インテリジェントな脆弱性トリアージ リポジトリ全体の GHAS アラートを分析 依存関係とベースイメージの根本原因を特定 繰り返される脆弱性パターンを検出 重大度と露出に基づいて修復を優先 安全なアップグレードの推奨事項 AI が評価を支援しました： 互換性のある依存関係バージョン 破壊的変更のリスク サービス全体のランタイムへの影響 アップグレード後に必要なコード調整 これにより、試行錯誤によるアップグレードが大幅に削減されました。
