Ana içeriğe atla
Pangram Logosu

Mühendislik ekipleri için yapay zeka tabanlı kod algılama

Geliştiriciler için yapay zeka kod dedektörü

Python, Java, C++ ve diğer dillerde ChatGPT, Claude ve GitHub Copilot tarafından üretilen yapay zeka kodlarını tespit edin. Yanlış pozitif sonuçları en aza indirecek şekilde ayarlanmış, ihtiyatlı bir tespit yöntemi.

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']}")
’ın Küresel Markaları Tarafından Güvenilen
SubstackQuoraNewsguardÖne ÇıkanlarHaroAlıntıVibegradeWHEWikiEduInspera

Kullanım örnekleri


'daki yazılım tedarik zincirinizin güvenliğini sağlayın

Kuruluşunuz genelinde yapay zeka tarafından üretilen kodlar hakkında kapsamlı bir görünüm elde edin. En doğru yapay zeka kod algılama motoruyla işe alım süreçlerini doğrulayın, fikri mülkiyet haklarınızı koruyun ve güvenlik risklerini azaltın.

Yapay Zeka Kod Algılama Sonucu

Teknik İşe Alım Sürecini Doğrulama

Arka uç pozisyonları için acemi mühendisleri işe almayın. Adayların gönderdikleri kodların mantığını anladıklarından emin olmak için ev ödevlerinde yapay zeka kodlarını tespit edin.

Yapay Zeka Destekli Algılama

Fikri Mülkiyet Haklarını Koruyun

Yapay zeka tarafından üretilen kod, birçok ülkede telif hakkı ile korunamaz. Tescilli yazılımların, lisanslanamayan yapay temeller üzerine kurulmadığından emin olmak için depolarınızı kontrol edin.

Kod İntihal Kontrol Aracı

Güvenlik Risklerini Azaltın

Yapay zeka tarafından oluşturulan kod parçacıkları genellikle ince mantık hataları veya güvenlik açıkları içerir. Birleştirme işleminden önce, yapay zeka ağırlıklı kod değişikliklerini işaretleyerek daha kapsamlı bir insan tarafından kod incelemesine tabi tutun.

Teknik yaklaşım

Kod için muhafazakar algılama

Pangram'ın kod analizi, yazılım için özel olarak geliştirilmiştir; metin algılama teknolojisinden uyarlanmış değildir. Modelimiz, sözdizimi kısıtlamalarını, yapısal kalıpları ve şablon kod ile özgün mantık arasındaki farkı kavrar.

Düşük Yanlış Pozitif Sonuç Oranı

Pangram, ihtiyatlı bir şekilde ayarlanmıştır — insan tarafından yazılmış mantığı nadiren yapay zeka olarak işaretler; böylece geliştiricileri standart şablonlar kullandıkları için haksız yere suçlamamanızı sağlar.

Sözdizimini Dikkate Alan Analiz

Metinden farklı olarak, kodun katı sözdizimi kısıtlamaları vardır. Modelimiz, insan mantığı ile büyük dil modellerinin öngörülebilirliğini birbirinden ayırt etmek için 40 satırdan fazla koddaki yapısal kalıpları analiz eder.

Çoklu Dil Desteği

Python ve Java gibi üst düzey dillerin yanı sıra C++ ve C gibi alt düzey dillerde de doğru algılama. Model kapsamı genişledikçe yeni diller eklenecektir.

Entegrasyon

API aracılığıyla otomatik AI kod
algılama

01

Python SDK

Arka uç iş akışlarınız için sorunsuz entegrasyon. pangram-sdk'yı yükleyin ve birkaç dakika içinde kod parçacıklarını puanlamaya başlayın.

Belgeleri Görüntüle →

02

İşe Alım Platformları

Teknik değerlendirme platformlarıyla entegre ederek, kodlama yarışmalarında şüpheli gönderimleri otomatik olarak işaretleyin.

Daha Fazla Bilgi →

03

Toplu Denetimler

Proje geçmişinizdeki yapay zeka kodlarının tespit edilme sıklığını değerlendirmek için tüm depoları veya çekme isteklerini tarayın.

API Anahtarını Al →

Sık Sorulan Sorular

Yapay Zeka Algılama SSS

Geliştiriciler ve mühendislik ekipleri iç
'da yapay zeka kod algılama ile ilgili sık sorulan sorular.

Evet. Pangram, GitHub Copilot gibi araçların temelini oluşturan GPT-4, Claude ve LLaMA tabanlı modellerin çıktılarıyla eğitilmiştir. Bu sayede Pangram, kod bir insan tarafından hafifçe düzenlenmiş olsa bile, yapay zeka tarafından üretilen yaygın kalıpları tespit edebilmektedir.

Genel olarak hayır. Pangram, kısa veya son derece standartlaştırılmış kod parçacıkları (ithalatlar, getter/setter'lar, yapılandırma şablonları) konusunda kasıtlı olarak ihtiyatlı davranır. Bu kalıplar, yazarlığı kesin olarak belirleyecek kadar yeterli istatistiksel ipucu içermediğinden, model, yapay zeka ile insan tarzlarının anlamlı bir şekilde ayrıştığı, entropisi daha yüksek mantıksal yapıya odaklanır.

En iyi sonuçları elde etmek için 40–50 satırdan fazla kod kullanmanızı öneririz. Çok kısa kod parçacıkları, özellikle Python ve JavaScript gibi yaygın dillerde, yüksek güvenilirlikte sınıflandırma için yeterli yapı veya stil çeşitliliği sağlamaz.

