論文の概要: CodeAttack: Code-Based Adversarial Attacks for Pre-trained Programming Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00052v3
• Date: Tue, 18 Apr 2023 22:12:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-20 18:18:38.700429
• Title: CodeAttack: Code-Based Adversarial Attacks for Pre-trained Programming Language Models
• Title（参考訳）: CodeAttack: 事前訓練されたプログラミング言語モデルに対するコードベースの逆攻撃
• Authors: Akshita Jha, and Chandan K. Reddy
• Abstract要約: 我々は、コード構造を用いて、効果的で効率的で、知覚不能なコードサンプルを生成する、単純で効果的なブラックボックス攻撃モデルであるCodeAttackを提案する。 プログラム言語間でのコード-コード(翻訳と修復)およびコード-NL(要約)タスクにおけるCodeAttackの転送性を評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.832864937330722
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Pre-trained programming language (PL) models (such as CodeT5, CodeBERT, GraphCodeBERT, etc.,) have the potential to automate software engineering tasks involving code understanding and code generation. However, these models operate in the natural channel of code, i.e., they are primarily concerned with the human understanding of the code. They are not robust to changes in the input and thus, are potentially susceptible to adversarial attacks in the natural channel. We propose, CodeAttack, a simple yet effective black-box attack model that uses code structure to generate effective, efficient, and imperceptible adversarial code samples and demonstrates the vulnerabilities of the state-of-the-art PL models to code-specific adversarial attacks. We evaluate the transferability of CodeAttack on several code-code (translation and repair) and code-NL (summarization) tasks across different programming languages. CodeAttack outperforms state-of-the-art adversarial NLP attack models to achieve the best overall drop in performance while being more efficient, imperceptible, consistent, and fluent. The code can be found at https://github.com/reddy-lab-code-research/CodeAttack.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練されたプログラミング言語(PL)モデル(CodeT5、CodeBERT、GraphCodeBERTなど)は、コード理解とコード生成を含むソフトウェアエンジニアリングタスクを自動化する可能性がある。 しかしながら、これらのモデルは、コードの自然なチャネル、すなわち、主に人間のコード理解に関係している。 それらは入力の変化に頑健ではないため、自然チャネルにおける敵対的攻撃の影響を受けやすい。 我々は,コード構造を用いて,効率的かつ効果的かつ知覚不能なコードサンプルを生成するシンプルなブラックボックス攻撃モデルであるCodeAttackを提案し,コード固有の攻撃に対して,最先端のPLモデルの脆弱性を実証する。 プログラム言語間でのコード-コード(翻訳と修復)およびコード-NL(要約)タスクにおけるCodeAttackの転送性を評価する。 CodeAttackは、最先端の敵対的NLP攻撃モデルより優れており、より効率的で、認識不能で、一貫性があり、流動性がある。 コードはhttps://github.com/reddy-lab-code-research/codeattackにある。

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