論文の概要: CoProtector: Protect Open-Source Code against Unauthorized Training Usage with Data Poisoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.12925v1
• Date: Mon, 25 Oct 2021 13:01:41 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-10-26 21:40:53.902377
• Title: CoProtector: Protect Open-Source Code against Unauthorized Training Usage with Data Poisoning
• Title（参考訳）: CoProtector: データポリシによる無許可トレーニング使用に対するオープンソースコード保護
• Authors: Zhensu Sun, Xiaoning Du, Fu Song, Mingze Ni, Li Li
• Abstract要約: 数十億行の公開コードに基づいてトレーニングされたGithub Copilotが、先日、コンピュータサイエンス研究と実践コミュニティのバズワードになった。 我々は、ディープラーニングモデルによって悪用されるのを防ぐために、オープンソースのコードを保護する効果的なメカニズムを発明する必要があると論じている。 私たちの大規模な実験は、CoProtectorがその目的を達成するのに効果的であることを実証的に示しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.676320239717073
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Github Copilot, trained on billions of lines of public code, has recently become the buzzword in the computer science research and practice community. Although it is designed to provide powerful intelligence to help developers implement safe and effective code, practitioners and researchers raise concerns about its ethical and security problems, e.g., should the copyleft licensed code be freely leveraged or insecure code be considered for training in the first place? These problems pose a significant impact on Copilot and other similar products that aim to learn knowledge from large-scale source code through deep learning models, which are inevitably on the rise with the fast development of artificial intelligence. To mitigate such impacts, we argue that there is a need to invent effective mechanisms for protecting open-source code from being exploited by deep learning models. To this end, we design and implement a prototype, CoProtector, which utilizes data poisoning techniques to arm source code repositories for defending against such exploits. Our large-scale experiments empirically show that CoProtector is effective in achieving its purpose, significantly reducing the performance of Copilot-like deep learning models while being able to stably reveal the secretly embedded watermark backdoors.
• Abstract（参考訳）: 数十億行の公開コードをトレーニングしたGithub Copilotが、最近、コンピュータサイエンスの研究と実践コミュニティのバズワードになった。 開発者が安全で効果的なコードを実装するための強力なインテリジェンスを提供するように設計されているが、実践者や研究者は、倫理的およびセキュリティ上の問題に対する懸念を提起している。 これらの問題は、人工知能の急速な発展に必然的に伴うディープラーニングモデルを通じて、大規模なソースコードから知識を学ぶことを目的とした、Copilotや他の類似製品に重大な影響を与える。 このような影響を緩和するためには、ディープラーニングモデルがオープンソースコードを保護するための効果的なメカニズムを発明する必要があると論じる。 そこで我々は,このエクスプロイトを防御するために,armソースコードリポジトリにデータ中毒技術を利用するプロトタイプであるcoprotectorを設計し,実装する。 大規模実験の結果,CoProtectorはCopilotのような深層学習モデルの性能を著しく低減し,秘密に埋め込まれた透かしバックドアを安定的に明らかにすることができることがわかった。

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