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Logótipo Pangram

Detecção de código por IA para equipas de engenharia

Detetor de código de IA para programadores

Deteta código gerado por IA a partir do ChatGPT, Claude e GitHub Copilot em Python, Java, C++ e outras linguagens. Detecção conservadora otimizada para reduzir os falsos positivos.

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']}")
Contam com anossa confiança as marcas globais
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Casos de utilização

Proteja a cadeia de abastecimento do seu software de

Obtenha visibilidade sobre o código gerado por IA em toda a sua organização. Valide o processo de contratação, proteja a propriedade intelectual e reduza os riscos de segurança com o motor de deteção de código de IA mais preciso.

Resultado da deteção de código por IA

Verificar o processo de contratação de pessoal técnico

Não contrate um programador de última hora para uma função de backend. Detete código gerado por IA nos trabalhos para casa, para garantir que os candidatos compreendem a lógica do código que apresentam.

Detecção de assistência por IA

Proteger a propriedade intelectual

Em muitas jurisdições, o código gerado por IA não pode ser protegido por direitos de autor. Verifique os seus repositórios para garantir que o software proprietário não é desenvolvido com base em elementos sintéticos que não podem ser licenciados.

Verificador de plágio de código

Minimizar os riscos de segurança

Os trechos de código gerados por IA contêm frequentemente erros lógicos subtis ou falhas de segurança. Identifique as alterações que envolvam uma utilização intensiva de IA para que sejam submetidas a uma revisão humana mais aprofundada antes da fusão.

Abordagem técnica

Detecção conservadora
para código

A análise de código do Pangram foi concebida especificamente para software — não é uma adaptação de sistemas de deteção de texto. O nosso modelo compreende as restrições sintáticas, os padrões estruturais e a diferença entre código padrão e lógica original.

Baixa taxa de falsos positivos

O Pangram está configurado para ser conservador — raramente identifica a lógica escrita por humanos como sendo da IA, garantindo que não se acuse injustamente os programadores de utilizarem código padrão.

Análise sensível à sintaxe

Ao contrário do texto, o código tem restrições sintáticas rigorosas. O nosso modelo analisa padrões estruturais em mais de 40 linhas de código para distinguir entre a lógica humana e a previsibilidade dos modelos de linguagem de grande escala (LLM).

Suporte multilingue

Detecção precisa em linguagens de alto nível, como Python e Java, bem como em linguagens de baixo nível, como C++ e C. Serão adicionadas outras linguagens à medida que a cobertura do modelo for alargada.

Integração

Detecção automatizada de código de IA (
) através de API

01

SDK do Python

Integração imediata nas suas pipelines de backend. Instale o pangram-sdk e comece a avaliar trechos de código em poucos minutos.

Ver documentos →

02

Plataformas de recrutamento

Integrar com plataformas de avaliação técnica para sinalizar automaticamente submissões suspeitas em desafios de programação.

Saiba mais →

03

Auditorias em lote

Analise repositórios inteiros ou pedidos de integração para avaliar a densidade da deteção de código de IA ao longo do histórico do seu projeto.

Obter chave API →

Perguntas frequentes

Perguntas frequentes sobre a deteção por IA

Perguntas frequentes sobre a detecção de código de IA
para programadores e equipas de engenharia.

Sim. O Pangram foi treinado com resultados de modelos baseados no GPT-4, no Claude e no LLaMA, que estão na base de ferramentas como o GitHub Copilot. Isto permite ao Pangram identificar padrões comuns de geração por IA, mesmo quando o código foi ligeiramente editado por um ser humano.

Em geral, não. O Pangram é intencionalmente conservador no que diz respeito a trechos curtos ou altamente padronizados (importações, getters/setters, modelos de configuração). Estes padrões não apresentam sinais estatísticos suficientes para atribuir a autoria com segurança; por isso, o modelo concentra-se na lógica de maior entropia, onde os estilos da IA e dos humanos divergem de forma significativa.

Para obter melhores resultados, recomendamos 40 a 50 ou mais linhas de código. Fragmentos muito curtos não oferecem estrutura nem variedade estilística suficientes para uma classificação com elevado nível de confiança, especialmente em linguagens comuns como Python e JavaScript.

Atualmente, o Pangram suporta a deteção em linguagens de programação amplamente utilizadas, incluindo Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++ e Go, sendo que novas linguagens serão adicionadas à medida que a cobertura do modelo for alargada. A precisão da deteção melhora nas linguagens com forte representação nos dados de treino dos modelos de linguagem de grande escala (LLM) modernos.

Sim — até certo ponto. O Pangram não se baseia em simples «impressões digitais» de tokens. Em vez disso, avalia características estruturais, estilísticas e probabilísticas que, muitas vezes, persistem mesmo após edições humanas, especialmente em lógica complexa, tratamento de erros e composição de funções.

Sim. Alterações como renomear variáveis, reformatar ou ajustar os espaços em branco normalmente não eliminam os sinais subjacentes utilizados para a deteção. No entanto, reescritas semânticas profundas podem reduzir o nível de confiança, o que o Pangram revela através de pontuação probabilística, em vez de indicadores binários.

O Pangram suporta o realce granular, permitindo que as equipas identifiquem quais as secções de um ficheiro que parecem ter sido geradas por IA e quais as que foram escritas por humanos. Isto é especialmente útil para ficheiros de grande dimensão, pull requests ou bases de código antigas com utilização incremental de IA.

Sim. O Pangram disponibiliza uma API de alto rendimento concebida para a análise automatizada em pipelines de integração contínua, verificações pré-fusão, auditorias internas e fluxos de trabalho de investigação. Muitas equipas executam a deteção em pedidos de pull ou em análises noturnas, em vez de bloquear diretamente as submissões.

Não. O Pangram foi concebido para fins de visibilidade e governação, e não para imposição de regras por predefinição. A maioria das equipas utiliza-o para compreender onde e como a IA está a ser incorporada no seu código-fonte, para apoiar a conformidade com as políticas ou para auditar contribuições de terceiros.

A precisão depende da linguagem, do comprimento do código e da complexidade. O Pangram é mais fiável em códigos mais longos e com forte componente lógica, e evita deliberadamente fazer afirmações excessivamente confiantes em entradas com poucos sinais. Os resultados são apresentados com pontuações de confiança para apoiar a revisão humana. Para uma análise mais aprofundada do tema, leia o nosso artigo sobre se é possível detetar código gerado por IA.

Não. A Pangram possui certificação SOC 2 Tipo 2. O código enviado através da API é processado de forma transitória e eliminado. Os dados dos clientes nunca são retidos nem utilizados para o treino de modelos.

Sim. Algumas equipas utilizam o Pangram para identificar contribuições geradas por IA em projetos de código aberto ou para apoiar revisões internas em que se aplicam requisitos de licenciamento, atribuição ou divulgação. Veja como os escritórios de advogados utilizam o Pangram para a verificação de propriedade intelectual e conformidade.

Cada vez mais, sim. O código gerado por IA pode introduzir vulnerabilidades subtis ou falhas lógicas não evidentes. O Pangram é frequentemente utilizado em conjunto com o SAST e os verificadores de dependências para fornecer contexto sobre a autoria do código, e não para a deteção de vulnerabilidades em si.

Não — e isso é intencional. O Pangram apresenta sinais probabilísticos e destaques, e não uma única classificação absoluta. Isto reflete a realidade do desenvolvimento moderno, em que a IA e as contribuições humanas se misturam frequentemente.

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