Pangram şu anda Python, JavaScript/TypeScript, Java, C++ ve Go gibi yaygın olarak kullanılan dillerde algılama özelliğini desteklemektedir; model kapsamı genişledikçe yeni diller de eklenmektedir. Modern büyük dil modelleri (LLM) eğitim verilerinde güçlü bir temsil bulan dillerde algılama doğruluğu artmaktadır.

Evet — bir dereceye kadar. Pangram, basit sembol parmak izlerine dayanmaz. Bunun yerine, özellikle karmaşık mantık, hata işleme ve işlev birleştirme alanlarında, insan tarafından yapılan düzenlemelerden sonra bile genellikle değişmeyen yapısal, üslup ve olasılık özelliklerini değerlendirir.

Evet. Değişkenlerin adını değiştirmek, biçimlendirmeyi yeniden düzenlemek veya boşlukları ayarlamak gibi değişiklikler genellikle algılama için kullanılan temel sinyalleri ortadan kaldırmaz. Ancak, derin anlamsal yeniden yazımlar güvenilirliği düşürebilir; Pangram, bu durumu ikili işaretler yerine olasılıksal puanlama yoluyla ortaya çıkarır.

Pangram, ayrıntılı vurgu özelliğini destekleyerek ekiplerin bir dosyanın hangi bölümlerinin yapay zeka tarafından üretilmiş, hangilerinin ise insan tarafından yazılmış olduğunu görmelerini sağlar. Bu özellik, özellikle büyük dosyalar, çekme istekleri veya yapay zeka kullanımının giderek arttığı eski kod tabanları için oldukça kullanışlıdır.

Evet. Pangram, CI iş akışlarında otomatik analiz, birleştirme öncesi denetimler, iç denetimler ve araştırma iş akışları için tasarlanmış yüksek verimli bir API sunar. Birçok ekip, commit’leri doğrudan engellemek yerine, pull isteklerinde veya gece taramalarında algılama işlemi gerçekleştirir.

Hayır. Pangram, varsayılan olarak kuralları zorlamak için değil, görünürlük ve yönetişim amacıyla tasarlanmıştır. Çoğu ekip, yapay zekanın kod tabanlarına nereden ve nasıl girdiğini anlamak, politika uyumluluğunu desteklemek veya üçüncü taraf katkılarını denetlemek için bu aracı kullanır.

Doğruluk, dil, kod uzunluğu ve karmaşıklığa bağlıdır. Pangram, daha uzun ve mantık ağırlıklı kodlarda en güvenilir sonuçları verir ve sinyal seviyesi düşük girdilerde aşırı kesin iddialarda bulunmaktan kasıtlı olarak kaçınır. Sonuçlar, insan tarafından yapılan incelemeyi desteklemek üzere güvenlilik puanlarıyla birlikte sunulur. Konuyu daha ayrıntılı incelemek için, yapay zeka tarafından üretilen kodun tespit edilip edilemeyeceğine dair makalemizi okuyun.

Hayır. Pangram, SOC 2 Tip 2 sertifikasına sahiptir. API aracılığıyla gönderilen kod geçici olarak işlenir ve silinir. Müşteri verileri hiçbir zaman saklanmaz veya model eğitimi için kullanılmaz.

Evet. Bazı ekipler, açık kaynaklı projelerde yapay zeka tarafından üretilen katkıları işaretlemek veya lisans, atıf ya da açıklama gerekliliklerinin geçerli olduğu durumlarda şirket içi incelemeleri desteklemek için Pangram'ı kullanıyor. Hukuk firmalarının fikri mülkiyet ve uyumluluk doğrulaması için Pangram'ı nasıl kullandığını öğrenin.

Giderek daha fazla, evet. Yapay zeka tarafından üretilen kod, fark edilmeyen güvenlik açıklarına veya açıkça görülmeyen mantık hatalarına yol açabilir. Pangram, genellikle güvenlik açığı tespiti için değil, kodun yazım bağlamını sağlamak amacıyla SAST ve bağımlılık tarayıcılarıyla birlikte kullanılır.

Hayır — ve bu kasıtlıdır. Pangram, tek bir kesin etiket yerine olasılıksal sinyaller ve vurgular sunar. Bu durum, yapay zeka ve insan katkısının sıklıkla iç içe geçtiği modern yazılım geliştirme sürecinin gerçekliğini yansıtmaktadır.

Daha fazlasını keşfedin


'da yapay zeka tabanlı algılama: her kuruluş için

Hukuk Büroları İçin

Hukuk firmaları ve hukukçular için yapay zeka algılama. Yapay zeka tarafından hazırlanan dava özetlerini, sözleşmeleri ve mahkeme dosyalarını işaretleyin ve belgeler firmadan çıkmadan önce gerçek yazarını doğrulayın.

Daha fazla bilgi edinin →

İçerik Denetimi İçin

Güven ve güvenlik ekipleri için yapay zeka destekli içerik denetimi. API aracılığıyla yapay zeka tarafından oluşturulan yorumları, sahte yorumları ve sentetik içeriği geniş ölçekte tespit edin.

Daha fazla bilgi edinin →

Üniversiteler için

Üniversiteler ve yükseköğretim kurumları için yapay zeka tabanlı tespit. Öğrenci ödevlerini doğrulayın, araştırma makalelerini inceleyin ve kurumun itibarını koruyun.

Daha fazla bilgi edinin →

AI kodunu tespit etmeye bugün başlayın

Kod tabanınızı güvenli hale getirin, işe alımlarınızı doğrulayın ve mühendislik departmanınızda yapay zeka kullanımına ilişkin tam bir görünürlük elde edin.

Başlayın
API Anahtarını Al