell'intelligenza artificiale e quelli umani sono spesso integrati tra loro.

Scopri di più

Rilevamento tramite IA per
ogni organizzazione

Per gli studi legali

Rilevamento dell'intelligenza artificiale per studi legali e professionisti del settore. Individua le memorie generate dall'intelligenza artificiale, verifica i riferimenti giuridici e garantisci l'autenticità della paternità in ogni atto depositato.

Scopri di più →

Per la moderazione dei contenuti

Moderazione dei contenuti tramite IA per i team dedicati alla fiducia e alla sicurezza. Individua su larga scala recensioni generate dall'IA, commenti falsi e contenuti sintetici tramite API.

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Per le università

Rilevamento tramite IA per università e istituti di istruzione superiore. Verifica dei compiti degli studenti, controllo dei lavori di ricerca presentati e tutela della reputazione dell'istituto.

Scopri di più →

Inizia oggi stesso a individuare il codice generato dall'IA

Rendi sicuro il tuo codice, verifica le competenze dei tuoi neoassunti e ottieni una visibilità completa sull'utilizzo dell'IA all'interno del tuo reparto di ingegneria.

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