Google Cloud ने Gemini 1.5 Pro का उपयोग करके एक दिलचस्प प्रयोग की घोषणा की है, जो एक शक्तिशाली मल्टीमॉडल AI मॉडल है, कोड में कमजोरियों का पता लगाने के लिए। यह तकनीक Google Cloud Storage में संग्रहीत कोड की बड़ी मात्रा का विश्लेषण करने की अपनी क्षमता के लिए अलग है, इसकी विस्तारित संदर्भ विंडो के लिए धन्यवाद जो 2 मिलियन टोकन तक है।
यह बड़ी विंडो मॉडल को अधिक जानकारी लेने की अनुमति देती है, जिससे अधिक सुसंगत, प्रासंगिक और उपयोगी आउटपुट मिलते हैं। यह बड़े कोडबेस की कुशल स्कैनिंग, एक कॉल में कई फाइलों के विश्लेषण और कोड के भीतर जटिल संबंधों और पैटर्न की गहरी समझ को सक्षम बनाता है।
Gemini 1.5 Pro का उपयोग करके, कोड में संभावित कमजोरियों की पहचान की जा सकती है और सहायक और प्रासंगिक संशोधनों का सुझाव दिया जा सकता है। इन निष्कर्षों को, प्रासंगिक कोड स्निपेट के साथ, मॉडल की प्रतिक्रिया से निकाला जाता है और व्यवस्थित रूप से पांडा डेटाफ्रेम में व्यवस्थित किया जाता है और अंत में आगे के विश्लेषण के लिए तैयार CSV और JSON रिपोर्ट में परिवर्तित किया जाता है।
हालांकि यह तकनीक अभी भी प्रयोगात्मक है, यह भेद्यता का पता लगाने और कोड सुरक्षा में सुधार के लिए बड़ी क्षमता दिखाती है। हालांकि, यह ध्यान रखना महत्वपूर्ण है कि इस प्रयोग में कोई डेटा अनामीकरण या डी-पहचान तकनीक शामिल नहीं है और डेटा सुरक्षा उद्देश्यों के लिए इस पर भरोसा नहीं किया जाना चाहिए।
कुल मिलाकर, यह प्रयोग सॉफ्टवेयर विकास के अधिक सुरक्षित भविष्य की दिशा में एक आशाजनक कदम है, जहां AI डेवलपर्स को अधिक मजबूत और लचीला एप्लिकेशन बनाने में मदद करने में महत्वपूर्ण भूमिका निभा सकता है।