論文の概要: Semantic-Preserving Adversarial Code Comprehension

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.05130v1
• Date: Mon, 12 Sep 2022 10:32:51 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-13 13:02:10.502584
• Title: Semantic-Preserving Adversarial Code Comprehension
• Title（参考訳）: 意味保存型逆コード理解
• Authors: Yiyang Li, Hongqiu Wu, Hai Zhao
• Abstract要約: 本稿では,セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・セマンティック・アタック(SPACE)を提案する。 実験と分析により、SPACEは、コードに対するPrLMのパフォーマンスを高めながら、最先端の攻撃に対して堅牢であることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.76118224437974
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Based on the tremendous success of pre-trained language models (PrLMs) for source code comprehension tasks, current literature studies either ways to further improve the performance (generalization) of PrLMs, or their robustness against adversarial attacks. However, they have to compromise on the trade-off between the two aspects and none of them consider improving both sides in an effective and practical way. To fill this gap, we propose Semantic-Preserving Adversarial Code Embeddings (SPACE) to find the worst-case semantic-preserving attacks while forcing the model to predict the correct labels under these worst cases. Experiments and analysis demonstrate that SPACE can stay robust against state-of-the-art attacks while boosting the performance of PrLMs for code.
• Abstract（参考訳）: ソースコード理解タスクにおける事前学習言語モデル(PrLM)の驚異的な成功に基づいて、現在の文献研究は、PrLMの性能(一般化)をさらに向上する方法や、敵の攻撃に対する堅牢性について研究している。 しかし、両面間のトレードオフを妥協し、双方を効果的かつ実用的な方法で改善することを検討する者はいない。 このギャップを埋めるために、私たちは、最悪ケースのセマンティック保存コード埋め込み(SPACE)を提案し、最悪のケースではモデルに正しいラベルを予測させながら、最悪のケースのセマンティック保存攻撃を見つけます。 実験と分析により、SPACEは、コードに対するPrLMのパフォーマンスを高めながら、最先端の攻撃に対して堅牢であることを示す。

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