GitHub、シークレット漏洩検知の専用AIモデルを提供

米GitHubは2026年10月7日、コード内のパスワードや認証情報の漏洩を高い精度で検出するファインチューニング済みの専用AIモデルを発表しました。開発者自身が書くコードに加え、AIエージェントによる自律的なコード生成が進む開発環境に対応するため、コード周辺の文脈を理解して定型トークン形式を持たない非構造化パスワードなどを特定します。従来のSecret Scanning（リポジトリ内の認証情報やAPIキーの露出を検知する機能）のアラートに自動適用されるほか、プッシュ保護やGitHub Copilotのセキュリティレビューコマンドへも展開されます。

コード文脈を読み取る分類専用モデルの特徴

今回導入されたモデルは、テキストやコードを生成する生成AIではなく、シークレットの検出と分類に特化して調整された目的特化型（purpose-built）モデルです。特定のプレフィックスや文字列パターンを持たないパスワードであっても、変数名や前後のコード処理といった周辺のコンテキストを読み取ることで、露出したクレデンシャルである可能性を判定します。

GitHub公式の変更ログによると、新モデルは以下の3つの機能領域で展開されます。

• AI検出パスワードアラート（Secret scanning alerts）​​：既存のAI検出パスワードアラートを利用中のユーザーには、追加料金なしで新型モデルへ自動アップグレードが行われます。GitHub Enterprise Server（GHES）3.23でもパブリックプレビューとして提供予定です。
• ​プッシュ保護（Push Protection）でのAI検出​​：プライベートプレビューとして提供が開始されました。コミットがリポジトリの履歴に記録される前のプッシュ段階で非構造化シークレットを検査し、漏洩を未然に遮断します。
• GitHub Copilot /security-review でのAIシークレット検査​​：Copilot CLIおよびCopilotアプリ向けのセキュリティレビュー機能において、既存のLLMレビューに加えて新型分類モデルによる検査が近日プライベートプレビューで提供されます。

機能別の提供条件と課金体系の比較

新機能の導入に伴い、GitHubは機能ごとのライセンス要件と課金体系の整理を公表しました。従来のスキャンアラートは既存ライセンスに含まれる一方、リアルタイム防御やCopilot連携はオプトイン制となり、GitHub AI Credits（GitHubの各種AI機能で消費される利用クレジット）を消費する仕組みとなっています。

対象機能	提供状況	必要ライセンス / プラン	課金方式・AI Credits
AI検出シークレットアラート​	一般提供（自動移行）	GHSP / GHAS	追加料金なし（既存ライセンスに内包）
GHES 3.23 アラート​	パブリックプレビュー予定	GHES（GHSP / GHAS付帯）	追加料金なし
​プッシュ保護でのAI検出​	プライベートプレビュー	GitHub Enterprise Cloud / GitHub Teams（GHSP/GHAS契約）	オプトイン制、組織のAI Creditsを消費
Copilot /security-review	近日プライベートプレビュー	Copilot各プラン（Individual / Business / Enterprise）	オプトイン制、Copilot課金アカウントのAI Creditsを消費

プッシュ保護におけるAI検査は、検査がプッシュをブロックしなかった場合でもAI Creditsを消費します。エンタープライズ管理ユーザー（EMU）のユーザー名前空間を除き、消費はリポジトリを所有する組織（Organization）に請求されます。

一方、Copilotの /security-review コマンドにおけるシークレット検査はGHSPやGHASのライセンスが不要で、個人向けプラン（Pro、Pro+、Max、Free、Student）を含む幅広いCopilot利用者が利用可能です。初期状態では無効（オフ）に設定されており、利用には明示的な有効化が必要です。

管理者による予算統制と組織での運用ポイント

AI Creditsを消費する機能の展開に先立ち、GitHubは組織管理者が事前に支出上限を管理できるよう設定手順を案内しています。

管理者は組織の「Billing and licensing」から「Budgets and alerts」を開き、「Advanced Security」製品配下の「Secret Protection AI Credits」SKUに対して個別予算を設定できます。通知アラートのみでは消費は停止しないため、支出超過を防ぐには「Stop usage when budget limit is reached（予算上限到達時に利用停止）」を有効化することが推奨されます。

開発現場における意義と展望

自律型AIコーディングエージェントの普及に伴い、エージェントが一時的に利用した検証用パスワードやトークンがコードベースにそのまま紛れ込むインシデントの増加が懸念されています。

今回の専用モデル投入は、従来の正規表現によるパターンマッチングでは捉えきれなかった「文脈上のパスワード」を、コミットやプッシュの直前という極めて早い段階（シフトレフト）で捕捉する防壁となります。特にCopilot CLIなどの対話型開発セッションに分類専用の軽量・高精度モデルを組み込むアプローチは、開発速度を損なわずにセキュリティガードレールを維持する実践的な対策として評価されます。

引用元：The GitHub Blog