✅ Как решить проблему безопасности с ClawHub: гайд по сигналам

Что делает код и зачем он нужен

В примере показан типичный рабочий процесс построения классификатора, который принимает два типа признаков:

текстовое поле skill_md_content (обрезанное до 6000 символов);
числовые метрики сканеров (skillspector_score, static_finding_count, skillspector_issue_count, virustotal_malicious_count).

Задача – предсказать clawscan_verdict, то есть судить о том, безопасна ли сущность (например, репозиторий) согласно результатам сканирования.

Подготовка данных

Функция prep делает три вещи:

заполняет пропуски в тексте пустой строкой и обрезает его до 6000 символов, чтобы TF‑IDF не «залипал» на гигантские документы;
приводит все числовые колонки к типу float, заменяя ошибочные значения NaN;
возвращает копию датафрейма, чтобы оригинал оставался нетронутым.

Важный момент – df.copy() защищает от случайного изменения исходных наборов train_df и test_df.


Текстовый пайплайн
Текстовая часть построена на TfidfVectorizer с такими параметрами:

max_features=20000 – фиксируем размер словаря, иначе память может взлететь;
ngram_range=(1,2) – учитываем отдельные слова и их пары, что обычно повышает качество;
min_df=3 – отбрасываем редкие токены, которые появляются в менее чем трёх документах;
sublinear_tf=True – применяем логарифмическое масштабирование частоты, чтобы частые слова не доминировали.

Объект FunctionTransformer просто извлекает столбец с текстом из датафрейма, поэтому ColumnTransformer может работать с разными типами признаков одновременно.
Числовой пайплайн
Для чисел используем два шага:

SimpleImputer(strategy="constant", fill_value=0) – заменяем пропуски нулями, что удобно, когда отсутствие сканера воспринимается как «нет угроз»;
StandardScaler() – приводим признаки к одинаковой шкале (среднее = 0, σ = 1), иначе логистическая регрессия будет «чувствовать» только те, у кого масштаб больше.

Сборка общей модели
Компонент ColumnTransformer объединяет два пайплайна в одну матрицу признаков, после чего к ней применяется LogisticRegression с параметрами:

max_iter=2000 – гарантирует сходимость даже при большом числе признаков;
C=4.0 – умеренно слабая регуляризация, повышающая гибкость модели;
class_weight="balanced" – компенсирует дисбаланс классов, часто встречающийся в задачах по безопасности;
multi_class="multinomial" – корректно работает с более чем двумя метками.

Оценка модели
После обучения выводятся:

Отчёт classification_report с точностью, полнотой и f1‑мерой для каждого класса;
Матрица ошибок (confusion matrix) – визуализируется через seaborn;
Примеры неверных классификаций, чтобы быстро понять характер ошибок.

Эти шаги позволяют не только проверить качество, но и «почерпнуть» идеи для дальнейшего улучшения (например, добавить новые сканеры или изменить n‑gram диапазон).
Практические рекомендации

Контроль объёма текста. Если ваш датасет содержит очень длинные описания, экспериментируйте с slice(0, N), где N ≈ 3000‑6000 символов – это экономит оперативную память.
Тонкая настройка TF‑IDF. Попробуйте включить stop_words="ru" (или английский список) если в корпусе много «шумных» слов.
Балансировка классов. Вместо class_weight="balanced" можно применить оверсэмплинг (SMOTE) или подвыборку, если класс дисбаланс слишком велик.
Гиперпараметры логистики. Поиграйте с C (регуляция) и solver (например, saga для больших разреженных матриц).
Валидация. Используйте StratifiedKFold или TimeSeriesSplit, если данные имеют временную зависимость.
Отладка ошибок. Анализируйте строки из блока «Sample misclassifications»: часто они указывают на недостающие признаки или на шум в метках.

Где взять исходники
Полный код, включая загрузку данных и визуализацию, доступен в репозитории GitHub:

github.com/yourorg/skill-classifier

Для более глубокого погружения в теорию TF‑IDF и логистической регрессии смотрите оригинальные статьи и документацию scikit‑learn:

TF‑IDF Vectorizer (scikit‑learn)
Logistic Regression (scikit‑learn)

Итоги
Приведённый пайплайн – хороший стартовый шаблон для задач, где нужно совместить «мягкие» (текст) и «жёсткие» (числовые метрики) признаки. С небольшими изменениями его можно применить как к анализу кода, так и к оценке уязвимостей, политик compliance или даже к классификации отзывов. Главное – держать данные чистыми, внимательно настраивать количество признаков и не забывать проверять, где модель ошибается.